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PaddlePaddle / models
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# 双层序列文本分类
# 基于双层序列的文本分类
## 简介
序列数据是自然语言处理任务面对的一种主要输入数据类型：一句话是由词语构成的序列，多句话进一步构成了段落。因此，段落可以看作是一个嵌套的双层的序列，这个序列的每个元素又是一个序列。
序列是自然语言处理任务面对的一种主要输入数据类型：句子由词语构成，而多个句子进一步构成了段落。因此，段落可以看作是一个嵌套的序列（或者叫作：双层序列），这个序列的每个元素又是一个序列。
双层序列是`PaddlePaddle`支持的一种非常灵活的数据组织方式，帮助我们更好地描述段落、多轮对话等更为复杂的语言数据。基于双层序列输入，我们可以设计一个层次化的网络，分别从词语和句子级别编码输入数据，更好地完成一些复杂的语言理解任务。
双层序列是 PaddlePaddle 支持的一种非常灵活的数据组织方式，能够帮助我们更好地描述段落、多轮对话等更为复杂的语言数据。以双层序列作为输入，我们可以设计一个层次化的网络，分别从词语和句子级别编码输入数据，从而更好地完成一些复杂的语言理解任务。
本示例将演示如何使用`PaddlePaddle`来组织双层序列文本数据，完成文本分类任务。
本例将演示如何在 PaddlePaddle 中将长文本输入（通常能达到段落或者篇章基本）组织为双层序列，完成对长文本的分类任务。
## 模型介绍
对于文本分类，我们将一段文本看成句子的数组，每个句子又是单词的数组，这便是一种双层序列的输入数据。而将这个段落的每一句话用卷积神经网络编码为一个向量，再将每句话的表示向量经过池化层编码成一个段落的向量, 即可得到段落的表示向量。对于分类任务，将段落表示向量作为分类器的输入可以得到分类结果。
我们将一段文本看成句子的序列，而每个句子又是词语的序列。
我们首先用卷积神经网络编码段落中的每一句话；然后，将每句话的表示向量经过池化层得到段落的编码向量；最后将段落的编码向量作为分类器（以softmax层的全连接层）输入，得到最终的分类结果。
**模型结构如下图所示**
<p align="center">
<img src="images/model.jpg" width = "60%" align="center"/><br/>
图1. 本例中的文本分类模型
图1. 基于双层序列的文本分类模型
</p>
PaddlePaddle 实现该网络结构的代码见 `network_conf.py`。
对于双层序列的处理，需要先将双层时间序列数据先变换成单层时间序列数据，再对每一个单层时间序列进行处理。 PaddlePaddle提供了 `recurrent_group` 接口进行转换，在本例中，我们将文本数据的每一段，通过 recurrent_group 进行拆解，拆解成的每一句话再通过一个 CNN网络学习对应的向量表示。
对双层时间序列的处理，需要先将双层时间序列数据变换成单层时间序列数据，再对每一个单层时间序列进行处理。 在 PaddlePaddle 中 ，`recurrent_group` 是帮助我们构建处理双层序列的层次化模型的主要工具。这里，我们使用两个嵌套的 `recurrent_group` 。外层的 `recurrent_group` 将段落拆解为句子，`step` 函数中拿到的输入是句子序列；内层的 `recurrent_group` 将句子拆解为词语，`step` 函数中拿到的输入是非序列的词语。
在词语级别，我们通过 CNN 网络以词向量为输入输出学习到的句子表示；在段落级别，将每个句子的表示通过池化作用得到段落表示。
``` python
nest_group = paddle.layer.recurrent_group(input=[paddle.layer.SubsequenceInput(emb),
hidden_size],
step=cnn_cov_group)
```
使用`recurrent_group`接口进行变换时，需要将输入序列传入 `input` 属性。 由于本例要实现的变换是`双层时间序列 => 单层时间序列`，所以我们需要将输入数据标记成 `SubsequenceInput`。
拆解后的单层序列数据经过一个CNN网络学习对应的向量表示，CNN的网络结构包含以下部分：
......@@ -77,7 +82,7 @@ python infer.py
### 训练
1.数据组织
假设有如下格式的训练数据：每一行为一条样本，以 `\t` 分隔，第一列是类别标签，第二列是输入文本的内容。以下是两条示例数据：
输入数据格式如下：每一行为一条样本，以 `\t` 分隔，第一列是类别标签，第二列是输入文本的内容。以下是两条示例数据：
```
1 This movie is very good. The actor is so handsome.
......
