《PaddlePaddle从入门到炼丹》十二——自定义文本数据集分类

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前言

我们在第五章学习了循环神经网络,在第五章中我们使用循环神经网络实现了一个文本分类的模型,不过使用的数据集是 PaddlePaddle 自带的一个数据集,我们并没有了解到 PaddlePaddle 是如何使用读取文本数据集的,那么本章我们就来学习一下如何使用 PaddlePaddle 训练自己的文本数据集。我们将会从中文文本数据集的制作开始介绍,一步步讲解如何使用训练一个中文文本分类神经网络模型。

GitHub 地址:https://github.com/yeyupiaoling/LearnPaddle2/tree/master/note12

爬取文本数据集

网络上一些高质量的中文文本分类数据集相当少,经过充分考虑之后,绝对自己从网络中爬取自己的中文文本数据集。在 GitHub 中有一个开源的爬取今日头条中文新闻标题的代码,链接地址请查看最后的参考资料。我们在这个开源代码上做一些简单修改后,就使用他来爬取数据。

创建一个 download_text_data.py 文件,这个就是爬取数据集的程序。首先导入相应的依赖包。

import os
import random
import requests
import json
import time

然后设置新闻的分类列表,这些是我们将要爬取的新闻类别。第一个值是分类的标签,第二个值是分类的中文名称,第三个是网络访问的请求头,通过值获取相应类别的新闻。

# 分类新闻参数
news_classify = [
    [0, '民生', 'news_story'],
    [1, '文化', 'news_culture'],
    [2, '娱乐', 'news_entertainment'],
    [3, '体育', 'news_sports'],
    [4, '财经', 'news_finance'],
    [5, '房产', 'news_house'],
    [6, '汽车', 'news_car'],
    [7, '教育', 'news_edu'],
    [8, '科技', 'news_tech'],
    [9, '军事', 'news_military'],
    [10, '旅游', 'news_travel'],
    [11, '国际', 'news_world'],
    [12, '证券', 'stock'],
    [13, '农业', 'news_agriculture'],
    [14, '游戏', 'news_game']
]

以下代码片段是爬取数据的核心代码。get_data 函数的 tup 参数是上面定义的新闻类别,data_path 参数是保存爬取的文本数据。为了让爬取的程序更像正常的网络访问,这里还设置了一个访问请求头参数 querystring 和请求头 headers,然后通过 requests.request 进行网络访问,爬取新闻数据,并对其进行解析,最后把需要的数据保存到本地文件中。

# 已经下载的新闻标题的ID
downloaded_data_id = []
# 已经下载新闻标题的数量
downloaded_sum = 0


def get_data(tup, data_path):
    global downloaded_data_id
    global downloaded_sum
    print('============%s============' % tup[1])
    url = "http://it.snssdk.com/api/news/feed/v63/"
    # 分类新闻的访问参数,模仿正常网络访问
    t = int(time.time() / 10000)
    t = random.randint(6 * t, 10 * t)
    querystring = {"category": tup[2], "max_behot_time": t, "last_refresh_sub_entrance_interval": "1524907088",
                   "loc_mode": "5",
                   "tt_from": "pre_load_more", "cp": "51a5ee4f38c50q1", "plugin_enable": "0", "iid": "31047425023",
                   "device_id": "51425358841", "ac": "wifi", "channel": "tengxun", "aid": "13",
                   "app_name": "news_article", "version_code": "631", "version_name": "6.3.1",
                   "device_platform": "android",
                   "ab_version": "333116,297979,317498,336556,295827,325046,239097,324283,170988,335432,332098,325198,336443,330632,297058,276203,286212,313219,328615,332041,329358,322321,327537,335710,333883,335102,334828,328670,324007,317077,334305,280773,335671,319960,333985,331719,336452,214069,31643,332881,333968,318434,207253,266310,321519,247847,281298,328218,335998,325618,333327,336199,323429,287591,288418,260650,326188,324614,335477,271178,326588,326524,326532",
                   "ab_client": "a1,c4,e1,f2,g2,f7", "ab_feature": "94563,102749", "abflag": "3", "ssmix": "a",
                   "device_type": "MuMu", "device_brand": "Android", "language": "zh", "os_api": "19",
                   "os_version": "4.4.4", "uuid": "008796762094657", "openudid": "b7215ea70ca32066",
                   "manifest_version_code": "631", "resolution": "1280*720", "dpi": "240",
                   "update_version_code": "6310", "_rticket": "1524907088018", "plugin": "256"}

    headers = {
        'cache-control': "no-cache",
        'postman-token': "26530547-e697-1e8b-fd82-7c6014b3ee86",
        'User-Agent': 'Dalvik/1.6.0 (Linux; U; Android 4.4.4; MuMu Build/V417IR) NewsArticle/6.3.1 okhttp/3.7.0.2'
    }

