使用卷积神经网络以及循环神经网络进行中文文本分类
CNN做句子分类的论文可以参看:
https://arxiv.org/abs/1408.5882
还可以去读dennybritz大牛的博客：
http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/
以及字符级CNN的论文：
https://arxiv.org/abs/1509.01626
本文是基于TensorFlow在中文数据集上的简化实现，使用了字符级CNN和RNN对中文文本进行分类，达到了较好的效果。
使用THUCNews的一个子集进行训练与测试，数据集请自行到THUCTC：一个高效的中文文本分类工具包
下载，请遵循数据提供方的开源协议。
本次训练使用了其中的10个分类，每个分类6500条数据。
类别如下：
体育, 财经, 房产, 家居, 教育, 科技, 时尚, 时政, 游戏, 娱乐
数据集划分如下：
● 训练集: 5000*10
● 验证集: 500*10
● 测试集: 1000*10
从原数据集生成子集的过程请参看helper下的两个脚本。其中，copy_data.sh用于从每个分类拷贝6500个文件，cnews_group.py用于将多个文件整合到一个文件中。执行该文件后，得到三个数据文件：
● cnews.train.txt: 训练集(50000条)
● cnews.val.txt: 验证集(5000条)
● cnews.test.txt: 测试集(10000条)
预处理
data/cnews_loader.py为数据的预处理文件。
● read_file()
: 读取文件数据;
● build_vocab()
: 构建词汇表，使用字符级的表示，这一函数会将词汇表存储下来，避免每一次重复处理;
● read_vocab()
: 读取上一步存储的词汇表，转换为
{词：id}
表示;
● read_category()
: 将分类目录固定，转换为
{类别: id}
表示;
● to_words()
: 将一条由id表示的数据重新转换为文字;
● process_file()
: 将数据集从文字转换为固定长度的id序列表示;
● batch_iter()
: 为神经网络的训练准备经过shuffle的批次的数据。
经过数据预处理，数据的格式如下：
![de348a9410f3e0ec617f7891f4292b34b4400030]()
CNN模型
具体参看cnn_model.py的实现。
大致结构如下：
![18d311743a97f07b86de5f9651ff95c50fa56359]()
训练与验证
运行 python run_cnn.py train，可以开始训练。
![3fa6224a96884301e095adc2d732429ea71c056e]()
在验证集上的最佳效果为94.12%，且只经过了3轮迭代就已经停止。
准确率和误差如图所示：
![9ebac8c04c67c54c146c9ab9eb6f470f5db5209c]()
测试
运行 python run_cnn.py test 在测试集上进行测试。
![e820e5f7847abca4e663f65c48fc28a89ff5c2bb]()
在测试集上的准确率达到了96.04%，且各类的precision, recall和f1-score都超过了0.9。
从混淆矩阵也可以看出分类效果非常优秀。
RNN循环神经网络
配置项
RNN可配置的参数如下所示，在rnn_model.py中。
![883fd9dff2e973a3b72b8bea392be5464f1411da]()
RNN模型
具体参看rnn_model.py的实现。
大致结构如下：
![ffa81196f2992d6a79f681d873ef176be1a9d942]()
训练与验证
这部分的代码与 run_cnn.py极为相似，只需要将模型和部分目录稍微修改。
运行 python run_rnn.py train，可以开始训练。
若之前进行过训练，请把tensorboard/textrnn删除，避免TensorBoard多次训练结果重叠。
![897eec88e9ab55de9ac27077aca1886df3eb1bbe]()
在验证集上的最佳效果为91.42%，经过了8轮迭代停止，速度相比CNN慢很多。
准确率和误差如图所示：
![8d6f7d774722192775312e52bad6e70e69e4df1b]()
测试
运行 python run_rnn.py test 在测试集上进行测试。
![230b5b317750af4ebd04d2070bdf499a4aee98dd]()
在测试集上的准确率达到了94.22%，且各类的precision, recall和f1-score，除了家居这一类别，都超过了0.9。
从混淆矩阵可以看出分类效果非常优秀。
对比两个模型，可见RNN除了在家居分类的表现不是很理想，其他几个类别较CNN差别不大。
还可以通过进一步的调节参数，来达到更好的效果。
为方便预测，repo 中 predict.py 提供了 CNN 模型的预测方法。
原文发布时间为：2018-10-18
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