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<html>
<head>
<script type="text/x-mathjax-config">
MathJax.Hub.Config({
extensions: ["tex2jax.js", "TeX/AMSsymbols.js", "TeX/AMSmath.js"],
jax: ["input/TeX", "output/HTML-CSS"],
tex2jax: {
inlineMath: [ ['$','$'] ],
displayMath: [ ['$$','$$'] ],
processEscapes: true
},
"HTML-CSS": { availableFonts: ["TeX"] }
});
</script>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.0/MathJax.js" async></script>
<script type="text/javascript" src="../.tools/theme/marked.js">
</script>
<link href="http://cdn.bootcss.com/highlight.js/9.9.0/styles/darcula.min.css" rel="stylesheet">
<script src="http://cdn.bootcss.com/highlight.js/9.9.0/highlight.min.js"></script>
<link href="http://cdn.bootcss.com/bootstrap/4.0.0-alpha.6/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">
<link href="https://cdn.jsdelivr.net/perfect-scrollbar/0.6.14/css/perfect-scrollbar.min.css" rel="stylesheet">
<link href="../.tools/theme/github-markdown.css" rel='stylesheet'>
</head>
<style type="text/css" >
.markdown-body {
box-sizing: border-box;
min-width: 200px;
max-width: 980px;
margin: 0 auto;
padding: 45px;
}
</style>
<body>
<div id="context" class="container-fluid markdown-body">
</div>
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<div id="markdown" style='display:none'>
# 双层序列文本分类
## 简介
序列数据是自然语言处理任务面对的一种主要输入数据类型：一句话是由词语构成的序列，多句话进一步构成了段落。因此，段落可以看作是一个嵌套的双层的序列，这个序列的每个元素又是一个序列。
双层序列是`PaddlePaddle`支持的一种非常灵活的数据组织方式，帮助我们更好地描述段落、多轮对话等更为复杂的语言数据。基于双层序列输入，我们可以设计一个层次化的网络，分别从词语和句子级别编码输入数据，更好地完成一些复杂的语言理解任务。
本示例将演示如何使用`PaddlePaddle`来组织双层序列文本数据，完成文本分类任务。
## 模型介绍
对于文本分类，我们将一段文本看成句子的数组，每个句子又是单词的数组，这便是一种双层序列的输入数据。而将这个段落的每一句话用卷积神经网络编码为一个向量，再将每句话的表示向量经过池化层编码成一个段落的向量, 即可得到段落的表示向量。对于分类任务，将段落表示向量作为分类器的输入可以得到分类结果。
**模型结构如下图所示**
<p align="center">
<img src="images/model.jpg" width = "60%" align="center"/><br/>
图1. 本例中的文本分类模型
</p>
PaddlePaddle 实现该网络结构的代码见 `network_conf.py`。
对于双层序列的处理，需要先将双层时间序列数据先变换成单层时间序列数据，再对每一个单层时间序列进行处理。 PaddlePaddle提供了 `recurrent_group` 接口进行转换，在本例中，我们将文本数据的每一段，通过 recurrent_group 进行拆解，拆解成的每一句话再通过一个 CNN网络学习对应的向量表示。
``` python
nest_group = paddle.layer.recurrent_group(input=[paddle.layer.SubsequenceInput(emb),
hidden_size],
step=cnn_cov_group)
```
使用`recurrent_group`接口进行变换时，需要将输入序列传入 `input` 属性。 由于本例要实现的变换是`双层时间序列 => 单层时间序列`，所以我们需要将输入数据标记成 `SubsequenceInput`。
拆解后的单层序列数据经过一个CNN网络学习对应的向量表示，CNN的网络结构包含以下部分：
- **卷积层**： 文本分类中的卷积在时间序列上进行，卷积核的宽度和词向量层产出的矩阵一致，卷积后得到的结果为“特征图”， 使用多个不同高度的卷积核，可以得到多个特征图。本例代码默认使用了大小为 3（图1红色框）和 4（图1蓝色框）的卷积核。
- **最大池化层**： 对卷积得到的各个特征图分别进行最大池化操作。由于特征图本身已经是向量，因此最大池化实际上就是选出各个向量中的最大元素。将所有最大元素又被拼接在一起，组成新的向量。
- **线性投影层**： 将不同卷积得到的结果经过最大池化层之后拼接为一个长向量， 然后经过一个线性投影得到对应单层序列的表示向量。
CNN网络具体代码实现如下：
```python
def cnn_cov_group(group_input, hidden_size):
conv3 = paddle.networks.sequence_conv_pool(
input=group_input, context_len=3, hidden_size=hidden_size)
conv4 = paddle.networks.sequence_conv_pool(
input=group_input, context_len=4, hidden_size=hidden_size)
output_group = paddle.layer.fc(input=[conv3, conv4],
size=hidden_size,
param_attr=paddle.attr.ParamAttr(name='_cov_value_weight'),
bias_attr=paddle.attr.ParamAttr(name='_cov_value_bias'),
act=paddle.activation.Linear())
return output_group
```
PaddlePaddle 中已经封装好的带有池化的文本序列卷积模块：`paddle.networks.sequence_conv_pool`，可直接调用。
在得到每个句子的表示向量之后， 将所有句子表示向量经过一个平均池化层， 得到一个样本的向量表示， 向量经过一个全连接层输出最终的预测结果。 代码如下：
```python
avg_pool = paddle.layer.pooling(input=nest_group, pooling_type=paddle.pooling.Avg(),
agg_level=paddle.layer.AggregateLevel.TO_NO_SEQUENCE)
prob = paddle.layer.mixed(size=class_num,
input=[paddle.layer.full_matrix_projection(input=avg_pool)],
act=paddle.activation.Softmax())
