Реализация классификации текста свёрточной сетью на keras

в 4:45, , рубрики: natural language processing, машинное обучение

Речь, как ни странно, пойдёт о использующем свёрточную сеть классификаторе текстов (векторизация отдельных слов — это уже другой вопрос). Код, тестовые данные и примеры их применения — на bitbucket (уперся в ограничения размера от github и предложение применить Git Large File Storage (LFS), пока не осилил предлагаемое решение).

Наборы данных

Использованы конвертированные наборы: http://www.daviddlewis.com/resources/testcollections/reuters21578/ (22000 записей), https://github.com/watson-developer-cloud/car-dashboard/blob/master/training/car_workspace.json (530 записей), https://github.com/watson-developer-cloud/natural-language-classifier-nodejs/blob/master/training/weather_data_train.csv (50 записей). Кстати, не отказался бы от подкинутого в комменты/ЛС (но лучше таки в комменты) набора текстов на русском.

Устройство сети

За основу взята одна реализация описанной тут сети: https://arxiv.org/abs/1408.5882. Код использованной реализации на https://github.com/alexander-rakhlin/CNN-for-Sentence-Classification-in-Keras.
В моём случае — на входе сети находятся векторы слов (использована gensim-я реализация word2vec). Структура сети изображена ниже:
Реализация классификации текста свёрточной сетью на keras - 1
Вкратце:

  • Текст представляется как матрица вида word_count x word_vector_size. Векторы отдельных слов — от word2vec, о котором можно почитать, например, в этом посте. Так как заранее мне неизвестно, какой текст подсунет пользователь — беру длину 2 * N, где N — число векторов в длиннейшем тексте обучающей выборки. Да, ткнул пальцев в небо.
  • Матрица обрабатывается свёрточными участками сети (на выходе получаем преобразованные признаки слова)
  • Выделенные признаки обрабатываются полносвязным участком сети

Стоп слова отфильтровываю предварительно (на reuter-м dataset-е это не сказывалось, но в меньших по объему наборах — оказало влияние). Об этом ниже.

Установка необходимого ПО (keras/theano, cuda) в Windows

Установка для linux была ощутимо проще. Требовались:

  • python3.5
  • заголовочные файлы python (python-dev в debian)
  • gcc
  • cuda
  • python-е библиотеки — те же, что и в списке ниже

В моём случае с win10 x64 примерная последовательность была следующей:

  • Anaconda с python3.5 — https://www.continuum.io/downloads
  • Cuda 8.0 — https://developer.nvidia.com/cuda-downloads. Можно запускать и на CPU (тогда достаточно gcc и следующие 4 шага не нужны), но на относительно крупных датасетах падание в скорости должно быть существенным (не проверял)
  • Путь к nvcc добавлен в PATH (в противном случае — theano его не обнаружит)
  • Visual Studio 2015 с C++, включая windows 10 kit (потребуется corecrt.h)
  • Путь к cl.exe добавлен в PATH
  • Путь к corecrt.exe в INCLUDE (в моём случае — C:Program Files (x86)Windows Kits10Include10.0.10240.0ucrt)
  • conda install mingw libpython — gcc и libpython потребуется при компиляции сетки
  • ну и pip install keras theano python-levenshtein gensim nltk (возможно заведется и с заменой keras-го бэкенда с theano на tensorflow, но мной не проверялось)
  • в .theanorc указан следующий флаг для gcc:
    [gcc]
    cxxflags = -D_hypot=hypot
  • Запустить python и выполнить
    import nltk
    nltk.download()

Обработка текста

На этой стадии происходит удаление стопслов, не вошедших в комбинации из «белого списка» (о нём далее) и векторизация оставшихся. Входные данные для применяемого алгоритма:

  • язык — требуется nltk для токенизации и возвращения списка стопслов
  • «белый список» комбинаций слов, в которых используются стопслова. Например — «on» отнесено к стопсловам, но [«turn», «on»] — уже другое дело
  • векторы word2vec

Ну и алгоритм (вижу как минимум 2 возможных улучшения, но не осилил):

