基于循环神经网络(RNN)实现影评情感分类-创新互联

使用循环神经网络(RNN)实现影评情感分类

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作为对循环神经网络的实践，我用循环神经网络做了个影评情感的分类，即判断影评的感情色彩是正面的，还是负面的。

选择使用RNN来做情感分类，主要是因为影评是一段文字，是序列的，而RNN对序列的支持比较好，能够“记忆”前文。虽然可以提取特征词向量，然后交给传统机器学习模型或全连接神经网络去做，也能取得很好的效果，但只从端对端的角度来看的话，RNN无疑是最合适的。

以下介绍实现过程。

一、数据预处理

本文中使用的训练数据集为https://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/上的sentence polarity dataset v1.0，包含正负面评论各5331条。可以点击进行下载。

数据下载下来之后需要进行解压，得到rt-polarity.neg和rt-polarity.pos文件，这两个文件是Windows-1252编码的，先将它转成unicode处理起来会更方便。

补充一下小知识，当我们打开一个文件，发现乱码，却又不知道该文件的编码是什么的时候，可以使用python的chardet类库进行判断，这里的Windows-1252就是使用该类库检测出来的。

在数据预处理部分，我们要完成如下处理过程：

1.转码

即将文件转为unicode编码，方便我们后续操作。读取文件，转换编码，重新写入到新文件即可。不存在技术难点。

2.生成词汇表

读取训练文件，提取出所有的单词，并统计各个单词出现的次数。为了避免低频词的干扰，同时减少模型参数，我们只保留部分高频词，比如这里我只保存出现次数前9999个，同时将低频词标识符加入到词汇表中。

3.借助词汇表将影评转化为词向量

单词是没法直接输入给模型的，所以我们需要将词汇表中的每个单词对应于一个编号，将影评数据转化成词向量。方便后面生成词嵌入矩阵。

4.填充词向量并转化为np数组

因为不同评论的长度是不同的，我们要组成batch进行训练，就需要先将其长度统一。这里我选择以最长的影评为标准，对其他较短的影评的空白部分进行填充。然后将其转化成numpy的数组。

5.按比例划分数据集

按照机器学习的惯例，数据集应被划分为三份，即训练集、开发集和测试集。当然，有时也会只划分两份，即只包括训练集和开发集。

这里我划分成三份，训练集、开发集和测试集的占比为[0.8,0.1,0.1]。划分的方式为轮盘赌法，在numpy中可以使用cumsum和searchsorted来简洁地实现轮盘赌法。

6.打乱数据集，写入文件

为了取得更好的训练效果，将数据集随机打乱。为了保证在训练和模型调整的过程中训练集、开发集、测试集不发生改变，将三个数据集写入到文件中，使用的时候从文件中读取。

下面贴上数据预处理的代码，注释写的很细，就不多说了。

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 18-3-14 下午2:28
# @Author : AaronJny
# @Email : Aaron__7@163.com
import sys

reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8')
import collections
import settings
import utils
import numpy as np


def create_vocab():
 """
 创建词汇表，写入文件中
 :return:
 """
 # 存放出现的所有单词
 word_list = []
 # 从文件中读取数据，拆分单词
 with open(settings.NEG_TXT, 'r') as f:
 f_lines = f.readlines()
 for line in f_lines:
 words = line.strip().split()
 word_list.extend(words)
 with open(settings.POS_TXT, 'r') as f:
 f_lines = f.readlines()
 for line in f_lines:
 words = line.strip().split()
 word_list.extend(words)
 # 统计单词出现的次数
 counter = collections.Counter(word_list)

 sorted_words = sorted(counter.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
 # 选取高频词
 word_list = [word[0] for word in sorted_words]

 word_list = [''] + word_list[:settings.VOCAB_SIZE - 1]
 # 将词汇表写入文件中
 with open(settings.VOCAB_PATH, 'w') as f:
 for word in word_list:
 f.write(word + '\n')


