文本分词
jieba分词
繁体、简体都可以
#精确模式分词
import jieba
content='我来工作爱生活爱拉芳爱学习喜欢跳舞'
jieba.lcut(content,cut_all=False)
#全模式分词
jieba.lcut(content,cut_all=True)
#搜索引擎模式
jieba.lcut_for_search(content)
#自定义字典dict
jieba.load_userdict("./dict.txt")
jieba.lcut(content)
hanlp分词
基于tensorflow2.0
import hanlp
#zhongwen
tokenizer=hanlp.load('CTB6_CONVSEG')
tokenizer('我来工作爱生活,爱拉芳爱学习喜欢跳舞')
#英文
tokenizer=hanlp.utils.rules.tokenize_english
tokenizer('i love work and dog and wo')
#命名实体NER 也就是专有名词的划分
#中文
recognizer=hanlp.load(hanlp.pretrained.ner.MSRA_NER_BERT_BASE_ZH)
list('我来工作爱生活,爱拉芳爱学习喜欢跳舞')
recognizer(list('我来工作爱生活,爱拉芳爱学习喜欢跳舞'))
#英文
recognizer=hanlp.load(hanlp.pretrained.ner.COLL03_NER_BERT_BASE_UNCASED_EN)词性标注
#中文的
#词性标注 动词、名词划分
import jieba.posseg as pseg
pseg.lcut("我爱工作爱生活爱学校")
#英文
tagger=hanlp.load(hanlp.pretrained.pos.PTB_POS_RNN_FASTTEXT_EN)文本的张量表示
其实就是把文字变成数字，计算机才认识！！
one-hot编码
优缺点：操作简单，便于理解但是割裂了词与词的联系，占用内存大
假如4个词 ’我和小王‘
就可以表示为
我（1，0，0，0）
和（0，1，0，0）
以此类推的4*4的0-1矩阵
from sklearn.externals import joblib
#导入词汇映射器
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
#初始化词汇表
vacal={"鹿晗","张翰","林更新"}
t=Tokenizer(num_words=None,char_level=False)
t.fit_on_text(vacal)
for token in vocal:zero_list=[0]*len(vocal)token_index=t.texts_to_sequences([token])[0][0]-1zero_list[token_index]=1
tokenizer_path='./e' #保存的位置
jolib.dump(t,tokenizer_path)word2vec
无监督训练方法，将网络参数作为词汇的向量表示包括了cbow和skipgram。
CBOW步骤就是：如果i love nice day like ，假设窗口大小为3，则是i love nice 三个词，然后 i 和nice 作为输入，采用one-hot编码，（1，0，0，0，0）和（0，1，0，0，0）然后预测 love，以此内推，love nice day用love和day预测nice
skipgram的步骤和CBOW类似，输入和输出交换
#lr表示学习率# 训练模型
import fasttest
model=fasttext.train_unsupervised(data,'cbow',dim=300,epoch=1,lr=0.05)
#训练完后检验,找到nice相关的词汇
model.get_nearest_neighbors('nice')
#保存模型
model.save_model('fil9.bin')
#用的时候直接调用
modelnew=fasttext.load_model('fil9.bin')word embedding 词嵌入
# 导入torch和tensorboard导入进来
import torch
import json
import fileinput
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter# 实例化一个写入对象
writer = SummaryWriter()# 随机初始化一个100*50的矩阵, 将其视作已经得到的词嵌入矩阵
embedded = torch.randn(100, 50)# 导入事先准备好的100个中文词汇文件, 形成meta列表原始词汇
meta = list(map(lambda x: x.strip(), fileinput.FileInput("./vocab100.csv")))
writer.add_embedding(embedded, metadata=meta)
writer.close()文本数据分析
也就是帮忙理解语调，标签正常不、特征丰富不、标签分类
下面以酒店评语的数据来进行文本分析
标签数量分布
酒店的评论有两列，第一列包括各种评论，第二列是评论的好坏 好的为1，不好的0
# 导入必备的工具包
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba
# 设置显示风格
plt.style.use('fivethirtyeight')
# 利用pandas读取训练数据和验证数据
train_data = pd.read_csv("./cn_data/train.tsv", sep="\t")
valid_data = pd.read_csv("./cn_data/dev.tsv", sep="\t")
# 获得训练数据标签的数量分布
sns.countplot("label", data=train_data)
plt.title("train_data")
plt.show()
# 获得验证数据标签的数量分布
sns.countplot("label", data=valid_data)
plt.title("valid_data")
plt.show()
## 获得训练集和验证集长度分布
# 在训练数据中添加新的句子长度列, 每个元素的值都是对应句子的长度
train_data["sentence_length"] = list(map(lambda x: len(x), train_data["sentence"]))# 绘制句子长度列的数量分布
