大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
目录
前言：
一、论文笔记
二、Keras文本预处理
1、读取数据集
2、将文字转换成数字特征
3、将每条文本转换为数字列表
4、将每条文本设置为相同长度
5、将每个词编码转换为词向量
6、Keras文本预处理代码实现
三、基于keras的TextCNN模型的构建、训练与测试
1、基础版CNN（模仿LeNet-5）
2、简单版TextCNN
3、使用Word2Vec词向量的TextCNN
四、绘制TextCNN模型结构图
1、环境配置
2、绘制模型图
五、keras模型的保存与加载
前言：
深度学习模型在计算机视觉与语音识别方面取得了卓越的成就，在 NLP 领域也是可以的。将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务，利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息（类似 n-gram 的关键信息），从而能够更好地捕捉局部相关性。
文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一，目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍，从新闻的分类、商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统，了解文本分类技术是NLP初学者比较好的切入点，较简单且应用场景高频。
一、论文笔记
1、Yoon Kim在2014年 “Convolutional Neural Networks for Sentence Classification” 论文中提出TextCNN（利用卷积神经网络对文本进行分类的算法）（该论文翻译）。
上图很好地诠释了模型的框架。假设我们有一些句子需要对其进行分类。句子中每个词是由n维词向量组成的，也就是说输入矩阵大小为m*n，其中m为句子长度。CNN需要对输入样本进行卷积操作，对于文本数据，filter不再横向滑动，仅仅是向下移动，有点类似于N-gram在提取词与词间的局部相关性。图中共有三种步长策略，分别是2,3,4，每个步长都有两个filter（实际训练时filter数量会很多）。在不同词窗上应用不同filter，最终得到6个卷积后的向量。然后对每一个向量进行最大化池化操作并拼接各个池化值，最终得到这个句子的特征表示，将这个句子向量丢给分类器进行分类，至此完成整个流程。
（1）嵌入层（Embedding Layer）
通过一个隐藏层, 将 one-hot 编码的词投影到一个低维空间中，本质上是特征提取器，在指定维度中编码语义特征。 这样, 语义相近的词, 它们的欧氏距离或余弦距离也比较近。（作者使用的单词向量是预训练的，方法为fasttext得到的单词向量，当然也可以使用word2vec和GloVe方法训练得到的单词向量）。
（2）卷积层（Convolution Laye）
在处理图像数据时，CNN使用的卷积核的宽度和高度的一样的，但是在text-CNN中，卷积核的宽度是与词向量的维度一致！这是因为我们输入的每一行向量代表一个词，在抽取特征的过程中，词做为文本的最小粒度。而高度和CNN一样，可以自行设置（通常取值2,3,4,5），高度就类似于n-gram了。由于我们的输入是一个句子，句子中相邻的词之间关联性很高，因此，当我们用卷积核进行卷积时，不仅考虑了词义而且考虑了词序及其上下文（类似于skip-gram和CBOW模型的思想）。
（3）池化层（Pooling Layer）
因为在卷积层过程中我们使用了不同高度的卷积核，使得我们通过卷积层后得到的向量维度会不一致，所以在池化层中，我们使用1-Max-pooling对每个特征向量池化成一个值，即抽取每个特征向量的最大值表示该特征，而且认为这个最大值表示的是最重要的特征。当我们对所有特征向量进行1-Max-Pooling之后，还需要将每个值给拼接起来。得到池化层最终的特征向量。在池化层到全连接层之前可以加上dropout防止过拟合。
（4）全连接层（Fully connected layer）
全连接层跟其他模型一样，假设有两层全连接层，第一层可以加上’relu’作为激活函数，第二层则使用softmax激活函数得到属于每个类的概率。
（5）TextCNN的小变种
在词向量构造方面可以有以下不同的方式： CNN-rand: 随机初始化每个单词的词向量通过后续的训练去调整。 CNN-static: 使用预先训练好的词向量，如word2vec训练出来的词向量，在训练过程中不再调整该词向量。 CNN-non-static: 使用预先训练好的词向量，并在训练过程进一步进行调整。 CNN-multichannel: 将static与non-static作为两通道的词向量。
（6）参数与超参数
- sequence_length （Q: 对于CNN, 输入与输出都是固定的，可每个句子长短不一, 怎么处理? A: 需要做定长处理, 比如定为n, 超过的截断, 不足的补0. 注意补充的0对后面的结果没有影响，因为后面的max-pooling只会输出最大值，补零的项会被过滤掉）
- num_classes （多分类, 分为几类）
- vocabulary_size （语料库的词典大小, 记为|D|）
- embedding_size （将词向量的维度, 由原始的 |D| 降维到 embedding_size）
- filter_size_arr （多个不同size的filter）
2、2015年“A Sensitivity Analysis of (and Practitioners’ Guide to) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification”论文详细地阐述了关于TextCNN模型的调参心得。
（1）TextCNN详细过程：
- Embedding：第一层是图中最左边的7乘5的句子矩阵，每行是词向量，维度=5，这个可以类比为图像中的原始像素点。
- Convolution：然后经过 kernel_sizes=(2,3,4) 的一维卷积层，每个kernel_size 有两个输出 channel。
- MaxPolling：第三层是一个1-max pooling层，这样不同长度句子经过pooling层之后都能变成定长的表示。
- FullConnection and Softmax：最后接一层全连接的 softmax 层，输出每个类别的概率。
（2）论文调参结论：
- 使用预训练的word2vec 、 GloVe初始化效果会更好。一般不直接使用One-hot。
- 卷积核的大小影响较大，一般取1~10，对于句子较长的文本，则应选择大一些。
- 卷积核的数量也有较大的影响，一般取100~600 ，同时一般使用Dropout（0~0.5）。
- 激活函数一般选用ReLU 和 tanh。
- 池化使用1-max pooling。
- 随着feature map数量增加，性能减少时，试着尝试大于0.5的Dropout。
- 评估模型性能时，记得使用交叉验证。
二、Keras文本预处理
1、读取数据集
2、将文字转换成数字特征
使用Tokenizer将文字转换成数字特征
使用Keras的Tokenizer模块实现转换。当我们创建了一个Tokenizer对象后，使用该对象的fit_on_texts()函数，可以将输入的文本中的每个词编号，编号是根据词频的，词频越大，编号越小。使用word_index属性可以看到每次词对应的编码。
3、将每条文本转换为数字列表
将数据集中的每条文本转换为数字列表，使用每个词的编号进行编号
使用该对象的texts_to_sequences（）函数，将每条文本转变成一个向量。
4、将每条文本设置为相同长度
使用pad_sequences()让每句数字影评长度相同
由于每句话的长度不唯一，需要将每句话的长度设置一个固定值。将超过固定值的部分截掉，不足的在最前面用0填充。
5、将每个词编码转换为词向量
使用Embedding层将每个词编码转换为词向量
Embedding层基于上文所得的词编码，对每个词进行one-hot编码，每个词都会是一个vocabulary_size维的向量；然后通过神经网络的训练迭代更新得到一个合适的权重矩阵（具体实现过程可以参考skip-gram模型），行大小为vocabulary_size，列大小为词向量的维度，将本来以one-hot编码的词向量映射到低维空间，得到低维词向量。需要声明一点的是Embedding层是作为模型的第一层，在训练模型的同时，得到该语料库的词向量。当然，也可以使用已经预训练好的词向量表示现有语料库中的词。
文本预处理目的：将每个样本转换为一个数字矩阵，矩阵的每一行表示一个词向量。
6、Keras文本预处理代码实现
代码语言：javascript复制from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
import jieba
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
if __name__=='__main__':
dataset = pd.read_csv('sentiment_analysis/data_train.csv', sep='t',names=['ID', 'type', 'review', 'label']).astype(str)
cw = lambda x: list(jieba.cut(x))
dataset['words'] = dataset['review'].apply(cw)
tokenizer=Tokenizer() #创建一个Tokenizer对象
#fit_on_texts函数可以将输入的文本中的每个词编号，编号是根据词频的，词频越大，编号越小
tokenizer.fit_on_texts(dataset['words'])
vocab=tokenizer.word_index #得到每个词的编号
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(dataset['words'], dataset['label'], test_size=0.1)
# 将每个样本中的每个词转换为数字列表，使用每个词的编号进行编号
x_train_word_ids=tokenizer.texts_to_sequences(x_train)
x_test_word_ids = tokenizer.texts_to_sequences(x_test)
#序列模式
# 每条样本长度不唯一，将每条样本的长度设置一个固定值
x_train_padded_seqs=pad_sequences(x_train_word_ids,maxlen=50) #将超过固定值的部分截掉，不足的在最前面用0填充
x_test_padded_seqs=pad_sequences(x_test_word_ids, maxlen=50)三、基于keras的TextCNN模型的构建、训练与测试
1、基础版CNN（模仿LeNet-5）
LeNet-5是卷积神经网络的作者Yann LeCun用于MNIST识别任务提出的模型。模型很简单，就是卷积池化层的堆叠，最后加上几层全连接层。将其运用在文本分类任务中。
代码语言：javascript复制#构建CNN分类模型(LeNet-5)
#模型结构：嵌入-卷积池化*2-dropout-BN-全连接-dropout-全连接
def CNN_model(x_train_padded_seqs, y_train, x_test_padded_seqs, y_test):
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(vocab) 1, 300, input_length=50)) #使用Embeeding层将每个词编码转换为词向量
model.add(Conv1D(256, 5, padding='same'))
model.add(MaxPooling1D(3, 3, padding='same'))
model.add(Conv1D(128, 5, padding='same'))
model.add(MaxPooling1D(3, 3, padding='same'))
model.add(Conv1D(64, 3, padding='same'))
model.add(Flatten())
model.add(Dropout(0.1))
