情感分析学习笔记-Task05

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我是靠谱客的博主眯眯眼秀发，最近开发中收集的这篇文章主要介绍情感分析学习笔记-Task05，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

前几次的学习笔记，主要做的是情感的二分类：正面和负面。这次做的是情感的多分类，这次实验的数据集不再是IMDB，而是TREC数据集，TREC是问题数据集，任务是对问题所属的类别进行分类。它有6 个标签： HUM：关于人类的问题；ENTY：关于实体的问题的；DESC：关于要求提供描述的问题；- NUM：关于答案为数字的问题；LOC：关于答案是位置的问题； ABBR：关于询问缩写的问题。在最底部的代码有给出实例。我自己感觉本次的学习和之前的学习最大的不同在于我们的损失函数不同，二分类用的是BCEWithLogitsLoss()，多分类用的是CrossEntropyLoss()。
BCEWithLogitsLoss = Sigmoid+BCELoss，当网络最后一层使用nn.Sigmoid时，就用BCELoss，当网络最后一层不使用nn.Sigmoid时，就用BCEWithLogitsLoss。
(BCELoss)BCEWithLogitsLoss用于单标签二分类或者多标签二分类，输出和目标的维度是(batch,C)，batch是样本数量，C是类别数量，对于每一个batch的C个值，对每个值求sigmoid到0-1之间，所以每个batch的C个值之间是没有关系的,相互独立的，所以之和不一定为1。每个C值代表属于一类标签的概率。如果是单标签二分类，那输出和目标的维度是(batch,1)即可。
CrossEntropyLoss用于多类别分类，输出和目标的维度是(batch,C)，batch是样本数量，C是类别数量，每一个C之间是互斥的，相互关联的，对于每一个batch的C个值，一起求每个C的softmax，所以每个batch的所有C个值之和是1，哪个值大，代表其属于哪一类。如果用于二分类，那输出和目标的维度是(batch,2)。
更多的理论你可以参考：https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/10862733.html
细节我在代码里写了注释，没有的话可以参考之前的学习笔记。

# task5：多类型情感分析
# 在之前的所有学习中，我们的数据集对于情感的分析只有两个分类：正面或负面。
# 当我们只有两个类时，我们的输出可以是单个标量，范围在 0 和 1 之间，表示示例属于哪个类。
# 当我们有 2 个以上的例子时，我们的输出必须是一个 C 维向量，其中 C 是类的数量。

# 在本次学习中，我们将对具有 6 个类的数据集执行分类。
# 请注意，该数据集实际上并不是情感分析数据集，而是问题数据集，任务是对问题所属的类别进行分类。
# 但是，本次学习中涵盖的所有内容都适用于任何包含属于 C 类之一的输入序列的示例的数据集。

# 下面，我们设置字段并加载数据集，与之前不同的是：
# 第一，我们不需要在 `LABEL` 字段中设置 `dtype`。在处理多类问题时，PyTorch 期望标签被数字化为`LongTensor`。
# 第二，这次我们使用的是`TREC`数据集而不是`IMDB`数据集。
# `fine_grained` 参数允许我们使用细粒度标签（其中有50个类）或不使用（在这种情况下它们将是6个类）。

import torch
from torchtext.legacy import data
from torchtext.legacy import datasets
import random

SEED = 1234
torch.manual_seed(SEED)
torch.backends.deterministic = True
TEXT = data.Field(tokenize = 'spacy',tokenizer_language = 'en_core_web_sm')
LABEL = data.LabelField()
train_data, test_data = datasets.TREC.splits(TEXT, LABEL, fine_grained=False)
train_data, valid_data = train_data.split(random_state = random.seed(SEED))

# 我们看一个训练集的示例
# vars() 函数返回对象object的属性和属性值的字典对象
print(vars(train_data[-1]))

# 接下来，我们将构建词汇表。
# 由于这个数据集很小（只有约 3800 个训练样本），它的词汇量也非常小（约 7500 个不同单词，即one-hot向量为7500维），
# 这意味着我们不需要像以前一样在词汇表上设置“max_size”。
MAX_VOCAB_SIZE = 25000
TEXT.build_vocab(train_data,
                 max_size = MAX_VOCAB_SIZE,
                 vectors = "glove.6B.100d",
                 unk_init = torch.Tensor.normal_)
LABEL.build_vocab(train_data)

# 接下来，我们可以检查标签。
# 6 个标签（对于非细粒度情况）对应于数据集中的 6 类问题：
# - `HUM`：关于人类的问题
# - `ENTY`：关于实体的问题的
# - `DESC`：关于要求提供描述的问题
# - `NUM`：关于答案为数字的问题
# - `LOC`：关于答案是位置的问题
# - `ABBR`：关于询问缩写的问题
print(LABEL.vocab.stoi)