  • Разбиваю входной текст на токены ntlk.tokenize-м (условно — «Hello, world!» преобразуется в [«hello», ",", «world», "!"])
  • Отбрасываю токены, которых нет в word2vec-м словаре.
    На самом деле — которых там нет и выделить схожий по расстоянию не вышло. Пока только расстояние Левенштейна, есть идея отфильтровывать токены с наименьшим расстоянием Левенштейна по расстоянию от их векторов до векторов, входящих в обучающую выборку
  • Выбрать токены:
    • которых нет в списке стопслов (снизило ошибку на погодном датасете, но без следующего шага — очень испортило результат на «car_intents»-м).
    • если токен в списке стопслов — проверить вхождение в текст последовательностей из белого списка, в которых он есть (условно — по нахождении «on» проверить наличие последовательностей из списка [[«turn», «on»]]). Если такая найдётся — всё же добавить его. Есть что улучшить — сейчас я проверяю (в нашем примере) наличие «turn», но оно же может и не относиться к данному «on».

  • Заменить выбранные токены их векторами.

Кода нам, кода

Собственно, код которым я и оценивал влияние изменений

import itertools
import json
import numpy
from gensim.models import Word2Vec
from pynlc.test_data import reuters_classes, word2vec, car_classes, weather_classes
from pynlc.text_classifier import TextClassifier
from pynlc.text_processor import TextProcessor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

def classification_demo(data_path, train_before, test_before, train_epochs, test_labels_path, instantiated_test_labels_path, trained_path):
    with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as data_source:
        data = json.load(data_source)
    texts = [item["text"] for item in data]
    class_names = [item["classes"] for item in data]
    train_texts = texts[:train_before]
    train_classes = class_names[:train_before]
    test_texts = texts[train_before:test_before]
    test_classes = class_names[train_before:test_before]
    text_processor = TextProcessor("english", [["turn", "on"], ["turn", "off"]], Word2Vec.load_word2vec_format(word2vec))
    classifier = TextClassifier(text_processor)
    classifier.train(train_texts, train_classes, train_epochs, True)
    prediction = classifier.predict(test_texts)
    with open(test_labels_path, "w", encoding="utf-8") as test_labels_output:
        test_labels_output_lst = []
        for i in range(0, len(prediction)):
            test_labels_output_lst.append({
                "real": test_classes[i],
                "classified": prediction[i]
            })
        json.dump(test_labels_output_lst, test_labels_output)
    instantiated_classifier = TextClassifier(text_processor, **classifier.config)
    instantiated_prediction = instantiated_classifier.predict(test_texts)
    with open(instantiated_test_labels_path, "w", encoding="utf-8") as instantiated_test_labels_output:
        instantiated_test_labels_output_lst = []
        for i in range(0, len(instantiated_prediction)):
            instantiated_test_labels_output_lst.append({
                "real": test_classes[i],
                "classified": instantiated_prediction[i]
            })
        json.dump(instantiated_test_labels_output_lst, instantiated_test_labels_output)
    with open(trained_path, "w", encoding="utf-8") as trained_output:
        json.dump(classifier.config, trained_output, ensure_ascii=True)

def classification_error(files):
    for name in files:
        with open(name, "r", encoding="utf-8") as src:
            data = json.load(src)
        classes = []
        real = []
        for row in data:
            classes.append(row["real"])
            classified = row["classified"]
            row_classes = list(classified.keys())
            row_classes.sort()
            real.append([classified[class_name] for class_name in row_classes])
        labels = []
        class_names = list(set(itertools.chain(*classes)))
        class_names.sort()
        for item_classes in classes:
            labels.append([int(class_name in item_classes) for class_name in class_names])
        real_np = numpy.array(real)
        mse = mean_squared_error(numpy.array(labels), real_np)
        print(name, mse)

