lstm训练情感分析的优点_CCF BDCI新闻情感分类初赛A榜4/2735，复赛Top1%题解报告

     本文转自公众号“纸鱼AI”，该公众号专注于AI竞赛与前沿研究。作者为中国科学技术大学的linhw。本文是刚刚结束的CCF BDCI的新闻情感分类的方案分享，代码已经开源，希望对NLP感兴趣的朋友带来帮助。

写在前面

本文将带来CCF BDCI新闻情感分类的题解报告，该方案在初赛A榜获得了4/2735，复赛成绩Top1%。希望可以给大家提供一些思路，互相交流学习。

比赛代码已经开源在https://github.com/linhaow/TextClassify

赛题说明

比赛的链接在这里：

https://www.datafountain.cn/competitions/350

比赛的内容是互联网的新闻情感分析。给定新闻标题和新闻的内容，然后需要我们设计一个方案对新闻的情感进行分类，判断新闻是消极的，积极的还是中立的。

训练数据集的字段如下：

id：新闻的唯一标识。

title：新闻的题目。

content：新闻的内容。

label：情感分类的标签。

数据分析

一个好的数据分析可以给比赛带来很大的提升。所以数据分析的过程不能忽视。对训练数据集分析后，可以发现训练集有如下一些特征。

(1)训练数据集中0标签的数据量比较少，只有几百。

(2)训练集中1和2的标签比较平衡，都是几千，相差不大。

(3)此外新闻的文章内容很长，很多有上千个字。

(4)相比于新闻内容，新闻标题较短，很少有上百字的标题。

针对上述特征，可以看出标签中存在一定的数据不均衡，此外如何处理过长的文章内容也是一个核心任务。对于常用的bert模型，只能接收512个token，所以需要一个能处理过千字的文章内容的方法。

baseline

我刚参加比赛的时候初赛已经过去了一段时间了，当时有一个郭大开源的baseline，我的baseline是基于这个开源baseline修改的。baseline的结构图如下：

整个模型由两个部分组成。

(1)第一部分是最下方的split_num个bert模型(这里可以使用bert全家桶中的任意一个)，现在基本文本分类比赛的前排都是bert模型。毕竟bert模型在预训练的时候就加入了很多比赛外的数据。所以相对来说效果也不会太差。

为了同时利用标题和文章内容信息，在bert模型的输入端。我选用了两个sentence加[SEP]做为模型的输入，其中sentence1是该新闻的标题，而sentence2则是该新闻的内容的一部分。为了让新闻内容可以覆盖到整篇文章，我首先将文章分成split_num段，然后在每一段选择maxlen的长度，分别做为split_num个bert模型的sentence2的输入。

举个例子，如果下面的长方形代表的是一个文章的内容，而split_num是3，则三颗五角星的地方是三个bert的sentence2的输入。sentence1均是文章标题。

(2)第二部分是上方的biGRU模块。该模块将bert对文章理解的不同部分串起来，最后给出综合考虑的分类输出。在这种RNN结构中，双向的效果往往比单向更好，所以使用了双向的GRU。

上述结构有如下的优点：

(1)减少了显存的使用，经过split后你可以在同样显存下处理更长的长度。

(2)另一个就是解决了长度上千的句子塞进bert的问题。上文bert模型处我使用的是中文的roberta-large模型。

提升模型

使用完上述baseline，并且调参后成绩就可以达到100名左右了。接下来就是如何提升模型的效果了。

(1)首先我发现郭大最初的代码好像有bug，当gru的层数大于1的时候维度不对。于是我查看源代码后把它fix了，然后在gru中加了几层layers，调整参数后，名次就到了前50了，大概线上是81.6左右。

具体的代码在pytorch_transformers文件夹中的modeling_bert.py第976行，修改后的代码如下：