Задача классификации текстовых данных с word embeddings в TensorFlow

автор рубрика
Задача классификации текстовых данных с word embeddings в TensorFlow

В прошлый раз мы говорили о предварительной обработке и векторизации текстов в NLP. Сегодня рассмотрим, как обучить алгоритмы машинного обучения (Machine Learning) на обработанных и векторизованных данных. Читайте в нашей статье о решении задач классификации на примере отзывов к фильмам с помощью нейронных сетей и векторных представлений слов (word embedding) в TensorFlow на Python.

IMDB: датасет с отзывами к фильмам

Для примера будем использовать датасет IMDB, который содержит 50000 отзывов и словарь с 88584 словами. Он поставляется в составе TensorFlow. Чтобы загрузить данные IMDB, требуется указать количество наиболее встречающихся слов. Выберем 10000 таких слов:

from tensorflow.keras.datasets import imdb
max_words = 10000
(x_train, x_label), (y_test, y_label) = imdb.load_data(num_words=max_words)
  • x_train и y_train хранят массивы отзывов, каждый их которых составляет список индексов слов:
    >>> x_train
    array([list([1, 14, 22, 16, 43, 530, ...]),
           list([1, 194, 1153, 194, 8255, ...]),
           list([1, 14, 47, 8, 30, 31, 7, ...]),
    ...
    ], dtype=object)
    

    Поскольку мы выбрали значение max_words, равное 10000, то ни один из отзывов не содержит слово с индексом 10000 и более.

  • x_test и y_test хранят категории каждого отзыва: негативный – 0 или позитивный – 1:
    >>> x_label
    array([1, 0, 0, 1, 0, ...)
    

Для преобразования слов из индексов надо написать следующее:

word_index = imdb.get_word_index()
reverse_word_index = dict([(value, key) for key, value in word_index.items()])

После этого можно посмотреть, что стоит под каждым индексом (кроме 0, так он зарезервирован как начало словаря):

>>> reverse_word_index[1], reverse_word_index[10]
('the', 'i')

Преобразуем отзывы разной длины в двумерный массив фиксированного размера

Каждый отзыв в датасете имеет разное количество слов, поэтому все списки с индексами не одинаковой длины. Однако, алгоритмы Machine Learning требуют на входе массивов одинакового размера. В библиотеке TensorFlow есть функция pad_sequence [1], которая преобразует список в двумерный тензор (матрицу). Длина преобразованного тензора определяется параметром maxlen, поэтому большие отзывы будут усечены, а маленькие, у которых количество слов меньше maxlen, будут заполнены 0.

from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

maxlen = 50
x_train = pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen)
y_test = pad_sequences(y_test, maxlen=maxlen)

Теперь форма тренировочного и тестового наборов имеет вид:

>>> x_train.shape, y_test.shape
(25000, 50), (25000, 50)

А сам отзыв – это одномерный тензор (вектор), длина которого равна maxlen:

>>> y_test[0]
array([ 394,  354,    4,  123,    9, 1035, 1035, 1035,   10,   10,   13,
         92,  124,   89,  488, 7944,  100,   28, 1668,   14,   31,   23,
         27, 7479,   29,  220,  468,    8,  124,   14,  286,  170,    8,
        157,   46,    5,   27,  239,   16,  179,    2,   38,   32,   25,
       7944,  451,  202,   14,    6,  717], dtype=int32)

Обучаем модель со слоями Emedding и Dense в TensorFlow

После того как мы подготовили данные, можем обучить модель машинного обучения. Для этого будет использовать слой Embedding – векторное представление слова, о котором также шла речь тут. В его основе лежит векторизация каждого слова, в нашем случае их 10000 (max_words). Слой Embedding инициализирует веса случайным образом, которые постепенно корректируются с помощью алгоритма обратного распространения ошибки. Вот так может выглядеть 4-мерный Embedding для слов:

4-мерная матрица Embedding с векторным представлением слов
Векторное представление слов в Embedding

Слой Embedding принимает в качестве аргументов следующие параметры:

  • input_dim – размер словаря. В нашем случае мы ограничились 10000.
  • output_dim – размерность выходной матрицы Embedding. Например, на изображение выше – это 4. Выбирается этот параметр эмпирическим путем: в зависимости от точности модели его можно уменьшать или увеличивать.
  • input_length – размерность входного слоя. В нашем случае это 50, так как мы преобразовали отзывы в вектор с 50-ю элементами (maxlen).

Архитектура модели простая:

  • слой Flatten, который выпрямляет слой Embdedding;
  • всего один выходной нейрон с функцией активацией sigmoid, который выводит вероятность принадлежности к классу 1 (позитивный отзыв) или 0 (негативный отзыв).

Это реализуется следующим кодом на Python:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, Flatten

model = Sequential()
model.add(Embedding(
    input_dim=max_words, output_dim=4, input_length=maxlen))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

Чтобы посмотреть гиперпараметры архитектуры, можно вызвать метод summary:

>>> model.summary()
Model: "sequential_3"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #
=================================================================
embedding_2 (Embedding)      (None, 50, 4)             40000
_________________________________________________________________
flatten_2 (Flatten)          (None, 200)               0
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 1)                 201
=================================================================
Total params: 40,201
Trainable params: 40,201
Non-trainable params: 0

Теперь можем обучить модель. Выберем adam в качестве оптимизатора, функцию потерь binary_crossentropy и будем обучать на 15 эпохах:

model.compile(
    optimizer='adam',
    loss='binary_crossentropy',
    metrics=['accuracy'])

history = model.fit(
    x_train,
    y_train,
    epochs=15,
    batch_size=128,
    validation_split=0.1)

Модель показала точность 96 % на тренировочном наборе данных и 80 % на валидационном. Это говорит о переобучении. С этим можно бороться, построив более сложную архитектуру или выбрав другую размерность матрицы Embedding.

Кроме того, можно получить вектор для какого-либо слова. У атрибута модели layers есть метод get_weights, который возвращает список матриц Embedding. Все что требуется, это узнать индекс слова. Для этого воспользуемся словарем с индексами word_index. Посмотрим на вектор для слова bad:

>>> word_index = imdb.get_word_index()
...
>>> word = 'bad'
>>> word_number = word_index[word]
>>> word_vector = embedding_matrix[word_number]
...
>>> word, word_number, word_vector
('bad',
75,
array([ 0.02339355, 0.03405639, -0.01444883, 0.01744975], dtype=float32))

Как видим, слово bad имеет индекс 75, а его подкорректированный в результате обучения вектор состоит из 4-х элементов.

 

Также смотрите в видеобзоре, как использовать предобученную модель векторного представления слов для решения задачи регрессии [2]. А освоить Python на реальных проектах Data Science для решения NLP-задач машинного обучения вы можете на наших курсах в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве.

Источники
  1. https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/preprocessing/sequence/pad_sequences
  2. https://www.youtube.com/watch?v=ahFiZnpi2Tk
Комментировать

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *