简介

TextCNN模型是由 Yoon Kim提出的Convolutional Naural Networks for Sentence Classification一文中提出的使用卷积神经网络来处理NLP问题的模型.相比较nlp中传统的rnn/lstm等模型,cnn能更加高效的提取重要特征,这些特征在分类中占据着重要位置.论文所提出的模型结构如下图所示：

图1

可以看出TextCNN的结构还是比较简单的,下面我们分块介绍一下TextCNN.

输入层

首先是输入层,输入跟大多数深度学习在nlp方面的处理一样,需要将文本转换成词索引,每个句子是一个向量,向量中每个元素代表这该词在词典中的词索引.其中词向量矩阵embedding可以在该模型中一起训练,也可以使用word2vec或者其他框架预训练好的词向量,然后在模型训练过程中进行Fine tune.这也就是上图中第一部份会有两个channel,一个non-static channels是表示词向量随着模型一起训练,static channels是表示使用预训练的词向量.而实验表明,在数据量小的情况下,使用non-static channels容易引起过拟合.

这部分的变量维度分别是:输入-[batch_size,sentence_length],词向量矩阵-[vocab_size,embedding_size],经过embedding处理后输出embedded-[batch_size,sentence_length,embedding_size],也就是图1中第一部分显示的内容.下面就要使用卷积操作进行处理了,但是卷积操作是四维的,除了embedded的三维之外,还有channels(在图像处理中,最后一维是三通道的颜色编码,但是在文本处理中该维值是1).所以在使用卷积处理前需要把embedded进行扩维处理.经过扩维处理后embedded变成了[batch_size,sentence_length,embedding_size,1]的矩阵.

图2

卷积层

在该部分使用卷积核对embedded做卷积处理,在论文中卷积核的size取了三个[2,3,4],这对应着n-gram模型,使得特征信息包含临近词信息,这里就不在过深说明,详细内容可以去看n-gram语言模型.如果卷积核的size为[2,3,4],那么就有三种卷积核,其中size为2的卷积核的shape是[2,embedding_size,1,num_filter],其他类似,其中num_filter代表着卷积核的数量,是超参数.这样我们以1的步长去进行卷积,会得到size_len*num_filter个列向量,其中size_len是size的种类数,这里是3个size.对应着图1中的第二部分.这部分的作用是提取了语义信息,其中包括n-gram模型.同时因为卷积操作的特点参数共享,所以可以减少了大部分参数,节约内存使用.

池化层

文中提到的pooling操作是max_pooling,就是将列向量中最大值取出来,对输入补0做过滤(有兴趣的朋友也可以试试平均池化,看看结果有神马不同),池化操作是对整个向量,所以它的shape是[1,sentence_length-size+1,1,1],其中sentence_length-size+1是上文提到的经过卷积处理后得到的列向量长度.然后对卷积得到的每个列向量进行池化操作后,会得到size_len*num_filter个元素,将他们合并在一起形成一个size_len*num_filter维的向量.也就是图1的第三部分.

图3

全连接层

全连接层就是正常的softmax,输入是池化后的向量,输出维度是我们要分类的类别数,为了防止过拟合,可以加一个l2正则,同时也可以在上述过程后加上dropout.

图4

总结

上本文在搜狗10分类新闻数据集进行测试,只使用了停用词,由于电脑内存不足,所以对文本内容进行了截断,只取了200个单词,所以测试结果可能不是最好的,进行调参或者添加一些其他trick可以使精度更高一些.

图5

Loss

图6

ACC

图7

TextCNN结构简单,精度比较高,只是速度相比没有Fasttext快,模型这种东西,没有绝对的好坏之说,所以根据不同数据集选择不同的模型,也是一门技术.