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本文来自cnblogs，主要介绍了Dense 全连接层，嵌入层 Embedding，LSTM层，数据预处理：文本预处理，序列预处理，数据加载，数据清洗，Keras搭建网络相关内容。
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Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以
TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。
本文以Kaggle上的项目:IMDB影评情感分析为例,学习如何用Keras搭建一个神经网络,处理实际问题.阅读本文需要对神经网络有基础的了解.
文章分为两个部分:
Keras中的一些基本概念.Api用法.我会给出一些简单的使用样例,或是给出相关知识链接.
IMDB影评情感分析实战.用到的都是第一部分中讲到的知识点.
Model
Dense 全连接层
keras.layers.core.Dense(units,
activation=None, use_bias=True, k
ernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros',
ke
rnel_regularizer=None, bias_regularizer=None,
activity_regulariz
er=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None) |
# as first layer
in a sequential model:
# as first layer in a sequential model:
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(16,)))
# now the model will take as input arrays of shape
(*, 16)
# and output arrays of shape (*, 32)
# after the first layer, you don't need to specify
# the size of the input anymore:
model.add(Dense(32)) |
嵌入层 Embedding
keras.layers.embeddings.Embedding (input_dim,
output_dim, embeddi
ngs_initializer='uniform', embeddings_regularizer=None,
activity
_regularizer=None, embeddings_constraint=None,
mask_zero=False,
input_length=None) |
有兴趣的看这个链接
其实就是word to vector。 这一层的作用就是得到用词向量表示的文本.
input_dim: 词表的大小.即不同的词的总个数.
output_dim:想要把词转换成多少维的向量.
input_length: 每一句的词的个数
比如如下代表:我们输入一个M*50的矩阵,这个矩阵中不同的词的个数为200,我们想把每个词转换为32维向量.
返回的是一个(M,50,32)的张量.
一个句子50个词,每个词是32维向量,共M个句子. 所以是e.shape=(M,50,32)
| e = Embedding(200,
32, input_length=50) |
LSTM层.
LSTM是循环神经网络的一种特殊情况 .
简单来说,我们此前说过的神经网络,包括CNN,都是单向的,没有考虑序列关系,但是某个词的意义与其上下文是有关的,比如"我用着小米手机,吃着小米粥",两个小米肯定不是一个意思.在做语义分析的时候,需要考虑上下文.
循环神经网络RNN就是干这个事情的.或者说"这部电影质量很高,但是我不喜欢".这个句子里既有正面评价,又有负面评价,参考上下文的LSTM会识别出"但是"后面的才是我们想要重点表达的.
keras.layers.recurrent.LSTM (units,
activation='tanh', v recurrent_
activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='gl
orot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal',
bias_initiali
zer='zeros', unit_forget_bias=True, kernel_regularizer=None,
rec
urrent_regularizer=None, bias_regularizer=None,
activity_regular
izer=None, kernel_constraint=None, recurrent_constraint=None,
bi
as_constraint=None, dropout=0.0, recurrent_dropout=0.0) |
池化层
keras.layers.pooling.GlobalMaxPooling1D() #对时间信号的全局最大池化
https://stackoverflow.com/ questions/43728235/what-is -the-difference-between -keras-maxpooling1d-and- globalmaxpooling1d-functi>
input:形如（ samples， steps， features） 的3D张量
output:形如(samples, features)的2D张量
keras.layers.pooling.MaxPooling1D (pool_size=2, strides=None,
pad
ding='valid')
keras.layers.pooling.MaxPooling2D (pool_size=(2, 2),
strides=None
, padding='valid', data_format=None)
keras.layers.pooling.MaxPooling3D (pool_size=(2, 2,
2), strides=N
one, padding='valid', data_format=None)
....
数据预处理
文本预处理
keras.preprocessing.text. text_to_word_sequence(text,
filters=base_filter(), lower=True, split=" ")
keras.preprocessing.text.one_hot (text, n,
filters=base_filter(), lower= True, split=" ")
keras.preprocessing.text.Tokenizer (num_words=None,
filters=base_
filter(),
lower=True, split=" ")
Tokenizer是一个用于向量化文本， 或将文本转换为序列（ 即单词在字典中的下标构
成的列表， 从1算起） 的类。
num_words： None或整数， 处理的最大单词数量。 若被设置为整数， 则分词器
将被限制为处理数据集中最常见的 num_words 个单词
不管num_words是几,fit_on_texts以后词典都是一样的,全部的词都有对应的index.只是在做texts_to_sequences时所得结果不同.
会取最常出现的(num_words - 1)个词对应的index来代表句子.
注意num_words不同时,准换后X_t的不同. 只取词典中出现最多的num_words - 1代表句子.如果一个句子中出现特别生僻的词,就会被过滤掉.比如一个句子="x
y z".y,z不在词典中最常出现的top num_words-1的话,最后这个句子的向量形式则为[x_index_in_dic]
t1="i love
that girl"
t2='i hate u'
texts=[t1,t2]
tokenizer = Tokenizer(num_words=None)
tokenizer.fit_on_texts(texts) #得到词典 每个词对应一个index.