    # 进行网络请求
    response = requests.request("GET", url, headers=headers, params=querystring)
    # 获取返回的数据
    new_data = json.loads(response.text)
    with open(data_path, 'a', encoding='utf-8') as fp:
        for item in new_data['data']:
            item = item['content']
            item = item.replace('\"', '"')
            item = json.loads(item)
            # 判断数据中是否包含id和新闻标题
            if 'item_id' in item.keys() and 'title' in item.keys():
                item_id = item['item_id']
                print(downloaded_sum, tup[0], tup[1], item['item_id'], item['title'])
                # 通过新闻id判断是否已经下载过
                if item_id not in downloaded_data_id:
                    downloaded_data_id.append(item_id)
                    # 安装固定格式追加写入文件中
                    line = u"{}_!_{}_!_{}_!_{}".format(item['item_id'], tup[0], tup[1], item['title'])
                    line = line.replace('\n', '').replace('\r', '')
                    line = line + '\n'
                    fp.write(line)
                    downloaded_sum += 1

有时候爬取时间比较长,可能中途需要中断。所以就需要以下的代码进行处理,读取已经保存的文本数据的文件中的数据 ID,通过使用这个数据集,在爬取数据的时候就不再重复保存数据了。

def get_routine(data_path):
    global downloaded_sum
    # 从文件中读取已经有的数据,避免数据重复
    if os.path.exists(data_path):
        with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as fp:
            lines = fp.readlines()
            downloaded_sum = len(lines)
            for line in lines:
                item_id = int(line.split('_!_')[0])
                downloaded_data_id.append(item_id)
            print('在文件中已经读起了%d条数据' % downloaded_sum)
    else:
        os.makedirs(os.path.dirname(data_path))

    while 1:
        #  开始下载数据
        time.sleep(10)
        for classify in news_classify:
            get_data(classify, data_path)
        # 当下载量超过300000就停止下载
        if downloaded_sum >= 300000:
            break

最后在 main 入口中启动爬取文本数据的函数。

if __name__ == '__main__':
    data_path = 'datasets/news_classify_data.txt'
    dict_path = "datasets/dict_txt.txt"
    # 下载数据集
    get_routine(data_path)

在爬取过程中,输出信息:

============文化============
17 1 文化 6646565189942510093 世界第一豪宅,坐落于北京,一根柱子27个亿,世界首富都买不起!
18 1 文化 6658382232383652104 俗语讲:“男怕初一,女怕十五”,这话什么意思?有道理吗?
19 1 文化 6636596124998173192 浙江一员工请假条火了,内容令人狂笑不止,字迹却让人念念不忘
20 1 文化 6658848073562718734 难怪悟空被赶下山后菩提神秘消失,你看看方寸山门口对联写了啥?
21 1 文化 6658952207871771140 他把183件国宝无偿捐给美国,捐回中国却收了450万美元

制作训练数据

上面爬取的文本数据并不能直接拿来训练,因为 PaddlePaddle 训练的数据不能是字符串的,所以需要对这些文本数据转换成整型类型的数据。就是把一个字对应上唯一的数字,最后把全部的文字转换成数字。

创建 create_data.py 文件。创建 create_dict() 函数,这个函数用来创建一个数据字典。数字字典就是把每个字都对应一个一个数字,包括标点符号。

import os

# 把下载得数据生成一个字典
def create_dict(data_path, dict_path):
    dict_set = set()
    # 读取已经下载得数据
    with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        lines = f.readlines()
    # 把数据生成一个元组
    for line in lines:
        title = line.split('_!_')[-1].replace('\n', '')
        for s in title:
            dict_set.add(s)
    # 把元组转换成字典,一个字对应一个数字
    dict_list = []
    i = 0
    for s in dict_set:
        dict_list.append([s, i])
        i += 1
    # 添加未知字符
    dict_txt = dict(dict_list)
    end_dict = {"<unk>": i}
    dict_txt.update(end_dict)
    # 把这些字典保存到本地中
    with open(dict_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(str(dict_txt))

    print("数据字典生成完成!")