model.add(BatchNormalization()) # (批)规范化层
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.1))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy'])
one_hot_labels = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=3) # 将标签转换为one-hot编码
model.fit(x_train_padded_seqs, one_hot_labels,epochs=5, batch_size=800)
y_predict = model.predict_classes(x_test_padded_seqs) # 预测的是类别，结果就是类别号
y_predict = list(map(str, y_predict))
print('准确率', metrics.accuracy_score(y_test, y_predict))
print('平均f1-score:', metrics.f1_score(y_test, y_predict, average='weighted'))2、简单版TextCNN
代码语言：javascript复制#构建TextCNN模型
#模型结构：词嵌入-卷积池化*3-拼接-全连接-dropout-全连接
def TextCNN_model_1(x_train_padded_seqs,y_train,x_test_padded_seqs,y_test):
main_input = Input(shape=(50,), dtype='float64')
# 词嵌入（使用预训练的词向量）
embedder = Embedding(len(vocab) 1, 300, input_length=50, trainable=False)
embed = embedder(main_input)
# 词窗大小分别为3,4,5
cnn1 = Conv1D(256, 3, padding='same', strides=1, activation='relu')(embed)
cnn1 = MaxPooling1D(pool_size=48)(cnn1)
cnn2 = Conv1D(256, 4, padding='same', strides=1, activation='relu')(embed)
cnn2 = MaxPooling1D(pool_size=47)(cnn2)
cnn3 = Conv1D(256, 5, padding='same', strides=1, activation='relu')(embed)
cnn3 = MaxPooling1D(pool_size=46)(cnn3)
# 合并三个模型的输出向量
cnn = concatenate([cnn1, cnn2, cnn3], axis=-1)
flat = Flatten()(cnn)
drop = Dropout(0.2)(flat)
main_output = Dense(3, activation='softmax')(drop)
model = Model(inputs=main_input, outputs=main_output)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
one_hot_labels = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=3) # 将标签转换为one-hot编码
model.fit(x_train_padded_seqs, one_hot_labels, batch_size=800, epochs=10)
#y_test_onehot = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=3) # 将标签转换为one-hot编码
result = model.predict(x_test_padded_seqs) # 预测样本属于每个类别的概率
result_labels = np.argmax(result, axis=1) # 获得最大概率对应的标签
y_predict = list(map(str, result_labels))
print('准确率', metrics.accuracy_score(y_test, y_predict))
print('平均f1-score:', metrics.f1_score(y_test, y_predict, average='weighted'))3、使用Word2Vec词向量的TextCNN
代码语言：javascript复制w2v_model=Word2Vec.load('sentiment_analysis/w2v_model.pkl')
# 预训练的词向量中没有出现的词用0向量表示
embedding_matrix = np.zeros((len(vocab) 1, 300))
for word, i in vocab.items():
try:
embedding_vector = w2v_model[str(word)]
embedding_matrix[i] = embedding_vector
except KeyError:
continue
#构建TextCNN模型
def TextCNN_model_2(x_train_padded_seqs,y_train,x_test_padded_seqs,y_test,embedding_matrix):
# 模型结构：词嵌入-卷积池化*3-拼接-全连接-dropout-全连接
main_input = Input(shape=(50,), dtype='float64')
# 词嵌入（使用预训练的词向量）
embedder = Embedding(len(vocab) 1, 300, input_length=50, weights=[embedding_matrix], trainable=False)
#embedder = Embedding(len(vocab) 1, 300, input_length=50, trainable=False)