```
## 使用 PaddlePaddle 内置数据运行
### 训练
在终端执行：
```bash
python train.py
```
将以 PaddlePaddle 内置的情感分类数据集: `imdb` 运行本例。
### 预测
训练结束后模型将存储在指定目录当中（默认models目录），在终端执行：
```bash
python infer.py
```
默认情况下，预测脚本将加载训练一个pass的模型对 `imdb的测试集` 进行测试。
## 使用自定义数据训练和预测
### 训练
1.数据组织
假设有如下格式的训练数据：每一行为一条样本，以 `\t` 分隔，第一列是类别标签，第二列是输入文本的内容。以下是两条示例数据：
```
1 This movie is very good. The actor is so handsome.
0 What a terrible movie. I waste so much time.
```
2.编写数据读取接口
自定义数据读取接口只需编写一个 Python 生成器实现**从原始输入文本中解析一条训练样本**的逻辑。以下代码片段实现了读取原始数据返回类型为： `paddle.data_type.integer_value_sub_sequence` 和 `paddle.data_type.integer_value`
```python
def train_reader(data_dir, word_dict):
"""
Reader interface for training data
:param data_dir: data directory
:type data_dir: str
:param word_dict: path of word dictionary,
the dictionary must has a "UNK" in it.
:type word_dict: Python dict
"""
def reader():
UNK_ID = word_dict['<unk>']
word_col = 1
lbl_col = 0
for file_name in os.listdir(data_dir):
file_path = os.path.join(data_dir, file_name)
if not os.path.isfile(file_path):
continue
with open(file_path, "r") as f:
for line in f:
line_split = line.strip().split("\t")
doc = line_split[word_col]
doc_ids = []
for sent in doc.strip().split("."):
sent_ids = [
word_dict.get(w, UNK_ID)
for w in sent.split()]
if sent_ids:
doc_ids.append(sent_ids)
yield doc_ids, int(line_split[lbl_col])
return reader
```
需要注意的是， 本例中以英文句号`'.'`作为分隔符， 将一段文本分隔为一定数量的句子， 且每个句子表示为对应词表的索引数组（`sent_ids`）。 由于当前样本的表示(`doc_ids`)中包含了该段文本的所有句子， 因此，它的类型为：`paddle.data_type.integer_value_sub_sequence`。
3.指定命令行参数进行训练
`train.py`训练脚本中包含以下参数：
```
--train_data_dir TRAIN_DATA_DIR
path of training dataset (default: None). if this
parameter is not set, imdb dataset will be used.
--test_data_dir TEST_DATA_DIR
path of testing dataset (default: None). if this
parameter is not set, imdb dataset will be used.
--word_dict WORD_DICT
path of word dictionary (default: None).if this
parameter is not set, imdb dataset will be used.if
this parameter is set, but the file does not exist,
word dictionay will be built from the training data
automatically.
--class_num CLASS_NUM
class number.
--batch_size BATCH_SIZE
the number of training examples in one
forward/backward pass
--num_passes NUM_PASSES
number of passes to train
--model_save_dir MODEL_SAVE_DIR
path to save the trained models.
```
修改`train.py`脚本中的启动参数，可以直接运行本例。 以`data`目录下的示例数据为例，在终端执行：
```bash
python train.py --train_data_dir 'data/train_data' --test_data_dir 'data/test_data' --word_dict 'dict.txt'
```
即可对样例数据进行训练。
### 预测
1.修改 `infer.py` 中以下变量，指定使用的模型、指定测试数据。
```python
model_path = "models/params_pass_00000.tar.gz" # 指定模型所在的路径
assert os.path.exists(model_path), "the trained model does not exist."
infer_path = 'data/infer.txt' # 指定测试文件所在的目录
word_dict = 'dict.txt' # 指定字典所在的路径
```
2.在终端中执行 `python infer.py`。
</div>
<!-- You can change the lines below now. -->
<script type="text/javascript">
marked.setOptions({
renderer: new marked.Renderer(),
gfm: true,
breaks: false,
smartypants: true,
highlight: function(code, lang) {
code = code.replace(/&amp;/g, "&")
code = code.replace(/&gt;/g, ">")
code = code.replace(/&lt;/g, "<")
code = code.replace(/&nbsp;/g, " ")
return hljs.highlightAuto(code, [lang]).value;
}
});
document.getElementById("context").innerHTML = marked(
document.getElementById("markdown").innerHTML)
</script>
</body>
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