生成的数据字典类型如下:

{'港': 712, '选': 367, '所': 0, '斯': 1,

创建一个数据自己之后,就使用这个数据字典把下载数据转换成数字,还有标签。

def create_data_list(data_root_path):
    with open(data_root_path + 'test_list.txt', 'w') as f:
        pass
    with open(data_root_path + 'train_list.txt', 'w') as f:
        pass

    with open(os.path.join(data_root_path, 'dict_txt.txt'), 'r', encoding='utf-8') as f_data:
        dict_txt = eval(f_data.readlines()[0])

    with open(os.path.join(data_root_path, 'news_classify_data.txt'), 'r', encoding='utf-8') as f_data:
        lines = f_data.readlines()
    i = 0
    for line in lines:
        title = line.split('_!_')[-1].replace('\n', '')
        l = line.split('_!_')[1]
        labs = ""
        if i % 10 == 0:
            with open(os.path.join(data_root_path, 'test_list.txt'), 'a', encoding='utf-8') as f_test:
                for s in title:
                    lab = str(dict_txt[s])
                    labs = labs + lab + ','
                labs = labs[:-1]
                labs = labs + '\t' + l + '\n'
                f_test.write(labs)
        else:
            with open(os.path.join(data_root_path, 'train_list.txt'), 'a', encoding='utf-8') as f_train:
                for s in title:
                    lab = str(dict_txt[s])
                    labs = labs + lab + ','
                labs = labs[:-1]
                labs = labs + '\t' + l + '\n'
                f_train.write(labs)
        i += 1
    print("数据列表生成完成!")

转换后的数据如下:

321,364,535,897,322,263,354,337,441,815,943	12
540,299,884,1092,671,938	13

这里顺便增加获取字典长度的函数,因为在训练的时候获取神经网络分类器的时候需要用到。

# 获取字典的长度
def get_dict_len(dict_path):
    with open(dict_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        line = eval(f.readlines()[0])

    return len(line.keys())

最后执行创建数据字典和生成数据列表的函数就可以生成待训练的数据了。

if __name__ == '__main__':
    # 把生产的数据列表都放在自己的总类别文件夹中
    data_root_path = "datasets/"
    data_path = os.path.join(data_root_path, 'news_classify_data.txt')
    dict_path = os.path.join(data_root_path, "dict_txt.txt")
    # 创建数据字典
    create_dict(data_path, dict_path)
    # 创建数据列表
    create_data_list(data_root_path)

在执行的过程中会输出信息:

数据字典生成完成!
数据列表生成完成!

定义模型

然后我们定义一个文本分类模型,这里使用的是双向单层 LSTM 模型,据说百度的情感分析也是使用这个模型的。我们创建一个 bilstm_net.py 文件,用于定义双向单层 LSTM 模型。

import paddle.fluid as fluid

def bilstm_net(data, dict_dim, class_dim, emb_dim=128, hid_dim=128, hid_dim2=96, emb_lr=30.0):
    # embedding layer
    emb = fluid.layers.embedding(input=data,
                                 size=[dict_dim, emb_dim],
                                 param_attr=fluid.ParamAttr(learning_rate=emb_lr))

    # bi-lstm layer
    fc0 = fluid.layers.fc(input=emb, size=hid_dim * 4)

    rfc0 = fluid.layers.fc(input=emb, size=hid_dim * 4)

    lstm_h, c = fluid.layers.dynamic_lstm(input=fc0, size=hid_dim * 4, is_reverse=False)

    rlstm_h, c = fluid.layers.dynamic_lstm(input=rfc0, size=hid_dim * 4, is_reverse=True)

    # extract last layer
    lstm_last = fluid.layers.sequence_last_step(input=lstm_h)
    rlstm_last = fluid.layers.sequence_last_step(input=rlstm_h)

    # concat layer
    lstm_concat = fluid.layers.concat(input=[lstm_last, rlstm_last], axis=1)

    # full connect layer
    fc1 = fluid.layers.fc(input=lstm_concat, size=hid_dim2, act='tanh')
    # softmax layer
    prediction = fluid.layers.fc(input=fc1, size=class_dim, act='softmax')
    return prediction

定义数据读取

接下来我们定义 text_reader.py 文件,用于读取文本数据集。这相对图片读取来说,这比较简单。

首先导入相应的依赖包。

from multiprocessing import cpu_count
import numpy as np
import paddle

因为在上一个程序已经把文本转换成 PaddlePaddle 可读数据,所以直接就可以在文件中读取数据成了。

# 训练数据的预处理
def train_mapper(sample):
    data, label = sample
    data = [int(data) for data in data.split(',')]
    return data, int(label)

