Task4 基于深度学习的文本分类1-FastText

与传统机器学习不同，深度学习既提供特征提取功能，也可以完成分类的功能。

学习目标

• 学习FastText的使用和基础原理
• 学会使用验证集进行调参

文本表示方法 Part2-1

现有文本表示方法的缺陷

之前介绍的几种文本表示方法（One-hot、Bag of Words、N-gram、TF-IDF）都或多或少存在一定的问题：转换得到的向量维度很高，需要较长的训练实践；没有考虑单词与单词之间的关系，只是进行了统计。

与这些表示方法不同，深度学习也可以用于文本表示，还可以将其映射到一个低纬空间。其中比较典型的例子有：FastText、Word2Vec和Bert。

FastText

FastText是一种典型的深度学习词向量的表示方法，它非常简单通过Embedding层将单词映射到稠密空间，然后将句子中所有的单词在Embedding空间中进行平均，进而完成分类操作。

所以FastText是一个三层的神经网络，输入层、隐含层和输出层。

下图是使用keras实现的FastText网络结构：

FastText在文本分类任务上，是优于TF-IDF的：

• FastText用单词的Embedding叠加获得的文档向量，将相似的句子分为一类
• FastText学习到的Embedding空间维度比较低，可以快速进行训练

参考论文：Bag of Tricks for Efficient Text Classification

基于FastText的文本分类

安装FastText

FastText可以快速的在CPU上进行训练，最好的实践方法就是官方开源的版本： https://github.com/facebookresearch/fastText/tree/master/python

这里建议在这个网站直接下载fasttext的库，然后进入下载路径，用下面的语句直接安装：

cd 文件所在路径
pip install fasttext-0.9.2-cp38-cp38-win_amd64.whl

数据加载、预处理和划分

这里的操作和之前一致，不再赘述。

#数据加载、预处理
import pandas as pd
import joblib
data_file = 'train_set.csv'
rawdata = pd.read_csv(data_file, sep='\t', encoding='UTF-8')
#用正则表达式按标点替换文本
import re
rawdata['words']=rawdata['text'].apply(lambda x: re.sub('3750|900|648',"",x))
del rawdata['text']

#数据划分
from sklearn.model_selection import train_test_split
import joblib
rawdata.reset_index(inplace=True,drop=True)
test_data=joblib.load('test_index.pkl')
train_data=joblib.load('train_index.pkl')

X=list(rawdata.index)
y=rawdata['label']
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.1,stratify=y) #stratify=y表示分层抽样，根据不同类别的样本占比进行抽样
test_data={'X_test':X_test,'y_test':y_test}
joblib.dump(test_data,'test_index.pkl')
train_data={'X_train':X_train,'y_train':y_train}
joblib.dump(train_data,'train_index.pkl')

train_x=rawdata.loc[train_data['X_train']]
train_y=rawdata.loc[train_data['X_train']]['label'].values
test_x=rawdata.loc[test_data['X_test']]
test_y=rawdata.loc[test_data['X_test']]['label'].values

# test 读取测试集数据
test_data_file = 'test_a.csv'
f = pd.read_csv(test_data_file, sep='\t', encoding='UTF-8')
test_data = f['text'].apply(lambda x: re.sub('3750|900|648',"",x))

FastText训练和预测

import pandas as pd
from sklearn.metrics import f1_score
# 转换为FastText需要的格式
train_x['label_ft'] = '__label__' + train_x['label'].astype(str)

train_x[['words','label_ft']].to_csv('fasttext_need_train.csv', index=None, header=None, sep='\t')

import fasttext

model = fasttext.train_supervised('fasttext_need_train.csv', lr=1.0, wordNgrams=2, verbose=2, minCount=1, epoch=25, loss="hs")

val_pred = [model.predict(x)[0][0].split('__')[-1] for x in test_x['words']]

print(f1_score(test_y.astype(str), val_pred, average='macro'))

#验证集得分：0.9198590651705543

FastText+交叉验证+网格搜索参数

这里主要参考了博文FastText调参：GridSearch+CV

# 将各个参数的取值进行排列组合
def get_gridsearch_params(param_grid):
    params_combination = [dict()]  # 用于存放所有可能的参数组合
    for k, v_list in param_grid.items():
        tmp = [{k: v} for v in v_list]
        n = len(params_combination)
        # params_combination = params_combination*len(tmp)  # 浅拷贝，有问题
        copy_params = [copy.deepcopy(params_combination) for _ in range(len(tmp))] 
        params_combination = sum(copy_params, [])
        _ = [params_combination[i*n+k].update(tmp[i]) for k in range(n) for i in range(len(tmp))]
    return params_combination

