1. 什么是词向量?
简而言之，词向量技术是将词转化成为稠密向量，并且对于相似的词，其对应的词向量也相近。词向量通过 降维 技术表征文本数据集中的词的共现信息。方法包括神经网络(“Word2vec”技术)，或矩阵分解。
2. GloVe 词向量
本文使用GloVe词向量。GloVe 是 "Global Vectors for Word Representation"的缩写，一种基于 共现矩阵分解 的词向量。本文所使用的GloVe词向量是在2014年的英文维基百科上训练的，有400k个不同的词，每个词用100维向量表示。点此下载(友情提示，词向量文件大小约为800多M)
3. 20 Newsgroup dataset
本文使用的数据集是著名的 20 Newsgroup dataset。该数据集共有20种新闻文本数据，我们将实现对该数据集的文本分类任务。数据集的说明和下载请参考这里。
不同类别的新闻包含大量不同的单词，在语义上存在极大的差别。一些新闻类别如下所示
comp.sys.ibm.pc.hardware
comp.graphics
comp.os.ms-windows.misc
comp.sys.mac.hardware
comp.windows.x
rec.autos
rec.motorcycles
rec.sport.baseball
rec.sport.hockey
4. 实验步骤
以下是我们如何解决分类问题的步骤
- 将所有的新闻样本转化为词索引序列。所谓词索引就是为每一个词依次分配一个整数ID。遍历所有的新闻文本，我们只保留最常见的20000个词，而且每个新闻文本最多保留1000个词。
- 生成一个词向量矩阵。第i列表示词索引为i的词的词向量。
- 将词向量矩阵载入Keras Embedding层，设置该层的权重不可再训练（也就是说在之后的网络训练过程中，词向量不再改变）。
- Keras Embedding层之后连接一个1D的卷积层，并用一个softmax全连接输出新闻类别
5. 数据预处理
我们首先遍历下语料文件下的所有文件夹，获得不同类别的新闻以及对应的类别标签，代码如下所示
texts = [] # list of text samples
labels_index = {} # dictionary mapping label name to numeric id
labels = [] # list of label ids
for name in sorted(os.listdir(TEXT_DATA_DIR)):
path = os.path.join(TEXT_DATA_DIR, name)
if os.path.isdir(path):
label_id = len(labels_index)
labels_index[name] = label_id
for fname in sorted(os.listdir(path)):
if fname.isdigit():
fpath = os.path.join(path, fname)
f = open(fpath)
texts.append(f.read())
f.close()
labels.append(label_id)
print('Found %s texts.' % len(texts))
'''
Found 19997 texts.
'''
之后，我们可以新闻样本转化为神经网络训练所用的张量。所用到的Keras库是keras.preprocessing.text.Tokenizer和keras.preprocessing.sequence.pad_sequences。代码如下所示
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
tokenizer = Tokenizer(nb_words=MAX_NB_WORDS)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
word_index = tokenizer.word_index
print('Found %s unique tokens.' % len(word_index))
data = pad_sequences(sequences, maxlen=MAX_SEQUENCE_LENGTH)
labels = to_categorical(np.asarray(labels))
print('Shape of data tensor:', data.shape)
print('Shape of label tensor:', labels.shape)
# split the data into a training set and a validation set
indices = np.arange(data.shape[0])
np.random.shuffle(indices)
data = data[indices]
labels = labels[indices]
nb_validation_samples = int(VALIDATION_SPLIT * data.shape[0])
x_train = data[:-nb_validation_samples]
y_train = labels[:-nb_validation_samples]
x_val = data[-nb_validation_samples:]
y_val = labels[-nb_validation_samples:]
'''
Found 174105 unique tokens.
Shape of data tensor: (19997, 1000)
Shape of label tensor: (19997, 20)
'''
6. Embedding layer设置
接下来，我们从GloVe文件中解析出每个词和它所对应的词向量，并用字典的方式存储
embeddings_index = {}
f = open(os.path.join(GLOVE_DIR, 'glove.6B.100d.txt'))
for line in f:
values = line.split()
word = values[0]
coefs = np.asarray(values[1:], dtype='float32')
embeddings_index[word] = coefs
f.close()
print('Found %s word vectors.' % len(embeddings_index))
'''
Found 400000 word vectors.