# 训练数据的reader
def train_reader(train_list_path):

    def reader():
        with open(train_list_path, 'r') as f:
            lines = f.readlines()
            # 打乱数据
            np.random.shuffle(lines)
            # 开始获取每张图像和标签
            for line in lines:
                data, label = line.split('\t')
                yield data, label

    return paddle.reader.xmap_readers(train_mapper, reader, cpu_count(), 1024)

这里跟训练的读取方式一样,只是没有一个打乱数据的操作。

# 测试数据的预处理
def test_mapper(sample):
    data, label = sample
    data = [int(data) for data in data.split(',')]
    return data, int(label)

# 测试数据的reader
def test_reader(test_list_path):

    def reader():
        with open(test_list_path, 'r') as f:
            lines = f.readlines()
            for line in lines:
                data, label = line.split('\t')
                yield data, label
    return paddle.reader.xmap_readers(test_mapper, reader, cpu_count(), 1024)

训练模型

然后编写 train.py 文件,开始训练文本分类模型。首先到如相应的依赖包。

import os
import shutil
import paddle
import paddle.fluid as fluid
import create_data
import text_reader
import bilstm_net

定义网络输入层,数据是一条文本数据,所以只有一个维度。

# 定义输入数据, lod_level不为0指定输入数据为序列数据
words = fluid.layers.data(name='words', shape=[1], dtype='int64', lod_level=1)
label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64')

接着是获取双向单层 LSTM 模型的分类器,这里需要用到文本数据集的字典大小,然后还需要分类器的大小,因为我们的文本数据有 15 个类别,所以这里分类器的大小是 15。

# 获取数据字典长度
dict_dim = create_data.get_dict_len('datasets/dict_txt.txt')
# 获取长短期记忆网络
model = bilstm_net.bilstm_net(words, dict_dim, 15)

然后是定义一系列的损失函数,准确率函数,克隆预测程序和优化方法。这里使用的优化方法是 Adagrad 优化方法,Adagrad 优化方法多用于处理稀疏数据。

# 获取损失函数和准确率
cost = fluid.layers.cross_entropy(input=model, label=label)
avg_cost = fluid.layers.mean(cost)
acc = fluid.layers.accuracy(input=model, label=label)

# 获取预测程序
test_program = fluid.default_main_program().clone(for_test=True)

# 定义优化方法
optimizer = fluid.optimizer.AdagradOptimizer(learning_rate=0.002)
opt = optimizer.minimize(avg_cost)

# 创建一个执行器,CPU训练速度比较慢
# place = fluid.CPUPlace()
place = fluid.CUDAPlace(0)
exe = fluid.Executor(place)
# 进行参数初始化
exe.run(fluid.default_startup_program())

这里就是获取我们在上一个文件中定义读取数据的 reader,根据不同的文本文件加载训练和预测的数据,准备进行训练。

# 获取训练和预测数据
train_reader = paddle.batch(reader=text_reader.train_reader('datasets/train_list.txt'), batch_size=128)
test_reader = paddle.batch(reader=text_reader.test_reader('datasets/test_list.txt'), batch_size=128)

最后在这里进行训练和测试,我们然执行器在训练的过程中输出训练时的是损失值和准确率。然后每 40 个 batch 打印一次信息和执行一次测试操作,查看网络模型在测试集中的准确率。

# 定义输入数据的维度
feeder = fluid.DataFeeder(place=place, feed_list=[words, label])

# 开始训练
for pass_id in range(10):
    # 进行训练
    for batch_id, data in enumerate(train_reader()):
        train_cost, train_acc = exe.run(program=fluid.default_main_program(),
                             feed=feeder.feed(data),
                             fetch_list=[avg_cost, acc])

        if batch_id % 40 == 0:
            print('Pass:%d, Batch:%d, Cost:%0.5f, Acc:%0.5f' % (pass_id, batch_id, train_cost[0], train_acc[0]))
            # 进行测试
            test_costs = []
            test_accs = []
            for batch_id, data in enumerate(test_reader()):
                test_cost, test_acc = exe.run(program=test_program,
                                              feed=feeder.feed(data),
                                              fetch_list=[avg_cost, acc])
                test_costs.append(test_cost[0])
                test_accs.append(test_acc[0])
            # 计算平均预测损失在和准确率
            test_cost = (sum(test_costs) / len(test_costs))
            test_acc = (sum(test_accs) / len(test_accs))
            print('Test:%d, Cost:%0.5f, ACC:%0.5f' % (pass_id, test_cost, test_acc))