def create_vec(txt_path, vec_path):
 """
 根据词汇表生成词向量
 :param txt_path: 影评文件路径
 :param vec_path: 输出词向量路径
 :return:
 """
 # 获取单词到编号的映射
 word2id = utils.read_word_to_id_dict()
 # 将语句转化成向量
 vec = []
 with open(txt_path, 'r') as f:
 f_lines = f.readlines()
 for line in f_lines:
 tmp_vec = [str(utils.get_id_by_word(word, word2id)) for word in line.strip().split()]
 vec.append(tmp_vec)
 # 写入文件中
 with open(vec_path, 'w') as f:
 for tmp_vec in vec:
 f.write(' '.join(tmp_vec) + '\n')


def cut_train_dev_test():
 """
 使用轮盘赌法，划分训练集、开发集和测试集
 打乱，并写入不同文件中
 :return:
 """
 # 三个位置分别存放训练、开发、测试
 data = [[], [], []]
 labels = [[], [], []]
 # 累加概率 rate [0.8,0.1,0.1] cumsum_rate [0.8,0.9,1.0]
 rate = np.array([settings.TRAIN_RATE, settings.DEV_RATE, settings.TEST_RATE])
 cumsum_rate = np.cumsum(rate)
 # 使用轮盘赌法划分数据集
 with open(settings.POS_VEC, 'r') as f:
 f_lines = f.readlines()
 for line in f_lines:
 tmp_data = [int(word) for word in line.strip().split()]
 tmp_label = [1, ]
 index = int(np.searchsorted(cumsum_rate, np.random.rand(1) * 1.0))
 data[index].append(tmp_data)
 labels[index].append(tmp_label)
 with open(settings.NEG_VEC, 'r') as f:
 f_lines = f.readlines()
 for line in f_lines:
 tmp_data = [int(word) for word in line.strip().split()]
 tmp_label = [0, ]
 index = int(np.searchsorted(cumsum_rate, np.random.rand(1) * 1.0))
 data[index].append(tmp_data)
 labels[index].append(tmp_label)
 # 计算一下实际上分割出来的比例
 print '最终分割比例', np.array([map(len, data)], dtype=np.float32) / sum(map(len, data))
 # 打乱数据，写入到文件中
 shuffle_data(data[0], labels[0], settings.TRAIN_DATA)
 shuffle_data(data[1], labels[1], settings.DEV_DATA)
 shuffle_data(data[2], labels[2], settings.TEST_DATA)


def shuffle_data(x, y, path):
 """
 填充数据，生成np数组
 打乱数据，写入文件中
 :param x: 数据
 :param y: 标签
 :param path: 保存路径
 :return:
 """
 # 计算影评的大长度
 maxlen = max(map(len, x))
 # 填充数据
 data = np.zeros([len(x), maxlen], dtype=np.int32)
 for row in range(len(x)):
 data[row, :len(x[row])] = x[row]
 label = np.array(y)
 # 打乱数据
 state = np.random.get_state()
 np.random.shuffle(data)
 np.random.set_state(state)
 np.random.shuffle(label)
 # 保存数据
 np.save(path + '_data', data)
 np.save(path + '_labels', label)


def decode_file(infile, outfile):
 """
 将文件的编码从'Windows-1252'转为Unicode
 :param infile: 输入文件路径
 :param outfile: 输出文件路径
 :return:
 """
 with open(infile, 'r') as f:
 txt = f.read().decode('Windows-1252')
 with open(outfile, 'w') as f:
 f.write(txt)


if __name__ == '__main__':
 # 解码文件
 decode_file(settings.ORIGIN_POS, settings.POS_TXT)
 decode_file(settings.ORIGIN_NEG, settings.NEG_TXT)
 # 创建词汇表
 create_vocab()
 # 生成词向量
 create_vec(settings.NEG_TXT, settings.NEG_VEC)
 create_vec(settings.POS_TXT, settings.POS_VEC)
 # 划分数据集
 cut_train_dev_test()

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