# sns.countplot("sentence_length", data=train_data)
# plt.xticks([])
# plt.show()# 绘制dist长度分布图
# sns.distplot(train_data["sentence_length"])
# plt.yticks([])
# plt.show()
#---------------------------------=-----------------------
# 在验证数据中添加新的句子长度列, 每个元素的值对应句子的长度
valid_data["sentence_length"] = list(map(lambda x: len(x), valid_data["sentence"]))
# 绘制句子长度列的数量分布图
# sns.countplot("sentence_length", data=valid_data)
# plt.xticks([])
# plt.show()
# 绘制dist长度分布图
# sns.distplot(valid_data["sentence_length"])
# plt.yticks([])
# plt.show()
# 绘制训练数据语句长度的散点图
# sns.stripplot(y="sentence_length", x="label", data=train_data)
# plt.show()# 绘制验证数据语句长度的散点图
# sns.stripplot(y="sentence_length", x="label", data=valid_data)
# plt.show()统计不同词汇的数量
# 进行训练集的句子进行分词, 并统计出不同词汇的总数
# train_vocab = set(chain(*map(lambda x: jieba.lcut(x), train_data["sentence"])))
# print("训练集共包含不同词汇总数为:", len(train_vocab))# 进行验证集的句子进行分词, 并统计出不同词汇的总数
# valid_vocab = set(chain(*map(lambda x: jieba.lcut(x), valid_data["sentence"])))
# print("验证集共包含不同词汇总数为:", len(valid_vocab))
训练集词云
# 导入jieba 中的词性标注工具包
import jieba.posseg as pseg# 定义获取形容词的列表函数
def get_a_list(text):# 使用jieba的词性标注方法来切分文本, 获得两个属性word,flag# 利用flag属性去判断一个词汇是否是形容词r = []for g in pseg.lcut(text):if g.flag == 'a':r.append(g.word)return r
# 导入绘制词云的工具包
from wordcloud import WordCloud# 定义获取词云的函数并绘图
def get_word_cloud(keywords_list):# 首先实例化词云类对象, 里面三个参数# font_path: 字体路径,为了能够更好的显示中文# max_words: 指定词云图像最多可以显示的词汇数量# backgroud_color: 代表图片的北京颜色wordcloud = WordCloud(max_words=100, background_color='white')# 将传入的列表参数转化为字符串形式, 因为词云对象的参数要求是字符串类型keywords_string = " ".join(keywords_list)# 生成词云wordcloud.generate(keywords_string)# 绘图plt.figure()plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")plt.axis("off")plt.show()# 获取训练集上的正样本
p_train_data = train_data[train_data["label"]==1]["sentence"]# 对正样本的每个句子提取形容词
train_p_a_vocab = chain(*map(lambda x: get_a_list(x), p_train_data))# 获取训练集上的负样本
n_train_data = train_data[train_data["label"]==0]["sentence"]# 对负样本的每个句子提取形容词
train_n_a_vocab = chain(*map(lambda x: get_a_list(x), n_train_data))# 调用获取词云的函数
get_word_cloud(train_p_a_vocab)
get_word_cloud(train_n_a_vocab)
#-------------------------------------------------------------
# 获取验证集的数据正样本
p_valid_data = valid_data[valid_data["label"]==1]["sentence"]# 获取正样本的每个句子的形容词
valid_p_a_vocab = chain(*map(lambda x: get_a_list(x), p_valid_data))# 获取验证集的数据负样本
n_valid_data = valid_data[valid_data["label"]==0]["sentence"]# 获取负样本的每个句子的形容词
valid_n_a_vocab = chain(*map(lambda x: get_a_list(x), n_valid_data))# 调用获取词云的函数
get_word_cloud(valid_p_a_vocab)
get_word_cloud(valid_n_a_vocab)
文本特征处理
包括语料、长度的处理
‘我 喜欢 工作’假设是【2，43，56】
1.n-gram特征：就是特征中假如到相邻的特征 而我和喜欢相邻假设是89 加到里面 喜欢和工作相邻假设是5 加入其中【2，43，56，89，5】
#n-gram
def creat_ngram_set(input_list):return set(zip(*[input_list[i:] for i in range(ngram_range)]))
input_list=[4,2,89,56,7]
#长度规范 能够覆盖90%以上的语料长度
假设是20，不足加0，长度大于20保留后面20个舍去前面的
cutlen=20
def padding(x_train):return sequence.pad_sequences(x_train,cutlen)
文本增强
回译数据增强，基于google翻译接口，将原始的中文句子翻译成另外一种语言如英语，然后又翻译回来