我可以在每 pass 训练结束之后保存一次预测模型,可以用于之后的预测。

    # 保存预测模型
    save_path = 'infer_model/'
    # 删除旧的模型文件
    shutil.rmtree(save_path, ignore_errors=True)
    # 创建保持模型文件目录
    os.makedirs(save_path)
    # 保存预测模型
    fluid.io.save_inference_model(save_path, feeded_var_names=[words.name], target_vars=[model], executor=exe)

训练输出的信息:

Pass:0, Batch:0, Cost:2.70816, Acc:0.07812
Test:0, Cost:2.68423, ACC:0.14427
Pass:0, Batch:40, Cost:2.01647, Acc:0.34375
Test:0, Cost:1.99191, ACC:0.34301
Pass:0, Batch:80, Cost:1.61981, Acc:0.47656
Test:0, Cost:1.69227, ACC:0.46456
Pass:0, Batch:120, Cost:1.40459, Acc:0.57812
Test:0, Cost:1.47188, ACC:0.53961
Pass:0, Batch:160, Cost:1.15466, Acc:0.65625
Test:0, Cost:1.32585, ACC:0.59393
Pass:0, Batch:200, Cost:1.08597, Acc:0.67188
Test:0, Cost:1.20917, ACC:0.63793
Pass:0, Batch:240, Cost:1.08081, Acc:0.66406
Test:0, Cost:1.14794, ACC:0.66145

预测文本

在上面的训练中,我们已经训练到了一个文本分类预测模型。接下来我们就使用这个模型来预测我们想要预测文本。

创建 infer.py 文件开始进行预测,首先导入依赖包。

import numpy as np
import paddle.fluid as fluid

然后创建执行器,并加载预测模型文件,获取到预测程序和输入数据的名称和网络分类器。

# 创建执行器
place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
exe.run(fluid.default_startup_program())

# 保存预测模型路径
save_path = 'infer_model/'
# 从模型中获取预测程序、输入数据名称列表、分类器
[infer_program, feeded_var_names, target_var] = fluid.io.load_inference_model(dirname=save_path, executor=exe)

因为我们输入的是文本数据,但是 PaddlePaddle 读取的数据是整型数据,所以我们需要一个函数帮助我们把文本字符根据数据集的字典转换成整型数据。

# 获取数据
def get_data(sentence):
    # 读取数据字典
    with open('datasets/dict_txt.txt', 'r', encoding='utf-8') as f_data:
        dict_txt = eval(f_data.readlines()[0])
    dict_txt = dict(dict_txt)
    # 把字符串数据转换成列表数据
    keys = dict_txt.keys()
    data = []
    for s in sentence:
        # 判断是否存在未知字符
        if not s in keys:
            s = '<unk>'
        data.append(int(dict_txt[s]))
    return data

然后在这里获取数据。

data = []
# 获取图片数据
data1 = get_data('京城最值得你来场文化之旅的博物馆')
data2 = get_data('谢娜为李浩菲澄清网络谣言,之后她的两个行为给自己加分')
data.append(data1)
data.append(data2)

因为输入的不定长度的文本数据,所以我们需要根据不同的输入数据的长度创建张量数据。

# 获取每句话的单词数量
base_shape = [[len(c) for c in data]]

# 生成预测数据
tensor_words = fluid.create_lod_tensor(data, base_shape, place)

最后执行预测程序,获取预测结果。

# 执行预测
result = exe.run(program=infer_program,
                 feed={feeded_var_names[0]: tensor_words},
                 fetch_list=target_var)

获取预测结果之后,获取预测结果的最大概率的标签,然后根据这个标签获取类别的名字。

# 分类名称
names = ['民生', '文化', '娱乐', '体育', '财经',
         '房产', '汽车', '教育', '科技', '军事',
         '旅游', '国际', '证券', '农业', '游戏']

# 获取结果概率最大的label
for i in range(len(data)):
    lab = np.argsort(result)[0][i][-1]
    print('预测结果标签为:%d, 名称为:%s, 概率为:%f' % (lab, names[lab], result[0][i][lab]))

预测输出的信息:

预测结果标签为:10, 名称为:旅游, 概率为:0.848075
预测结果标签为:2, 名称为:娱乐, 概率为:0.894570

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参考资料

  1. https://github.com/fate233/toutiao-text-classfication-dataset
  2. https://github.com/baidu/Senta

标题:《PaddlePaddle从入门到炼丹》十二——自定义文本数据集分类
作者:夜雨飘零
地址:https://blog.doiduoyi.com/articles/1584975038292.html

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