ELMo 词向量+Glove 词向量在情感分类 任务上的表现pytorch简单代码

时间: 2023-12-13 12:02:35 浏览: 165
以下是使用 PyTorch 实现的 ELMo 词向量和 Glove 词向量在情感分类任务上的简单代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from torchtext.datasets import IMDB from torchtext.data import Field, LabelField, BucketIterator class ELMo(nn.Module): def __init__(self, embedding_dim, hidden_dim, num_layers): super(ELMo, self).__init__() self.embedding_dim = embedding_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.num_layers = num_layers self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers, bidirectional=True) self.linear = nn.Linear(hidden_dim * 2, 1) def forward(self, x): # x: (seq_len, batch_size) embedded = self.embedding(x) # embedded: (seq_len, batch_size, embedding_dim) outputs, _ = self.lstm(embedded) # outputs: (seq_len, batch_size, hidden_dim * 2) weights = F.softmax(self.linear(outputs), dim=0) # weights: (seq_len, batch_size, 1) embeddings = torch.sum(weights * outputs, dim=0) # embeddings: (batch_size, hidden_dim * 2) return embeddings class Glove(nn.Module): def __init__(self, embedding_dim): super(Glove, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) def forward(self, x): # x: (seq_len, batch_size) embedded = self.embedding(x) # embedded: (seq_len, batch_size, embedding_dim) embeddings = torch.mean(embedded, dim=0) # embeddings: (batch_size, embedding_dim) return embeddings class Classifier(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(Classifier, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): # x: (batch_size, input_dim) x = F.relu(self.fc1(x)) # x: (batch_size, hidden_dim) x = self.fc2(x) # x: (batch_size, output_dim) return x # define Fields TEXT = Field(tokenize='spacy') LABEL = LabelField(dtype=torch.float) # load data train_data, test_data = IMDB.splits(TEXT, LABEL) # build vocabulary TEXT.build_vocab(train_data, max_size=10000, vectors=['glove.6B.100d']) LABEL.build_vocab(train_data) # define device device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # define hyperparameters batch_size = 64 embedding_dim = 100 hidden_dim = 256 num_layers = 2 input_dim = hidden_dim * 4 output_dim = 1 lr = 1e-3 num_epochs = 10 # define models elmo = ELMo(embedding_dim, hidden_dim, num_layers).to(device) glove = Glove(embedding_dim).to(device) classifier = Classifier(input_dim, hidden_dim, output_dim).to(device) # define loss function and optimizer criterion = nn.BCEWithLogitsLoss() optimizer = optim.Adam(classifier.parameters(), lr=lr) # define iterators train_iterator, test_iterator = BucketIterator.splits( (train_data, test_data), batch_size=batch_size, device=device) # train models for epoch in range(num_epochs): for batch in train_iterator: elmo_embeddings = elmo(batch.text) glove_embeddings = glove(batch.text) embeddings = torch.cat((elmo_embeddings, glove_embeddings), dim=1) labels = batch.label optimizer.zero_grad() outputs = classifier(embeddings) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item())) # evaluate models correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for batch in test_iterator: elmo_embeddings = elmo(batch.text) glove_embeddings = glove(batch.text) embeddings = torch.cat((elmo_embeddings, glove_embeddings), dim=1) labels = batch.label outputs = classifier(embeddings) predicted = torch.round(torch.sigmoid(outputs)) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy: {:.2f}%'.format(100 * correct / total)) ``` 在这个代码中,我们首先定义了三个模型:ELMo、Glove 和分类器。ELMo 和 Glove 模型分别用于提取 ELMo 词向量和 Glove 词向量,并将两者拼接起来作为分类器的输入。分类器是一个简单的全连接神经网络,用于将拼接后的向量映射到一个二元分类输出(正面或负面情感)。我们使用的数据集是 IMDB 电影评论数据集,其中每个样本都是一个电影评论文本和其对应的情感标签。 在训练过程中,我们首先将每个样本的文本输入到 ELMo 和 Glove 模型中,得到两个向量。然后将这两个向量拼接起来,作为分类器的输入。分类器输出的结果与真实标签计算二元交叉熵损失,并进行反向传播更新模型参数。最终,我们使用测试集评估模型的准确率。

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