请帮我使用R语言构建一个孪生TextCNN网络,我想从政策文本中识别出政策工具。
时间: 2023-06-16 18:08:18 浏览: 56
好的,让我们开始构建孪生TextCNN网络。
首先,我们需要导入必要的R包:
``` r
library(keras)
library(tidytext)
library(dplyr)
library(stringr)
library(tokenizers)
library(purrr)
```
接下来,我们需要准备数据。在这里,我们将使用一个政策文本数据集,其中包含政策文件的标题和正文,以及每个政策文件所属的工具类别标签。我们将使用`read.csv()`函数读取数据集,并使用`mutate()`函数将标题和正文合并为一列文本。
``` r
data <- read.csv("policy_data.csv", stringsAsFactors = FALSE)
data <- data %>%
mutate(text = paste(title, body, sep = " "))
```
我们还需要对文本进行一些预处理,包括:
- 将所有文本转换为小写
- 删除所有标点符号和数字
- 删除停用词
- 对文本进行分词
``` r
# 转换为小写
data$text <- tolower(data$text)
# 删除标点符号和数字
data$text <- str_replace_all(data$text, "[^[:alpha:][:space:]]", "")
# 删除停用词
data$text <- data$text %>%
unnest_tokens(word, text) %>%
anti_join(stop_words)
# 对文本进行分词
tokenizer <- text_tokenizer(num_words = 10000)
tokenizer$fit_on_texts(data$text)
data$text <- texts_to_sequences(tokenizer, data$text)
```
现在,我们已经准备好构建我们的孪生TextCNN网络了。我们将使用Keras库中的`layer_concatenate()`函数将两个TextCNN模型的输出连接在一起,以形成一个完整的孪生模型。
``` r
# 定义TextCNN层
text_cnn_layer <- function(filter_sizes, num_filters, pool_size) {
layers <- list()
for (filter_size in filter_sizes) {
layers[[as.character(filter_size)]] <- list(
layer_conv_1d(filters = num_filters, kernel_size = filter_size, activation = "relu"),
layer_global_max_pooling_1d(),
layer_flatten()
)
}
return(layers)
}
# 定义模型输入
input1 <- layer_input(shape = c(1), dtype = "int32", name = "input1")
input2 <- layer_input(shape = c(1), dtype = "int32", name = "input2")
# 定义TextCNN模型
filter_sizes <- c(3, 4, 5)
num_filters <- 128
pool_size <- 2
cnn_layers <- text_cnn_layer(filter_sizes, num_filters, pool_size)
output1 <- list()
for (filter_size in filter_sizes) {
submodel <- keras_model(inputs = input1, outputs = cnn_layers[[as.character(filter_size)]])
output1[[as.character(filter_size)]] <- submodel(input1)
}
merged1 <- layer_concatenate(output1)
dense1 <- layer_dense(units = 128, activation = "relu")(merged1)
dropout1 <- layer_dropout(rate = 0.5)(dense1)
output2 <- list()
for (filter_size in filter_sizes) {
submodel <- keras_model(inputs = input2, outputs = cnn_layers[[as.character(filter_size)]])
output2[[as.character(filter_size)]] <- submodel(input2)
}
merged2 <- layer_concatenate(output2)
dense2 <- layer_dense(units = 128, activation = "relu")(merged2)
dropout2 <- layer_dropout(rate = 0.5)(dense2)
# 合并模型
merged <- layer_concatenate(list(dropout1, dropout2))
output <- layer_dense(units = 1, activation = "sigmoid")(merged)
model <- keras_model(inputs = list(input1, input2), outputs = output)
model %>% summary()
```
现在我们已经定义了模型,我们需要将数据集分成训练集和测试集。
``` r
set.seed(123)
train_index <- sample(nrow(data), 0.8 * nrow(data))
train_data <- data[train_index, ]
test_data <- data[-train_index, ]
```
接下来,我们需要定义一个生成器函数,该函数将采样对(包含正样本和负样本)作为输入,并将它们转换为模型输入格式。在这里,我们将采用负样本的方式:对于每个正样本,我们将从数据集中随机选择一个不属于该样本所属类别的政策文件作为负样本。
``` r
# 定义生成器函数
generate_pairs <- function(data, tokenizer, batch_size) {
num_classes <- length(unique(data$label))
while (TRUE) {
x1 <- list()
x2 <- list()
y <- numeric(batch_size)
for (i in 1:batch_size) {
# 随机选择一个正样本
label <- sample(unique(data$label), 1)
pos_sample <- data %>% filter(label == label) %>% slice_sample(n = 1)
# 随机选择一个负样本
neg_data <- data %>% filter(label != label)
neg_sample <- neg_data %>% slice_sample(n = 1)
# 将样本转换为模型输入格式
x1[[i]] <- pad_sequences(tokenizer, pos_sample$text, maxlen = 100)
x2[[i]] <- pad_sequences(tokenizer, neg_sample$text, maxlen = 100)
y[i] <- 1
}
yield(list(x1, x2), y)
}
}
# 使用生成器函数生成训练数据
train_generator <- generate_pairs(train_data, tokenizer, batch_size = 64)
```
现在,我们可以使用`fit_generator()`函数来训练模型。由于我们使用了生成器函数,因此我们需要指定训练数据的步数。
``` r
# 编译模型
model %>% compile(
loss = "binary_crossentropy",
optimizer = optimizer_adam(),
metrics = list("accuracy")
)
# 训练模型
history <- model %>% fit_generator(
generator = train_generator,
steps_per_epoch = 200,
epochs = 10
)
```
训练模型需要一些时间,但是一旦训练完成,我们就可以使用测试集评估模型性能。
``` r
# 将测试集转换为模型输入格式
test_x1 <- pad_sequences(tokenizer, test_data$text, maxlen = 100)
test_x2 <- pad_sequences(tokenizer, test_data$text, maxlen = 100)
# 对测试集进行预测
pred <- model %>% predict(list(test_x1, test_x2))
# 计算AUC
library(pROC)
roc_obj <- roc(test_data$label, pred)
auc(roc_obj)
```
现在,我们已经成功地构建了一个孪生TextCNN模型,并使用它从政策文本中识别政策工具。