这周主要复习了一个开源项目，在cnew数据集上做文本分类，简单的记录一下，方便以后查看。
1.首先是数据集的介绍：
cnew是一个中文的新闻数据集，标签主要有[‘体育’，‘’]10个分类，分为训练集，验证集和测试集。
数据预处理部分就是一般的自然语言处理的标准过程（没有使用到分词工具，是按照字符级进行训练的），包括生成字典，把words和labels转换成对应的id, 生成批数据。
2.模型部分
模型主要使用了cnn和lstm，框架使用的是tensorflow。
模型分三个部分：
embedding层，使用tensorflow自带的函数embedding_lookup()将输入的句子的维度转换成[batch_size, max_length, word_embedding_dim]
特征提取层，这里使用两种不同的特征提取器。
cnn作为特征提取器时，一般是conv-dropout-activate，卷积核的大小是kernel_size,使用的卷积核的数目是filter_nums，经过卷积操作处理后的sequence的大小是[batch_size,max_length-kernel_size+1,filter_nums],如果使用池化操作，可以选择max_pooling, average_pooling等，大小是[batch_size, filter_nums]
lstm作为特征提取器，隐藏层的节点个是hidden_dim,本文使用的两层lstm（注意这里使用的两层lstm是同方向的，和双向lstm是不同的），在层之间可以使用dropout，同样有两种方式，可以指定是int_keep_prob还是out_keep_prob，同一层前后的lstm单元是不能进行dropout操作的。tf.rnn.dynamic_rnn()的输出会有两个，第一个输出out_puts是最后一层每个step的输出，shape=[batch_size,max_length,hidden_dim]；第二个输出是最后一个step的输出，last_out.c存放的是cell的参数，last_out.h是最后一个step的输出，shape=[batch_size, hidden_dim]。（这个地方需要注意的是，我认为使用last_out.h会比使用out_puts[:,-1,:]好，因为如果句子长度<max_length,会使用keras提供的方法对句子进行padding,那么此时句子的out_puts[:,-1,:]很有可能是全零向量，具体是不是我不太清楚，但是看lstm的一些实例，发现out_puts[:,-1,:]输出的是全零向量，而last_out.h是我们想要的东西）。
全连接分类层，对于特征提取层输出的向量，进入两个全连接层，第一层可以被称为是隐藏层，节点数是hidden_nums; 第二层是分类层，节点数等于分类数，输出是[classes_num]的向量。在分类时使用softmax（）函数，得出分类的概率。如果是一个单分类问题使用argmax（）函数取出分类概率最大的那个类，就是分类结果。
3.在训练的过程中，每间隔一定的batch后，使用验证集进行验证，这时需要注意的是在验证和测试的时候是没有进行dropout 的，也就是说keep_prob=1.0,训练时设置keep_prob的值是一个小于1的数。
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