print( tokenizer.word_counts) #OrderedDict([('i',
2), ('love', 1), ('that', 1), ('girl', 1), ('hate',
1), ('u', 1)])
print( tokenizer.word_index) #{'i': 1, 'love':
2, 'that': 3, 'girl': 4, 'hate': 5, 'u': 6}
print( tokenizer.word_docs) #{'i': 2, 'love':
1, 'that': 1, 'girl': 1, 'u': 1, 'hate': 1})
print( tokenizer.index_docs) #{1: 2, 2: 1, 3:
1, 4: 1, 6: 1, 5: 1}
tokennized_texts = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
print(tokennized_texts) #[[1, 2, 3, 4], [1, 5,
6]] 每个词由其index表示
X_t = pad_sequences(tokennized_texts, maxlen=None)
#转换为2d array 即矩阵形式. 每个文本的词的个数均为maxlen. 不存在的词用0表示.
print(X_t)#[[1 2 3 4][0 1 5 6]] |
序列预处理
keras.preprocessing.sequence.pad_sequences
(sequences, maxlen=None
, dtype='int32',
padding='pre', truncating='pre', value=0.)
返回一个2阶张量
keras.preprocessing.sequence.skipgrams
(sequence, vocabulary_size
,
window_size=4, negative_samples=1.,
shuffle=True,
categorical=False, sampling_table=None)
keras.preprocessing.sequence.make
_sampling_table (size, sampling_
factor=1e-5)
keras实战:IMDB影评情感分析
数据集介绍
labeledTrainData.tsv/imdb_master.csv 影评数据集 已经标注对电影是正面/负面评价
testData.tsv 测试集 需要预测评论是正面/负面
主要步骤
数据读取
数据清洗 主要包括去除停词,去除html tag,去除标点符号
模型构建
嵌入层:完成词到向量的转换
LSTM
池化层:完成重要特征抽取
全连接层：分类
数据加载
import pandas
as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
df_train = pd.read_csv("./dataset/word2vec-nlp-tutorial/labeledTrainData.tsv",
header=0, delimiter="\t", quoting=3)
df_train1=pd.read_csv("./dataset/imdb-review-dataset/imdb_master.csv",encoding="latin-1")
df_train1=df_train1.drop(["type",'file'],axis=1)
df_train1.rename(columns={'label':'sentiment',
'Unnamed: 0':'id',
'review':'review'},
inplace=True)
df_train1 = df_train1[df_train1.sentiment != 'unsup']
df_train1['sentiment'] = df_train1['sentiment'].map({'pos':
1, 'neg': 0})
new_train=pd.concat([df_train,df_train1]) |
数据清洗
用bs4处理html数据
过滤出单词
去除停用词
import re
from bs4 import BeautifulSoup
from nltk.corpus import stopwords
def review_to_words( raw_review ):
review_text = BeautifulSoup (raw_review, 'lxml').get_text()
letters_only = re.sub("[^a-zA-Z]", "
", review_text)
words = letters_only.lower().split()
stops = set (stopwords.words("english"))
meaningful_words = [w for w in words if not w
in stops]
return( " ".join ( meaningful_words
))
new_train['review']= new_train['review'].apply(review_to_words)
df_test["review"]= df_test["review"].apply(review_to_words) |
Keras搭建网络
文本转换为矩阵
- Tokenizer作用于list(sentence)得到词典.将词用词在词典中的Index做替换,得到数字矩阵
- pad_sequences做补0. 保证矩阵每一行数目相等.
即每个句子有相同数量的词.
list_classes
= ["sentiment"]
y = new_train[list_classes].values
print(y.shape)
list_sentences_train = new_train["review"]
list_sentences_test = df_test["review"]
max_features = 6000
tokenizer = Tokenizer (num_words=max_features)
tokenizer.fit_on_texts (list(list_sentences_train))
list_tokenized_train = tokenizer.texts_to_sequences (list_sentences_train)
list_tokenized_test = tokenizer.texts_to_sequences (list_sentences_test)
print (len(tokenizer.word_index))
totalNumWords = [len(one_comment) for one_comment
in list_tokenized_train]
print(max(totalNumWords), sum(totalNumWords)
/ len(totalNumWords))
maxlen = 400
X_t = pad_sequences( list_tokenized_train, maxlen=maxlen)
X_te = pad_sequences (list_tokenized_test, maxlen=maxlen) |
模型构建
词转向量
inp = Input(shape=(maxlen,
))
print(inp.shape) # (?, 400) #每个句子400个词
embed_size = 128 #每个词转换成128维的向量
x = Embedding(max_features, embed_size)(inp)
print(x.shape) #(?, 400, 128) |
LSTM 60个神经元
GlobalMaxPool1D 相当于抽取出最重要的神经元输出
DropOut 丢弃部分输出 引入正则化,防止过拟合
Dense 全连接层
模型编译时指定损失函数,优化器,模型效果评测标准
x = LSTM(60,
return_sequences=True,name='lstm_layer')(x)
print(x.shape)
x = GlobalMaxPool1D()(x)
print(x.shape)
x = Dropout(0.1)(x)
print(x.shape)
x = Dense(50, activation="relu")(x)
print(x.shape)
x = Dropout(0.1)(x)
print(x.shape)
x = Dense(1, activation="sigmoid")(x)
print(x.shape)
model = Model(inputs=inp, outputs=x)
model.compile(loss='binary_crossentropy',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy']) |
模型训练
batch_size =
32
epochs = 2
print(X_t.shape,y.shape)
model.fit(X_t,y, batch_size=batch_size, epochs=epochs,
validation_split=0.2) |
使用模型预测
prediction =
model.predict(X_te)
y_pred = (prediction > 0.5) |
|