优势劣势：获得预料质量高，但是对于短文本可能重复率高，那么也可以中文变成英语，英语变韩文然后再变回中文
word1='我爱狗狗'
word2='她和他的家的东西'
from gooletrain import Translator
translator=Translator()
#ko是韩语
translations=translator.translate([word1,word2],dest='ko')
ko_result=list(map(lambda x:x.text,translations))
#翻译回来
translations=translator.translate(ko_result,dest='zh-cn')
cn_result=list(map(lambda x:x.text,translations))新闻主题分类
看这一段新闻是哪一类的体育？财经？
首先导入我们需要的数据
# 导入相关的工具包
import torch
import torchtext
# 导入数据集中的文本分类任务
from torchtext.datasets import text_classification
import os# 定义数据下载路径, 当前文件夹下的data文件夹
load_data_path = "./data"
if not os.path.isdir(load_data_path):os.mkdir(load_data_path)# 选取torchtext包中的文本分类数据集'AG_NEWS', 即新闻主题分类数据
# 顺便将数据加载到内存中
train_dataset, test_dataset = text_classification.DATASETS['AG_NEWS'](root=load_data_path)构建带有embedding的文本分类模型
对数据batch处理
构建训练和验证函数
训练模型和验证
查看嵌入的词向量
注意troch.nn里面有很多神经网络的
# 导入相关工具包
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F# 指定BATCH_SIZE的大小
BATCH_SIZE = 1import torchtext
# 导入数据集中的文本分类任务
from torchtext.datasets import text_classification
import os# 定义数据下载路径, 当前文件夹下的data文件夹
load_data_path = "./data"
if not os.path.isdir(load_data_path):os.mkdir(load_data_path)# 选取torchtext包中的文本分类数据集'AG_NEWS', 即新闻主题分类数据
# 顺便将数据加载到内存中
train_dataset, test_dataset = text_classification.DATASETS['AG_NEWS'](root=load_data_path)# 进行设备检测, 如果有GPU的话有限使用GPU进行模型训练, 否则在CPU上进行训练
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")# 构建文本分类的类
class TextSentiment(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, embed_dim, num_class):# vocab_size: 代表整个语料包含的单词总数# embed_dim: 代表词嵌入的维度# num_class: 代表是文本分类的类别数 这里是4super().__init__()# 实例化EMbedding层的对象, 传入3个参数, 分别代表单词总数, 词嵌入的维度, spqrse进行梯度求解时只更新部分权重self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim, sparse=True)# 实例化全连接线性层的对象, 两个参数分别代表输入的维度和输出的维度self.fc = nn.Linear(embed_dim, num_class)# 对定义的所有层权重进行初始化self.init_weights()def init_weights(self):# 首先给定初始化权重的值域范围initrange = 0.5# 各层的权重使用均匀分布进行初始化self.embedding.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)self.fc.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)self.fc.bias.data.zero_()def forward(self, text):# text: 代表文本进过数字化映射后的张量# 对文本进行词嵌入的操作embedded = self.embedding(text)c = embedded.size(0) // BATCH_SIZEembedded = embedded[:BATCH_SIZE * c]# 明确一点, 平均池化的张量需要传入三维张量, 而且在行上进行操作embedded = embedded.transpose(1, 0).unsqueeze(0)# 进行平均池化的操作embedded = F.avg_pool1d(embedded, kernel_size=c)# 首先将三维张量恢复成二维张量, 再将行列进行转置return self.fc(embedded[0].transpose(1, 0))# 获取整个语料中词汇的总数
VOCAB_SIZE = len(train_dataset.get_vocab())# 指定词嵌入的维度
EMBED_DIM = 32# 获取真个文本分类的总数
NUM_CLASS = len(train_dataset.get_labels())# 实例化模型对象
model = TextSentiment(VOCAB_SIZE, EMBED_DIM, NUM_CLASS).to(device)
#----------------------------------------------------------------------------------------------------------
# 构建产生批次数据的函数
def generate_batch(batch):# batch: 由样本张量和标签的元组所组成的batch_size大小的列表# 首先提取标签的列表label = torch.tensor([entry[1] for entry in batch])# 然后提取样本张量text = [entry[0] for entry in batch]text = torch.cat(text)return text, labelbatch = [(torch.tensor([3,23,2,8]), 1), (torch.tensor([3,45,21,6]), 0)]
