如何用 Python 和循环神经网络做中文文本分类？
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本文为你展示，如何使用 fasttext 词嵌入预训练模型和循环神经网络（RNN）， 在 Keras 深度学习框架上对中文评论信息进行情感分类。
疑问
回顾一下，之前咱们讲了很多关于中文文本分类的内容。
你现在应该已经知道如何对中文文本进行分词了。
你也已经学习过，如何利用经典的机器学习方法，对分词后的中文文本，做分类。
你还学习过，如何用词嵌入预训练模型，以向量，而不是一个简单的索引数值，来代表词语，从而让中文词语的表征包含语义级别的信息。
但是，好像还差了点儿什么。
对，基于深度学习的中文文本分类方法，老师是不是忘了讲？
其实没有。
我一直惦记着，把这个重要的知识点，给你详细讲解一下。但是之前这里面一直有一条鸿沟，那就是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。
如果你不知道 RNN 是怎么回事儿，你就很难理解文本作为序列，是如何被深度学习模型来处理的。
好在，我已经为你做了视频教程，用手绘的方式，给你讲了这一部分。
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既然现在这道鸿沟，已被跨越了。本文咱们就来尝试，把之前学过的知识点整合在一起，用 Python 和 Keras 深度学习框架，对中文文本尝试分类。
环境
为了对比的便捷，咱们这次用的，还是《如何用Python和机器学习训练中文文本情感分类模型？》一文中采用过的某商户的点评数据。
我把它放在了一个 github repo 中，供你使用。
请点击这个链接，访问咱们的代码和数据。
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我们的数据就是其中的 dianping.csv 。你可以点击它，看看内容。
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每一行是一条评论。评论内容和情感间，用逗号分隔。
1 代表正向情感，0 代表负面情感。
注意，请使用 Google Chrome 浏览器来完成以下操作。因为你需要安装一个浏览器插件插件，叫做 Colaboratory ，它是 Google 自家的插件，只能在 Chrome 浏览器中，才能运行。
点击这个链接，安装插件。
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把它添加到 Google Chrome 之后，你会在浏览器的扩展工具栏里面，看见下图中间的图标：
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回到本范例的github repo 主页面，打开其中的 demo.ipynb 文件。
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然后，点击刚刚安装的 Colaboratory 扩展图标。Google Chrome 会自动帮你开启 Google Colab，并且装载这个 ipynb 文件。
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点击菜单栏里面的“代码执行程序”，选择“更改运行时类型”。
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在出现的对话框中，确认选项如下图所示。
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点击“保存”即可。
下面，你就可以依次执行每一个代码段落了。
注意第一次执行的时候，可能会有警告提示。
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出现上面这个警告的时候，点击“仍然运行”就可以继续了。
环境准备好了，下面我们来一步步运行代码。
预处理
首先，我们准备好 Pandas ，用来读取数据。
import pandas as pd
我们从前文介绍的github repo里面，下载代码和数据。
!git clone https://github.com/wshuyi/demo-chinese-text-classification-lstm-keras.git
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下面，我们调用 pathlib 模块，以便使用路径信息。
from pathlib import Path
我们定义自己要使用的代码和数据文件夹。
mypath = Path("demo-chinese-text-classification-lstm-keras")
下面，从这个文件夹里，把数据文件打开。
df = pd.read_csv(mypath/'dianping.csv')
看看头几行数据：
df.head()
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读取正确，下面我们来进行分词。
我们先把结巴分词安装上。
!pip install jieba
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安装好之后，导入分词模块。
import jieba
对每一条评论，都进行切分：
df['text'] = df.comment.apply(lambda x: " ".join(jieba.cut(x)))
因为一共只有2000条数据，所以应该很快完成。
Building prefix dict from the default dictionary ...
Dumping model to file cache /tmp/jieba.cache
Loading model cost 1.089 seconds.
Prefix dict has been built succesfully.
再看看此时的前几行数据。
df.head()
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如图所示，text 一栏下面，就是对应的分词之后的评论。
我们舍弃掉原始评论文本，只保留目前的分词结果，以及对应的情感标记。
df = df[['text', 'sentiment']]
看看前几行：
df.head()
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好了，下面我们读入一些 Keras 和 Numpy 模块，为后面的预处理做准备：
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
import numpy as np
系统提示我们，使用的后端框架，是 Tensorflow 。
Using TensorFlow backend.
