"国科大自然语言处理文本分类系统实现与分析详解"

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《国科大自然语言处理文本分类系统说明文档》是由张笃振编写的，旨在介绍该系统的设计和实现细节。本文档包括小组成员信息及分工、任务定义、方法描述及实现细节等内容。在小组成员信息及分工部分，文档列出了参与项目的成员姓名和学号，并介绍了各成员在项目中的具体分工。通过团队合作，各成员共同努力，完成了此次文本分类系统的开发和实现。在任务定义部分，文档描述了文本分类系统的主要任务和目标。文本分类是自然语言处理领域的重要应用之一，旨在将文本数据按照预先定义的类别进行分类。该系统的目标是实现高效准确的文本分类，为用户提供优质的文本处理服务。在方法描述及实现细节部分，文档详细介绍了系统采用的各种方法和技术，并展示了具体的实现细节。系统主要采用了FastText、TextCNN、RCNN和多层双向LSTM等模型，通过对文本数据的特征抽取和表示，实现了文本分类任务的高效处理。各种模型的原理和实现过程均在文档中有详细介绍，为读者提供了深入了解文本分类技术的机会。除此之外，文档还介绍了系统的数据集简介、数据预处理和加载、模型定义、配置文件、项目组织结构文件组织结构等内容。通过对数据集的分析和处理，系统能够更好地适应不同类型的文本数据，并提高分类的准确性和效率。同时，系统的模型定义和配置文件也在文档中有详细说明，帮助用户更好地理解和使用该系统。最后，文档还展示了系统的实验结果与分析，包括实验分析和预测与网页等内容。通过对系统在不同数据集上的实验结果进行对比分析，用户可以更好地了解系统的性能和优势。同时，系统还能够对新的文本数据进行预测，并提供相应的网页服务，满足用户的文本处理需求。总的来说，《国科大自然语言处理文本分类系统说明文档》详细介绍了该系统的设计理念、实现技术和应用效果，是一份具有参考意义的文本分类系统说明文档。通过阅读此文档，读者能够全面了解文本分类技术和该系统的具体实现，为文本处理领域的研究和应用提供有力支持。

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《自然语言处理》文本分类系统说明文档

20 self.embedding = nn.Embedding (vocab_size ,opt. embed_size)#词嵌入矩阵每一行代表词典中一个词对应的

词向量；

21 # 词嵌入矩阵可以随机初始化连同分类任务一起训练，也可以用预训练词向量初始化（冻结或微调）

23 # 创建多个一维卷积层

24 self.convs = nn.ModuleList()

25 for c, k in zip(opt.num_channels , opt.kernel_sizes): #num_channels 定义了每种卷积核的个数

ke rn el _s iz es 定义了每种卷积核的大小

26 self.convs.append(nn.Conv1d(in_channels = opt.embed_size ,

27 out_channels=c,

28 kernel_size =k))

29 #定义 dropout 层

30 self.dropout = nn.Dropout(opt.drop_prop)

31 #定义输出层

32 self.fc = nn.Linear(sum(opt.num_channels), opt.classes )

33 # 时序最大池化层没有权重，所以可以共用一个实例

34 self.pool = GlobalMaxPool1d ()

37 def forward(self , inputs):

38 # inpu ts ( batch_size , seq_len )

39 embeddings = self.embedding ( inputs ) # ( batch_size , seq_len , embed_size )

41 # 根据 conv1d 的输入要求把通道维提前 ( 这里的通道维是词向量维度 )

42 # （ batch_size , channel/embed_size , seq_len )

43 embeddings = embeddings.permute(0, 2, 1)

44 # 对于每个一维卷积层，会得到一个 ( batch_size , num_channel( 卷积核的个数 ) , seq_len−ke rn el _si ze+1）大

小的 te nsor

45 # 在时序最大池化后会得到一个形状为 ( batch_size , num_channel , 1) 的 t enso r

46 # 使用 sq ueeze 去掉最后一维并在通道维上连结得到 ( batch_size ,sum(num_channels) ) 大小的 tens or

47 encoding = torch.cat([self.pool(F.relu(conv ( embeddings))).squeeze ( -1) for conv in self.convs],

dim =1)

49 # 应用丢弃法后使用全连接层得到输出 ( batch_size , c l as s e s )

50 outputs = self.fc(self.dropout(encoding))

51 return outputs

3.3 RCNN

1. 分类原理

图3中中间是输入文本中每个单词的嵌入表示，左右使用双向 RNN 分别学习当前词 w

的左上下文表

示 cl(w

) 和右上下文表示 cr(w

), 与当前词 w

本身的词向量连接，构成后续卷积层的输入 x

。具体如下：

cl(w

) = f(W

(l)

cl(w

i−1

) + W

(sl)

e(w

i−1

)) (1)

cl(w

) = f(W

(r)

cr(w

i−1

) + W

(sr)

e(w

i−1

)) (2)

= [cl(w

); e(w

); cr(w

)] (3)

与 TextCNN 比较类似，都是把文本表示为一个嵌入矩阵，再进行卷积操作。不同的是 TextCNN 中的

文本嵌入矩阵每一行只是文本中一个词的向量表示，而在 RCNN 中，文本嵌入矩阵的每一行是当前词的词

向量以及上下文嵌入表示的拼接。

From: 张笃振 5

《自然语言处理》文本分类系统说明文档

图 3: RCNN 分类原理图示

例如：图3中的 along 这一个单词，中间是他的词向量，左边利用一个 RNN 得到 along 之前上文所有单

词的嵌入表示，右边同样利用一个反向的 RNN 得到 along 之后所有单词的嵌入表示。三者共同构成 along

的嵌入表示，文本中的其他词同理。最后文本被表示为上图左边的一个嵌入矩阵。

然后 x

将作为当前词 w

的嵌入表示，输入到卷积核大小为 1*d(d 为 x

的长度) 激活函数为 tanh 的

卷积层，得到 w

潜在的语义向量：

(2)

= tanh(W

(2)

+ b

(2)

) (4)

在 TextCNN 中我们曾经设置了多个卷积核 f*d,RCNN 中将卷积核大小设置为 1*d 的原因是中已经包

含了左右上下文的信息，无需再使用窗口大于 1 的卷积核进行特征提取。需要说明的是，实践中依然可以

同时使用多个不同大小的卷积核，如 [1,2,3], 可能会取得更好的实践效果，一种解释是窗口大于 1 的卷积

核强化了左右最近的上下文信息。此外实践中一般使用更复杂的 RNN 来捕捉的上下文信息，如 LSTM 和

GRU 等。

在经过卷积层以后，获得了文本中所有词的语义表示 y

(2)

, 然后经过一个 max-pooling 层和 softmax 层

(输出层使用 softmax 激活函数) 进行分类：

(3)

max

i=1

(2)

(5)

(4)

= W

(4)

(3)

+ b

(4)

(6)

exp(y

(4)

)



k=1

exp(y

(4)

)

(7)



2. 实现细节

1 class RCNN(BasicModule ):#继承自 BasicModule 其中封装了保存加载模型的接口 , BasicModule 继承自nn . Module

3 def __init__(self ,vocab_size ,opt):#opt 是 c o nf ig 类的实例里面包括所有模型超参数的配置

5 super(RCNN , self).__init__()

6 # 嵌入层

7 self.embedding = nn.Embedding (vocab_size , opt. embed_size)#词嵌入矩阵每一行代表词典中一个词对应

的词向量；

8 # 词嵌入矩阵可以随机初始化连同分类任务一起训练，也可以用预训练词向量初始化（冻结或微调）

From: 张笃振 6

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王向庄

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