# 设置了迭代器。
BATCH_SIZE = 64
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
train_iterator, valid_iterator, test_iterator = data.BucketIterator.splits(
    (train_data, valid_data, test_data),
    batch_size = BATCH_SIZE,
    device = device)

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 我们将使用上一次的CNN模型，但是之前的任何模型都适用于该数据集。
# 唯一的区别是现在 `output_dim` 是C维而不是2维。
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, n_filters, filter_sizes, output_dim,
                 dropout, pad_idx):
        super().__init__()

        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)

        self.convs = nn.ModuleList([
            nn.Conv2d(in_channels=1,
                      out_channels=n_filters,
                      kernel_size=(fs, embedding_dim))
            for fs in filter_sizes
        ])

        self.fc = nn.Linear(len(filter_sizes) * n_filters, output_dim)

        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, text):
        # text = [sent len, batch size]
        text = text.permute(1, 0)
        # text = [batch size, sent len]

        embedded = self.embedding(text)
        # embedded = [batch size, sent len, emb dim]

        embedded = embedded.unsqueeze(1)
        # embedded = [batch size, 1, sent len, emb dim]

        conved = [F.relu(conv(embedded)).squeeze(3) for conv in self.convs]

        # conv_n = [batch size, n_filters, sent len - filter_sizes[n]]

        pooled = [F.max_pool1d(conv, conv.shape[2]).squeeze(2) for conv in conved]

        # pooled_n = [batch size, n_filters]

        cat = self.dropout(torch.cat(pooled, dim=1))

        # cat = [batch size, n_filters * len(filter_sizes)]

        return self.fc(cat)

# 我们定义我们的模型，确保将输出维度： `OUTPUT_DIM` 设置为C。
# 我们可以通过使用 `LABEL` 词汇的大小轻松获得C，就像我们使用 `TEXT` 词汇的长度来获取输入词汇的大小一样。
# 此数据集中的示例比 IMDb 数据集中的示例小很多，因此我们将使用较小的`filter`大小。
INPUT_DIM = len(TEXT.vocab)
EMBEDDING_DIM = 100
N_FILTERS = 100
FILTER_SIZES = [2,3,4]
OUTPUT_DIM = len(LABEL.vocab)
DROPOUT = 0.5
PAD_IDX = TEXT.vocab.stoi[TEXT.pad_token]

model = CNN(INPUT_DIM, EMBEDDING_DIM, N_FILTERS, FILTER_SIZES, OUTPUT_DIM, DROPOUT, PAD_IDX)

# 检查参数的数量，我们可以看到较小的`filter`大小意味着我们的参数是 IMDb 数据集上 CNN 模型的三分之一。
def count_parameters(model):
    return sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)

print(f'The model has {count_parameters(model):,} trainable parameters')

# 之后，我们将加载我们的预训练embedding。
pretrained_embeddings = TEXT.vocab.vectors
model.embedding.weight.data.copy_(pretrained_embeddings)

# 然后将用0来初始化未知的权重和padding参数。
UNK_IDX = TEXT.vocab.stoi[TEXT.unk_token]

model.embedding.weight.data[UNK_IDX] = torch.zeros(EMBEDDING_DIM)
model.embedding.weight.data[PAD_IDX] = torch.zeros(EMBEDDING_DIM)

# 与之前notebook的另一个不同之处是我们的损失函数。
# `BCEWithLogitsLoss` 一般用来做二分类，而 `CrossEntropyLoss`用来做多分类，
# `CrossEntropyLoss` 对我们的模型输出执行softmax函数，损失由该函数和标签之间的交叉熵给出。

# 一般来说：
# - 当我们的示例仅属于C类之一时，使用 `CrossEntropyLoss`
# - 当我们的示例仅属于 2 个类（0 和 1）时使用 `BCEWithLogitsLoss`，
# 并且也用于我们的示例属于 0 和C之间的类（也称为多标签分类）的情况。

import torch.optim as optim

optimizer = optim.Adam(model.parameters())
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
model = model.to(device)
criterion = criterion.to(device)

# 之前，我们有一个函数可以计算二进制标签情况下的准确度，我们说如果值超过 0.5，那么我们会假设它是正的。
# 在我们有超过 2 个类的情况下，我们的模型输出一个 $C$ 维向量，其中每个元素的值是示例属于该类的置信度。
# 例如，在我们的标签中，我们有：'HUM' = 0、'ENTY' = 1、'DESC' = 2、'NUM' = 3、'LOC' = 4 和 'ABBR' = 5。
# 如果我们的输出 模型是这样的[5.1, 0.3, 0.1, 2.1, 0.2, 0.6]这意味着该模型确信该示例属于第 0 类：
# 这是一个关于人类的问题，并且略微相信该示例属于该第3类：关于数字的问题。