下面我们要设置一下，每一条评论，保留多少个单词。当然，这里实际上是指包括标点符号在内的“记号”(token)数量。我们决定保留 100 个。
然后我们指定，全局字典里面，一共保留多少个单词。我们设置为 10000 个。
maxlen = 100
max_words = 10000
下面的几条语句，会自动帮助我们，把分词之后的评论信息，转换成为一系列的数字组成的序列。
tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words)
tokenizer.fit_on_texts(df.text)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(df.text)
看看转换后的数据类型。
type(sequences)
list
可见， sequences 是列表类型。
我们看看第一条数据是什么。
sequences[:1]
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评论语句中的每一个记号，都被转换成为了对应的序号。
但是这里有个问题——评论句子有长有短，其中包含的记号个数不同啊。
我们验证一下，只看前面5句。
for sequence in sequences[:5]:
print(len(sequence))
150
12
16
57
253
果然，不仅长短不一，而且有的还比我们想要的记号数量多。
没关系，用 pad_sequences 方法裁长补短，我们让它统一化：
data = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen)
再看看这次的数据：
data
array([[ 2, 1, 74, ..., 4471, 864, 4],
[ 0, 0, 0, ..., 9, 52, 6],
[ 0, 0, 0, ..., 1, 3154, 6],
...,
[ 0, 0, 0, ..., 2840, 1, 2240],
[ 0, 0, 0, ..., 19, 44, 196],
[ 0, 0, 0, ..., 533, 42, 6]], dtype=int32)
那些长句子，被剪裁了；短句子，被从头补充了若干个 0 。
同时，我们还希望知道，这些序号分别代表什么单词，所以我们把这个索引保存下来。
word_index = tokenizer.word_index
看看索引的类型。
type(word_index)
dict
没错，它是个字典（dict）。打印看看。
print(word_index)
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好了，中文评论数据，已经被我们处理成一系列长度为 100 ，其中都是序号的序列了。下面我们要把对应的情感标记，存储到 labels 中。
labels = np.array(df.sentiment)
看一下其内容：
labels
array([0, 1, 0, ..., 0, 1, 1])
好了，总体数据都已经备妥了。下面我们来划分一下训练集和验证集。
我们采用的，是把序号随机化，但保持数据和标记之间的一致性。
indices = np.arange(data.shape[0])
np.random.shuffle(indices)
data = data[indices]
labels = labels[indices]
看看此时的标记：
labels
array([0, 1, 1, ..., 0, 1, 1])
注意顺序已经发生了改变。
我们希望，训练集占 80% ，验证集占 20%。根据总数，计算一下两者的实际个数：
training_samples = int(len(indices) * .8)
validation_samples = len(indices) - training_samples
其中训练集包含多少数据？
training_samples
1600
验证集呢？
validation_samples
400
下面，我们正式划分数据。
X_train = data[:training_samples]
y_train = labels[:training_samples]
X_valid = data[training_samples: training_samples + validation_samples]
y_valid = labels[training_samples: training_samples + validation_samples]
看看训练集的输入数据：
X_train
array([[ 0, 0, 0, ..., 963, 4, 322],
[ 0, 0, 0, ..., 1485, 79, 22],
[ 1, 26, 305, ..., 289, 3, 71],
...,
[ 0, 0, 0, ..., 365, 810, 3],
[ 0, 0, 0, ..., 1, 162, 1727],
[ 141, 5, 237, ..., 450, 254, 4]], dtype=int32)
好了，至此预处理部分，就算完成了。
词嵌入
下面，我们安装 gensim 软件包，以便使用 Facebook 提供的 fasttext 词嵌入预训练模型。
!pip install gensim
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读入加载工具：
from gensim.models import KeyedVectors
然后我们需要把 github repo 中下载来的词嵌入预训练模型压缩数据解压。
myzip = mypath / 'zh.zip'
!unzip $myzip
Archive: demo-chinese-text-classification-lstm-keras/zh.zip
inflating: zh.vec
好了，读入词嵌入预训练模型数据。
zh_model = KeyedVectors.load_word2vec_format('zh.vec')
看看其中的第一个向量是什么：
zh_model.vectors[0]
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这么长的向量，对应的记号是什么呢？
看看前五个词汇：
list(iter(zh_model.vocab))[:5]
['的', '</s>', '在', '是', '年']
原来，刚才这个向量，对应的是标记“的”。
向量里，到底有多少个数字？
len(zh_model[next(iter(zh_model.vocab))])
300
我们把这个向量长度，进行保存。
embedding_dim = len(zh_model[next(iter(zh_model.vocab))])
然后，以我们最大化标记个数，以及每个标记对应向量长度，建立一个随机矩阵。
embedding_matrix = np.random.rand(max_words, embedding_dim)
看看它的内容：
embedding_matrix
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因为这种随机矩阵，默认都是从0到1的实数。
然而，我们刚才已经看过了“的”的向量表示，