embed = embedder(main_input)
# 词窗大小分别为3,4,5
cnn1 = Conv1D(256, 3, padding='same', strides=1, activation='relu')(embed)
cnn1 = MaxPooling1D(pool_size=38)(cnn1)
cnn2 = Conv1D(256, 4, padding='same', strides=1, activation='relu')(embed)
cnn2 = MaxPooling1D(pool_size=37)(cnn2)
cnn3 = Conv1D(256, 5, padding='same', strides=1, activation='relu')(embed)
cnn3 = MaxPooling1D(pool_size=36)(cnn3)
# 合并三个模型的输出向量
cnn = concatenate([cnn1, cnn2, cnn3], axis=-1)
flat = Flatten()(cnn)
drop = Dropout(0.2)(flat)
main_output = Dense(3, activation='softmax')(drop)
model = Model(inputs=main_input, outputs=main_output)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
one_hot_labels = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=3) # 将标签转换为one-hot编码
model.fit(x_train_padded_seqs, one_hot_labels, batch_size=800, epochs=20)
#y_test_onehot = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=3) # 将标签转换为one-hot编码
result = model.predict(x_test_padded_seqs) # 预测样本属于每个类别的概率
result_labels = np.argmax(result, axis=1) # 获得最大概率对应的标签
y_predict = list(map(str, result_labels))
print('准确率', metrics.accuracy_score(y_test, y_predict))
print('平均f1-score:', metrics.f1_score(y_test, y_predict, average='weighted'))四、绘制TextCNN模型结构图
使用keras的plot_model()画出的TextCNN模型结构图
1、环境配置
（1）安装graphviz模块
首先，命令行pip install graphviz；其次，安装graphviz软件，官网下载：graphviz-2.38.msi ；最后，将安装目录中的graphviz-2.38releasebin添加进Path环境变量。
（2）安装pydot模块
命令行pip install pydot
（3）在运行程序中加入下面两行代码
代码语言：javascript复制import os
os.environ["PATH"] = os.pathsep 'C:/Program Files (x86)/Graphviz2.38/bin/'2、绘制模型图
使用plot_model()画出模型图
代码语言：javascript复制from keras.utils import plot_model
#生成一个模型图，第一个参数为模型，第二个参数为要生成图片的路径及文件名，还可以指定两个参数：
#show_shapes:指定是否显示输出数据的形状，默认为False
#show_layer_names:指定是否显示层名称，默认为True
plot_model(model,to_file='sentiment_analysis/model.png',show_shapes=True,show_layer_names=False)模型图如下：
五、keras模型的保存与加载
代码语言：javascript复制from keras.models import load_model
#模型的保存
model.save('model.h5')
#模型的加载
model=load_model('model.h5')TextCNN文本分类（keras实现）源代码及数据集资源下载：
项目实战-TextCNN文本分类（keras实现）源代码及数据集.zip-自然语言处理文档类资源-CSDN下载
参考学习资料：
（1）Keras之文本分类实现
（2）使用Keras进行深度学习
（3）NLP论文
（4）卷积神经网络（CNN）在句子建模上的应用
（5）用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 – 综述和实践
（6）深度学习在文本分类中的应用
（7）深度学习与文本分类总结第一篇–常用模型总结
（8）基于 word2vec 和 CNN 的文本分类 ：综述 & 实践
本人博文NLP学习内容目录：
一、NLP基础学习
1、NLP学习路线总结
2、TF-IDF算法介绍及实现
3、NLTK使用方法总结
4、英文自然语言预处理方法总结及实现
5、中文自然语言预处理方法总结及实现
6、NLP常见语言模型总结
7、NLP数据增强方法总结及实现
8、TextRank算法介绍及实现
9、NLP关键词提取方法总结及实现
10、NLP词向量和句向量方法总结及实现
11、NLP句子相似性方法总结及实现
12、NLP中文句法分析
二、NLP项目实战
1、项目实战-英文文本分类-电影评论情感判别
2、项目实战-中文文本分类-商品评论情感判别
3、项目实战-XGBoost与LightGBM文本分类
4、项目实战-TextCNN文本分类实战
5、项目实战-Bert文本分类实战
6、项目实战-NLP中文句子类型判别和分类实战
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