# 我们通过执行 `argmax` 来获取批次中每个元素的预测最大值的索引，
# 然后计算它与实际标签相等的次数来计算准确度。 然后我们对整个批次进行平均。
def categorical_accuracy(preds, y):
    """
    Returns accuracy per batch, i.e. if you get 8/10 right, this returns 0.8, NOT 8
    """
    top_pred = preds.argmax(1, keepdim = True)
    # view_as该函数的作用是将调用函数的变量，转变为同参数tensor同样的形状。
    correct = top_pred.eq(y.view_as(top_pred)).sum()
    acc = correct.float() / y.shape[0]
    return acc

# 训练循环与之前类似，`CrossEntropyLoss`期望输入数据为[batch size, n classes]，标签为 [batch size] 。
# 标签默认需要是一个`LongTensor`类型的数据，因为我们没有像以前那样将`dtype`设置为`FloatTensor`。

def train(model, iterator, optimizer, criterion):
    epoch_loss = 0
    epoch_acc = 0

    model.train()

    for batch in iterator:
        optimizer.zero_grad()

        predictions = model(batch.text)

        loss = criterion(predictions, batch.label)

        acc = categorical_accuracy(predictions, batch.label)

        loss.backward()

        optimizer.step()

        epoch_loss += loss.item()
        epoch_acc += acc.item()

    return epoch_loss / len(iterator), epoch_acc / len(iterator)


def evaluate(model, iterator, criterion):
    epoch_loss = 0
    epoch_acc = 0

    model.eval()

    with torch.no_grad():
        for batch in iterator:
            predictions = model(batch.text)

            loss = criterion(predictions, batch.label)

            acc = categorical_accuracy(predictions, batch.label)

            epoch_loss += loss.item()
            epoch_acc += acc.item()

    return epoch_loss / len(iterator), epoch_acc / len(iterator)

import time
def epoch_time(start_time, end_time):
    elapsed_time = end_time - start_time
    elapsed_mins = int(elapsed_time / 60)
    elapsed_secs = int(elapsed_time - (elapsed_mins * 60))
    return elapsed_mins, elapsed_secs

# 训练模型
N_EPOCHS = 5

best_valid_loss = float('inf')

for epoch in range(N_EPOCHS):

    start_time = time.time()

    train_loss, train_acc = train(model, train_iterator, optimizer, criterion)
    valid_loss, valid_acc = evaluate(model, valid_iterator, criterion)

    end_time = time.time()

    epoch_mins, epoch_secs = epoch_time(start_time, end_time)

    if valid_loss < best_valid_loss:
        best_valid_loss = valid_loss
        torch.save(model.state_dict(), 'tut5-model.pt')

    print(f'Epoch: {epoch + 1:02} | Epoch Time: {epoch_mins}m {epoch_secs}s')
    print(f'tTrain Loss: {train_loss:.3f} | Train Acc: {train_acc * 100:.2f}%')
    print(f't Val. Loss: {valid_loss:.3f} |  Val. Acc: {valid_acc * 100:.2f}%')

# 最后，在测试集上运行我们的模型

model.load_state_dict(torch.load('tut5-model.pt'))

test_loss, test_acc = evaluate(model, test_iterator, criterion)

print(f'Test Loss: {test_loss:.3f} | Test Acc: {test_acc*100:.2f}%')

# 类似于我们创建一个函数来预测任何给定句子的情绪，我们现在可以创建一个函数来预测给定问题的类别。
# 这里唯一的区别是，我们没有使用 sigmoid 函数将输入压缩在 0 和 1 之间，
# 而是使用 `argmax` 来获得最高的预测类索引。 然后我们使用这个索引和标签 vocab 来获得可读的标签string。
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

def predict_class(model, sentence, min_len = 4):
    model.eval()
    tokenized = [tok.text for tok in nlp.tokenizer(sentence)]
    if len(tokenized) < min_len:
        tokenized += ['<pad>'] * (min_len - len(tokenized))
    indexed = [TEXT.vocab.stoi[t] for t in tokenized]
    tensor = torch.LongTensor(indexed).to(device)
    tensor = tensor.unsqueeze(1)
    preds = model(tensor)
    max_preds = preds.argmax(dim = 1)
    return max_preds.item()

# 现在，让我们在几个不同的问题上尝试一下
pred_class = predict_class(model, "Who is Keyser Söze?")
print(f'Predicted class is: {pred_class} = {LABEL.vocab.itos[pred_class]}')

pred_class = predict_class(model, "How many minutes are in six hundred and eighteen hours?")
print(f'Predicted class is: {pred_class} = {LABEL.vocab.itos[pred_class]}')

pred_class = predict_class(model, "What continent is Bulgaria in?")
print(f'Predicted class is: {pred_class} = {LABEL.vocab.itos[pred_class]}')

pred_class = predict_class(model, "What does WYSIWYG stand for?")
print(f'Predicted class is: {pred_class} = {LABEL.vocab.itos[pred_class]}')