'''
此时，我们可以根据得到的字典生成上文所定义的词向量矩阵
embedding_matrix = np.zeros((len(word_index) + 1, EMBEDDING_DIM))
for word, i in word_index.items():
embedding_vector = embeddings_index.get(word)
if embedding_vector is not None:
# words not found in embedding index will be all-zeros.
embedding_matrix[i] = embedding_vector
现在我们将这个词向量矩阵加载到Embedding层中，注意，我们设置trainable=False使得这个编码层不可再训练。
from keras.layers import Embedding
embedding_layer = Embedding(len(word_index) + 1,
EMBEDDING_DIM,
weights=[embedding_matrix],
input_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH,
trainable=False)
一个Embedding层的输入应该是一系列的整数序列，比如一个2D的输入，它的shape值为(samples, indices)，也就是一个samples行，indeces列的矩阵。每一次的batch训练的输入应该被padded成相同大小（尽管Embedding层有能力处理不定长序列，如果你不指定数列长度这一参数） dim). 所有的序列中的整数都将被对应的词向量矩阵中对应的列（也就是它的词向量）代替,比如序列[1,2]将被序列[词向量[1],词向量[2]]代替。这样，输入一个2D张量后，我们可以得到一个3D张量。
7. 训练1D卷积
最后，我们可以使用一个小型的1D卷积解决这个新闻分类问题。
sequence_input = Input(shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH,), dtype='int32')
embedded_sequences = embedding_layer(sequence_input)
x = Conv1D(128, 5, activation='relu')(embedded_sequences)
x = MaxPooling1D(5)(x)
x = Conv1D(128, 5, activation='relu')(x)
x = MaxPooling1D(5)(x)
x = Conv1D(128, 5, activation='relu')(x)
x = MaxPooling1D(35)(x) # global max pooling
x = Flatten()(x)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
preds = Dense(len(labels_index), activation='softmax')(x)
model = Model(sequence_input, preds)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='rmsprop',
metrics=['acc'])
# happy learning!
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val),
nb_epoch=2, batch_size=128)
在30次迭代之后，这个模型最后可以达到0.96的分类准确率（4:1分割训练和测试集合）。测试集准确率只有0.74左右，说明模型可能过拟合了。没关系，我们已经实现了目标。整个流程跑通了。为了提高准确率，可以尝试：
- 增加文章数量
- 尝试dropout和Batch normalization控制过拟合
- 尝试改变网络结构
- 在Embedding层上进行fine-tuning获得更高的准确率。
我们可以做一个对比实验，直接使用Keras自带的Embedding层训练词向量而不用GloVe向量。代码如下所示
embedding_layer = Embedding(len(word_index) + 1,
EMBEDDING_DIM,
input_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH)
print('Training model.')
# train a 1D convnet with global maxpooling
sequence_input = Input(shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH,), dtype='int32')
embedded_sequences = embedding_layer(sequence_input)
x = Conv1D(128, 5, activation='relu')(embedded_sequences)
x = MaxPooling1D(5)(x)
x = Conv1D(128, 5, activation='relu')(x)
x = MaxPooling1D(5)(x)
x = Conv1D(128, 5, activation='relu')(x)
x = GlobalMaxPooling1D()(x)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
preds = Dense(len(labels_index), activation='softmax')(x)
model = Model(sequence_input, preds)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['acc'])
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=30, validation_data=(x_val, y_val))
在10次迭代之后，我们可以得到0.96的准确率，测试集准确率只有0.74左右，说明模型可能过拟合了。所以使用预训练的词向量作为特征不一定是非常有效的。一般来说，在自然语言处理任务中，当样本数量非常少时，使用预训练的词向量是可行的（实际上，预训练的词向量引入了外部语义信息，往往对模型很有帮助）。
本文地址：http://blog.keras.io/using-pre-trained-word-embeddings-in-a-keras-model.html
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