1 前言

接着上次的tf2+cnn+中文文本分类优化系列(1)，本次进行优化：使用多个卷积核进行特征抽取。之前是使用filter_size=2进行2-gram特征的识别，本次使用filter_size=[3,4,5]三个不同的卷积核抽取三个不同的gram特征，这样就能通过卷积获取更多的词特征。其实，本次主要看cnn在做中文文本分类中single kernel与multi kernel的对比。

2 前期处理

数据集仍是复旦大学开源的文本数据集，label种类为20。所用的包如下：

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers

from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau

import numpy as np

import collections

import matplotlib.pyplot as plt

import codecs

import re

import os

一些参数设定如下：

class TextConfig():

embedding_size=100 #词的维度

vocab_size=6000 #词表的大小

seq_length=300 #文本长度

num_classes=20 #类别数量

num_filters=128 #卷积核数量

filter_sizes=[3,4,5] #多个卷积核大小

keep_prob=0.5 #dropout

lr= 1e-3 #学习率

is_training=True

num_epochs=10 #epochs

batch_size=64 #batch_size

train_dir=r'E:\data\train.txt' #train data

test_dir=r'E:\data\test.txt' #test data

vocab_dir=r'E:\data\vocab.txt' #vocabulary

接着构建词表，并将文本token化：

def read_file(file_dir):

"""

读入数据文件，将每条数据的文本和label存入各自列表中

"""

re_han = re.compile(u"([\u4E00-\u9FD5a-zA-Z]+)") #去掉标点符号和数字类型的字符

with codecs.open(file_dir,'r',encoding='utf-8') as f:

for line in f:

label,text=line.split('\t')

content=[]

for w in text:

if re_han.match(w):

content.append(w)

yield content,label

def build_vocab(file_dirs,vocab_dir,vocab_size=6000):

"""

利用训练集和测试集的数据生成字级的词表

"""

all_data = []

for filename in file_dirs:

for content,_ in read_file(filename):

all_data.extend(content)

counter=collections.Counter(all_data)

count_pairs=counter.most_common(vocab_size-1)

words,_=list(zip(*count_pairs))

words=['']+list(words)

with codecs.open(vocab_dir,'w',encoding='utf-8') as f:

f.write('\n'.join(words)+'\n')

def convert_examples_to_tokens(input_dir,vocab_dir,seq_length):

"""

将文本按字级别进行token化，按后截断的方式进行padding；

"""

words=codecs.open(vocab_dir,'r',encoding='utf-8').read().strip().split('\n')

word_to_id=dict(zip(words,range(len(words))))

categories = ['Art', 'Literature', 'Education', 'Philosophy', 'History', 'Space', 'Energy', 'Electronics',

'Communication', 'Computer','Mine','Transport','Enviornment','Agriculture','Economy',

'Law','Medical','Military','Politics','Sports']

cat_to_id=dict(zip(categories,range(len(categories))))

input_ids,label_ids=[],[]

for content,label in read_file(input_dir):

input_ids.append([word_to_id[x] if x in word_to_id else 0 for x in content ])

label_ids.append(cat_to_id[label])

input_ids =tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(input_ids, value=0,padding='post', maxlen=seq_length)

label_ids=np.array(label_ids)

return (input_ids,label_ids)

该部分跟之前的基本是一样的，只是参数中filter_sizes变成一个列表

3 模型构建

不同单个卷积核，在使用多个卷积核时，要进行遍历，然后将每次卷积+池化的结构进行拼接。

def cnn_model(cfg):

"""

定义一个实现多个卷积核的layer，然后进行Flatten，dropout，softmax层；

"""

def convolution():

inn = layers.Input(shape=(cfg.seq_length, cfg.embedding_size, 1))

cnns = []

for size in cfg.filter_sizes:

conv = layers.Conv2D(filters=cfg.num_filters, kernel_size=(size, cfg.embedding_size),

strides=1, padding='valid', activation='relu',

kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001))(inn)

pool = layers.MaxPool2D(pool_size=(cfg.seq_length - size + 1, 1), padding='valid')(conv)

pool = layers.BatchNormalization()(pool)

cnns.append(pool)

outt = layers.concatenate(cnns)

model = tf.keras.Model(inputs=inn, outputs=outt)

return model

model = tf.keras.Sequential([

layers.Embedding(input_dim=cfg.vocab_size, output_dim=cfg.embedding_size,

input_length=cfg.seq_length),

layers.Reshape((cfg.seq_length, cfg.embedding_size, 1)),

convolution(),

layers.Flatten(),

layers.Dropout(cfg.keep_prob),

layers.Dense(cfg.num_classes, activation='softmax')

])

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(cfg.lr),

loss='sparse_categorical_crossentropy',

metrics=['accuracy'])

print(model.summary())

return model

其中 function convolution就是定义的一个多个卷积核形成的layer，在卷积中使用了2维卷积，所以在embedding后增加了一个维度：layers.Reshape((cfg.seq_length, cfg.embedding_size, 1))

4 训练

在训练中，本次我们调用了ReduceLROnPlateau定义一个学习率衰减策略：在val_loss超过2个epoch没减少，则学习率按lr=lr*0.6进行下调。

if __name__ == "__main__":

cfg=TextConfig()

model=cnn_model(cfg)

if not os.path.exists(cfg.vocab_dir):

build_vocab(cfg.train_dir, cfg.vocab_dir, cfg.vocab_size)

#载入训练数据，并进行样本打乱；

train_x,train_y=convert_examples_to_tokens(cfg.train_dir,cfg.vocab_dir,cfg.seq_length)

indices=np.random.permutation(np.arange(len(train_x)))

train_x=train_x[indices]

train_y=train_y[indices]

#定义学习率衰减策略

reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss',factor=0.6, patience=2, min_lr=0.0001)

history=model.fit(train_x,train_y,epochs=cfg.num_epochs,batch_size=cfg.batch_size,

verbose=1,validation_split=0.1, callbacks=[reduce_lr])

5 结果对比

在测试集上损失和准确率

模型

test_loss

test_accuracy

single kernel(之前)

0.573

0.833

multi kernel(本次)

0.505

0.888

可以看出，本次多个卷积核有5.5%效果的提升，还是很明显的，也证实了多个卷积核能抽取更多相关的N-gram特征，进而影响识别效果。

各个label的f1-score 指标对比

从上图可以看出，在多个卷积核识别下，“Literature”label从原先的0提升到0.21，其他指标也得到一定的提升。

训练过程对比

image.png

从训练的损失和验证集的准确率来看，multi kernel都是优于single kernel的。

6 结语

通过本次的实验可以得出，在使用cnn做text classification任务，多个卷积核已是标配。至于用多少个卷积核，一般是取3个，具体也看数据场景，但更多的话会增大模型复杂度而对效果提升不大。在本次实验下，仍有优化空间，下次从词的角度进行优化。

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