if __name__ == '__main__':
    print("Reuters:n")
    classification_demo(reuters_classes, 10000, 15000, 10,
                        "reuters_test_labels.json", "reuters_car_test_labels.json",
                        "reuters_trained.json")
    classification_error(["reuters_test_labels.json", "reuters_car_test_labels.json"])
    print("Car intents:n")
    classification_demo(car_classes, 400, 500, 20,
                        "car_test_labels.json", "instantiated_car_test_labels.json",
                        "car_trained.json")
    classification_error(["cars_test_labels.json", "instantiated_cars_test_labels.json"])
    print("Weather:n")
    classification_demo(weather_classes, 40, 50, 30,
                        "weather_test_labels.json", "instantiated_weather_test_labels.json",
                        "weather_trained.json")
    classification_error(["weather_test_labels.json", "instantiated_weather_test_labels.json"])

Здесь вы видите

  • Подготовку данных 
    with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as data_source:
   data = json.load(data_source)
texts = [item["text"] for item in data]
class_names = [item["classes"] for item in data]
train_texts = texts[:train_before]
train_classes = class_names[:train_before]
test_texts = texts[train_before:test_before]
test_classes = class_names[train_before:test_before]

  • Создание нового классификатора 
    text_processor = TextProcessor("english", [["turn", "on"], ["turn", "off"]], Word2Vec.load_word2vec_format(word2vec))
classifier = TextClassifier(text_processor)

  • Его обучение 
    classifier.train(train_texts, train_classes, train_epochs, True)

  • Предсказание классов для тестовой выборки и сохранение пар «настоящие классы»-«предсказанные вероятности классов» 
    prediction = classifier.predict(test_texts)
with open(test_labels_path, "w", encoding="utf-8") as test_labels_output:
        test_labels_output_lst = []
        for i in range(0, len(prediction)):
            test_labels_output_lst.append({
                "real": test_classes[i],
                "classified": prediction[i]
            })
        json.dump(test_labels_output_lst, test_labels_output)

  • Создание нового экземпляра классификатора по конфигурации (dict, может быть сериализована в/десериализована из, например json) 
    instantiated_classifier = TextClassifier(text_processor, **classifier.config)

Выхлоп примерно таков:

C:Usersuserpynlc-envlibsite-packagesgensimutils.py:840: UserWarning: detected Windows; aliasing chunkize to chunkize_serial
  warnings.warn("detected Windows; aliasing chunkize to chunkize_serial")
C:Usersuserpynlc-envlibsite-packagesgensimutils.py:1015: UserWarning: Pattern library is not installed, lemmatization won't be available.
  warnings.warn("Pattern library is not installed, lemmatization won't be available.")
Using Theano backend.
Using gpu device 0: GeForce GT 730 (CNMeM is disabled, cuDNN not available)
Reuters:
Train on 3000 samples, validate on 7000 samples
Epoch 1/10
20/3000 [..............................] - ETA: 307s - loss: 0.6968 - acc: 0.5376
....
3000/3000 [==============================] - 640s - loss: 0.0018 - acc: 0.9996 - val_loss: 0.0019 - val_acc: 0.9996
Epoch 8/10
20/3000 [..............................] - ETA: 323s - loss: 0.0012 - acc: 0.9994
...
3000/3000 [==============================] - 635s - loss: 0.0012 - acc: 0.9997 - val_loss: 9.2200e-04 - val_acc: 0.9998
Epoch 9/10
20/3000 [..............................] - ETA: 315s - loss: 3.4387e-05 - acc: 1.0000
...
3000/3000 [==============================] - 879s - loss: 0.0012 - acc: 0.9997 - val_loss: 0.0016 - val_acc: 0.9995
Epoch 10/10
20/3000 [..............................] - ETA: 327s - loss: 8.0144e-04 - acc: 0.9997
...
3000/3000 [==============================] - 655s - loss: 0.0012 - acc: 0.9997 - val_loss: 7.4761e-04 - val_acc: 0.9998
reuters_test_labels.json 0.000151774189194
reuters_car_test_labels.json 0.000151774189194