res = generate_batch(batch)
print(res)
#---------------
# 导入数据加载器的工具包，处理数据的
from torch.utils.data import DataLoader#--------------------------------------------------------------
# 编写训练函数的代码
def train(train_data):# train_data: 代表传入的训练数据# 初始化训练损失值和准确率train_loss = 0train_acc = 0# 使用数据加载器构建批次数据，shuffle随机打乱,返回的是text和lable的张量data = DataLoader(train_data, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, collate_fn=generate_batch)# 对data进行循环遍历, 使用每个batch数据先进行训练for i, (text, cls) in enumerate(data):# 训练模型的第一步: 将优化器的梯度清零optimizer.zero_grad()# 将一个批次的数据输入模型中, 进行预测output = model(text)# 计算预测值和真实标签之间的损失loss = criterion(output, cls)# 将该批次的损失值累加到总损失中train_loss += loss.item()# 进行反向传播的计算loss.backward()# 参数更新optimizer.step()# 计算该批次的准确率并加到总准确率上, 注意一点这里加的是准确的数字train_acc += (output.argmax(1) == cls).sum().item()# 进行整个轮次的优化器学习率的调整scheduler.step()# 返回本轮次训练的平均损失值和平均准确率return train_loss / len(train_data), train_acc / len(train_data)# 编写验证函数的代码
def valid(valid_data):# valid_data: 代表验证集的数据# 初始化验证的损失值和准确率valid_loss = 0valid_acc = 0# 利用数据加载器构造每一个批次的验证数据data = DataLoader(valid_data, batch_size=BATCH_SIZE, collate_fn=generate_batch)# 循环遍历验证数据for text, cls in data:# 注意: 在验证阶段, 一定要保证模型的参数不发生改变, 也就是不求梯度，直接用训练的参数with torch.no_grad():# 将验证数据输入模型进行预测output = model(text)# 计算损失值loss = criterion(output, cls)# 将该批次的损失值累加到总损失值中valid_loss += loss.item()# 将该批次的准确数据累加到总准确数字中valid_acc += (output.argmax(1) == cls).sum().item()# 返回本轮次验证的平均损失值和平均准确率return valid_loss / len(valid_data), valid_acc / len(valid_data)
#---------------------------------------
# 导入时间工具包
import time
# 导入数据的随机划分方法工具包
from torch.utils.data.dataset import random_split# 指定训练的轮次
N_EPOCHS = 10# 定义初始的验证损失值
min_valid_loss = float('inf')# 定义损失函数, 定义交叉熵损失函数
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss().to(device)# 定义优化器, 定义随机梯度下降优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=4.0)# 定义优化器步长的一个优化器, 专门用于学习率的衰减
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, 1, gamma=0.9)# 选择全部训练数据的95%作为训练集数据, 剩下的5%作为验证数据
train_len = int(len(train_dataset) * 0.95)sub_train_, sub_valid_ = random_split(train_dataset, [train_len, len(train_dataset) - train_len])# 开始每一次的训练模型
for epoch in range(N_EPOCHS):# 记录训练开始的时间start_time = time.time()# 将训练数据和验证数据分别传入训练函数和验证函数中, 得到训练损失和准确率, 以及验证损失和准确率train_loss, train_acc = train(sub_train_)valid_loss, valid_acc = valid(sub_valid_)# 计算当前轮次的总时间secs = int(time.time() - start_time)# 将耗时的秒数转换成分钟+秒mins = secs / 60secs = secs % 60# 打印训练和验证的耗时, 损失值, 准确率值print('Epoch: %d' % (epoch + 1), " | time in %d minites, %d seconds" % (mins, secs))print(f'\tLoss: {train_loss:.4f}(train)\t|\tAcc: {train_acc * 100:.1f}%(train)')print(f'\tLoss: {valid_loss:.4f}(valid)\t|\tAcc: {valid_acc * 100:.1f}%(valid)')print('********************')
print(model.state_dict()['embedding.weight'])
#-------------看emdedding的词向量
print(model.state_dict()['embedding.weight'])