# 使用k折交叉验证，得到最后的score，保存最佳score以及其对应的那组参数
# 输入分别是训练数据帧，要搜索的参数，用于交叉验证的KFold对象，最佳score评价指标，几分类
def get_KFold_scores(df, params, kf, metric, n_classes):
    metric_score = 0.0

    for train_idx, val_idx in kf.split(df['words'],df['label']):
        df_train = df.iloc[train_idx]
        df_val = df.iloc[val_idx]

        tmpdir = tempfile.mkdtemp() #因为fasttext的训练时读入一个训练数据所在的目录或文件，所以这里用交叉验证集开一个临时目录/文件
        tmp_train_file = tmpdir + '/train.txt'
        df_train.to_csv(tmp_train_file, sep='\t', index=False, header=None, encoding='UTF-8')  # 不要表头

        fast_model = fasttext.train_supervised(tmp_train_file, label_prefix='__label__', thread=3, **params) #训练，传入参数
        
        #用训练好的模型做评估预测
        predicted = fast_model.predict(df_val['words'].tolist())  # ([label...], [probs...])
        y_val_pred = [int(label[0][-1:]) for label in predicted[0]]  # label[0]  __label__0
        y_val = df_val['label'].values

        score = get_metrics(y_val, y_val_pred, n_classes)[metric]
        metric_score += score #累计在不同的训练集上的score，用于计算在整个交叉验证集上平均分
        shutil.rmtree(tmpdir, ignore_errors=True) #删除临时训练数据文件

    print('平均分:', metric_score / kf.n_splits)
    return metric_score / kf.n_splits

# 网格搜索+交叉验证
# 输入分别是训练数据帧，要搜索的参数，最佳score评价指标，交叉验证要做几折
def my_gridsearch_cv(df, param_grid, metrics, kfold=10):
    n_classes = len(np.unique(df['label']))
    print('n_classes', n_classes)

    #kf = KFold(n_splits=kfold)  # k折交叉验证
    skf = StratifiedKFold(n_splits=kfold,shuffle=True,random_state=1) #k折分层采样交叉验证

    params_combination = get_gridsearch_params(param_grid) # 获取参数的各种排列组合

    best_score = 0.0
    best_params = dict()
    for params in params_combination:
        avg_score = get_KFold_scores(df, params, skf, metrics, n_classes)
        if avg_score > best_score:
            best_score = avg_score
            best_params = copy.deepcopy(params)

    return best_score, best_params

import fasttext
from sklearn.model_selection import KFold, StratifiedKFold
import numpy as np
import pandas as pd
import copy
import tempfile
import shutil
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, confusion_matrix, classification_report
#计算分类评价指标
def get_metrics(y_true, y_pred, n_classes):
    metrics = {}

    if n_classes==2:
        #二分类
        metrics['precision'] = precision_score(y_true, y_pred, pos_label=1)
        metrics['recall'] = recall_score(y_true, y_pred, pos_label=1)
        metrics['f1'] = f1_score(y_true, y_pred, pos_label=1)
    else:#多分类
        average = 'macro'
        metrics[average+'_precision'] = precision_score(y_true, y_pred, average=average)
        metrics[average+'_recall'] = recall_score(y_true, y_pred, average=average)
        metrics[average+'_f1'] = f1_score(y_true, y_pred, average=average)
    

    metrics['accuracy'] = accuracy_score(y_true, y_pred)
    metrics['confusion_matrix'] = confusion_matrix(y_true, y_pred)
    metrics['classification_report'] = classification_report(y_true, y_pred)
    
    return metrics

#DATA_PATH = '../data/'

# 要调试的参数
tuned_parameters = {
    'lr': [1.0, 0.85, 0.5],
    'epoch': [30,50],
    'dim': [ 200],
    'wordNgrams': [2, 3],
}

# 这里引入上述3个方法

if __name__ == '__main__':
    #filepath = DATA_PATH + 'fast/augmented/js_pd_tagged_train.txt'
    #df = pd.read_csv(filepath, encoding='UTF-8', sep='\t', header=None, index_col=False, usecols=[0, 1])
    print(train_x.head())
    print(train_x.shape)  
    best_score, best_params = my_gridsearch_cv(train_x, tuned_parameters, 'accuracy', kfold=10)
    print('best_score', best_score)
    print('best_params', best_params)

参考资料

Datawhale零基础入门NLP赛事 - Task4 基于深度学习的文本分类1-fastText

FastText调参：GridSearch+CV