Car intents:
Train on 280 samples, validate on 120 samples
Epoch 1/20
20/280 [=>............................] - ETA: 0s - loss: 0.6729 - acc: 0.5250
...
280/280 [==============================] - 0s - loss: 0.2914 - acc: 0.8980 - val_loss: 0.2282 - val_acc: 0.9375
...
Epoch 19/20
20/280 [=>............................] - ETA: 0s - loss: 0.0552 - acc: 0.9857
...
280/280 [==============================] - 0s - loss: 0.0464 - acc: 0.9842 - val_loss: 0.1647 - val_acc: 0.9494
Epoch 20/20
20/280 [=>............................] - ETA: 0s - loss: 0.0636 - acc: 0.9714
...
280/280 [==============================] - 0s - loss: 0.0447 - acc: 0.9849 - val_loss: 0.1583 - val_acc: 0.9530
cars_test_labels.json 0.0520754688092
instantiated_cars_test_labels.json 0.0520754688092

Weather:
Train on 28 samples, validate on 12 samples
Epoch 1/30
20/28 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.6457 - acc: 0.6000
...
Epoch 29/30
20/28 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.0021 - acc: 1.0000
...
28/28 [==============================] - 0s - loss: 0.0019 - acc: 1.0000 - val_loss: 0.1487 - val_acc: 0.9167
Epoch 30/30
...
28/28 [==============================] - 0s - loss: 0.0018 - acc: 1.0000 - val_loss: 0.1517 - val_acc: 0.9167
weather_test_labels.json 0.0136964029149
instantiated_weather_test_labels.json 0.0136964029149

По ходу экспериментов с стопсловами:

  • ошибка в reuter-м наборе оставалась сравнима вне зависимости от удаление/сохранения стопслов
  • ошибка в weather-м — упала с 8% при удалении стопслов. Усложнение алгоритма не повлияло (т.к. комбинаций, при которых стопслово таки нужно сохранить тут нет).
  • ошибка в car_intent-м — возросла примерно до 15% при удалении стопслов (например, условное «turn on» урезалось до «turn»). При добавлении обработки «белого списка» — вернулась на прежний уровень

Пример с запуском заранее обученного классификатора

Собственно, свойство TextClassifier.config — словарь, который можно отрендерить, например, в json и после восстановления из json-а — передать его элементы в конструктор TextClassifier-а. Например:

import json
from gensim.models import Word2Vec
from pynlc.test_data import word2vec
from pynlc import TextProcessor, TextClassifier

if __name__ == '__main__':
    text_processor = TextProcessor("english", [["turn", "on"], ["turn", "off"]],
                                   Word2Vec.load_word2vec_format(word2vec))
    with open("weather_trained.json", "r", encoding="utf-8") as classifier_data_source:
        classifier_data = json.load(classifier_data_source)
    classifier = TextClassifier(text_processor, **classifier_data)
    texts = [
        "Will it be windy or rainy at evening?",
        "How cold it'll be today?"
    ]
    predictions = classifier.predict(texts)
    for i in range(0, len(texts)):
        print(texts[i])
        print(predictions[i])

И его выхлоп:

C:Usersuserpynlc-envlibsite-packagesgensimutils.py:840: UserWarning: detected Windows; aliasing chunkize to chunkize_serial
 warnings.warn("detected Windows; aliasing chunkize to chunkize_serial")
C:Usersuserpynlc-envlibsite-packagesgensimutils.py:1015: UserWarning: Pattern library is not installed, lemmatization won't be available.
  warnings.warn("Pattern library is not installed, lemmatization won't be available.")
Using Theano backend.
Will it be windy or rainy at evening?
{'temperature': 0.039208538830280304, 'conditions': 0.9617446660995483}
How cold it'll be today?
{'temperature': 0.9986168146133423, 'conditions': 0.0016815820708870888}

И да, конфиг сети обученной на датасете от reuters — тут https://drive.google.com/file/d/0B7cY3wBgM-aBWGh3NmFjSGVHVzA/view?usp=sharing. Гигабайт сетки для 19Мб датасета, да :-)

Автор: alex4321

Источник

* - обязательные к заполнению поля

Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js