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请注意，其中的数字在 -1 到 1 的范围中间。为了让我们随机产生的向量，跟它类似，我们把矩阵进行一下数学转换：
embedding_matrix = (embedding_matrix - 0.5) * 2
embedding_matrix
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这样看起来就好多了。
我们尝试，对某个特定标记，读取预训练的向量结果：
zh_model.get_vector('的')
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但是注意，如果标记在预训练过程中没有出现，会如何呢？
试试输入我的名字：
zh_model.get_vector("王树义")
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不好意思，因为我的名字，在 fasttext 做预训练的时候没有出现，所以会报错。
因此，在我们构建适合自己任务的词嵌入层的时候，也需要注意那些没有被训练过的词汇。
这里我们判断一下，如果无法获得对应的词向量，我们就干脆跳过，使用默认的随机向量。
for word, i in word_index.items():
if i < max_words:
try:
embedding_vector = zh_model.get_vector(word)
embedding_matrix[i] = embedding_vector
except:
pass
这也是为什么，我们前面尽量把二者的分布调整成一致。
看看我们产生的词嵌入矩阵：
embedding_matrix
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模型
词嵌入准备好了，下面我们就要搭建模型了。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, Flatten, Dense, LSTM
units = 32
model = Sequential()
model.add(Embedding(max_words, embedding_dim))
model.add(LSTM(units))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.summary()
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注意这里的模型，是最简单的顺序模型，对应的模型图如下：
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如图所示，我们输入数据通过词嵌入层，从序号转化成为向量，然后经过 LSTM （RNN 的一个变种）层，依次处理，最后产生一个32位的输出，代表这句评论的特征。
这个特征，通过一个普通神经网络层，然后采用 Sigmoid 函数，输出为一个0到1中间的数值。
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这样，我们就可以通过数值与 0 和 1 中哪个更加接近，进行分类判断。
但是这里注意，搭建的神经网络里，Embedding 只是一个随机初始化的层次。我们需要把刚刚构建的词嵌入矩阵导入。
model.layers[0].set_weights([embedding_matrix])
model.layers[0].trainable = False
这里，我们希望保留好不容易获得的单词预训练结果，所以在后面的训练中，我们不希望对这一层进行训练。
因为是二元分类，因此我们设定了损失函数为 binary_crossentropy 。
我们训练模型，保存输出为 history ，并且把最终的模型存储为 mymodel.h5 。
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['acc'])
history = model.fit(X_train, y_train,
epochs=10,
batch_size=32,
validation_data=(X_valid, y_valid))
model.save("mymodel.h5")
执行上面代码段，模型就在认认真真训练了。
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结果如上图所示。
讨论
对于这个模型的分类效果，你满意吗？
如果单看最终的结果，训练集准确率超过 90%， 验证集准确率也超过 80%，好像还不错嘛。
但是，我看到这样的数据时，会有些担心。
我们把那些数值，用可视化的方法，显示一下：
import matplotlib.pyplot as plt
acc = history.history['acc']
val_acc = history.history['val_acc']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']
epochs = range(1, len(acc) + 1)
plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.legend()
plt.figure()
plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.legend()
plt.show()
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上图是准确率曲线。虚线是训练集，实线是验证集。我们看到，训练集一路走高，但是验证集在波动。虽然最后一步刚好是最高点。
看下面的图，会更加清晰。
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上图是损失数值对比。我们可以看到，训练集上，损失数值一路向下，但是，从第2个 epoch 开始，验证集的损失数值，就没有保持连贯的显著下降趋势。二者发生背离。
这意味着什么？
这就是深度学习中，最常见，也是最恼人的问题——过拟合（overfitting）。
《如何用机器学习处理二元分类任务？》一文中，我曾经就这个问题，为你做过详细的介绍。这里不赘述了。
但是，我希望你能够理解它出现的原因——相对于你目前使用的循环神经网络结构，你的数据量太小了。
深度学习，对于数据数量和质量的需求，都很高。
有没有办法，可以让你不需要这么多的数据，也能避免过拟合，取得更好的训练结果呢？
这个问题的答案，我在《如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类？》一文中已经为你介绍过，如果你忘记了，请复习一下。
小结
本文，我们探讨了如何用循环神经网络处理中文文本分类问题。读过本文并且实践之后，你应该已经能够把下列内容融会贯通了：
- 文本预处理
- 词嵌入矩阵构建
- 循环神经网络模型搭建
- 训练效果评估
希望这份教程，可以在你的科研和工作中，帮上一些忙。
祝（深度）学习愉快！
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如果你对 Python 与数据科学感兴趣，不妨阅读我的系列教程索引贴《如何高效入门数据科学？》，里面还有更多的有趣问题及解法。
