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介绍

**自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）**是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究的是人类（自然）语言与计算机之间的交互。NLP的目标是让计算机能够理解、解析、生成人类语言，并且能够以有意义的方式回应和操作这些信息。

NLP的任务可以分为多个层次，包括但不限于：

1. 词法分析：将文本分解成单词或标记（token），并识别它们的词性（如名词、动词等）。
2. 句法分析：分析句子结构，理解句子中词语的关系，比如主语、谓语、宾语等。
3. 语义分析：试图理解句子的实际含义，超越字面意义，捕捉隐含的信息。
4. 语用分析：考虑上下文和对话背景，理解话语在特定情境下的使用目的。
5. 情感分析：检测文本中表达的情感倾向，例如正面、负面或中立。
6. 机器翻译：将一种自然语言转换为另一种自然语言。
7. 问答系统：构建可以回答用户问题的系统。
8. 文本摘要：从大量文本中提取关键信息，生成简短的摘要。
9. 命名实体识别（NER）：识别文本中提到的特定实体，如人名、地名、组织名等。
10. 语音识别：将人类的语音转换为计算机可读的文字格式。

NLP技术的发展依赖于算法的进步、计算能力的提升以及大规模标注数据集的可用性。近年来，深度学习方法，特别是基于神经网络的语言模型，如BERT、GPT系列等，在许多NLP任务上取得了显著的成功。随着技术的进步，NLP正在被应用到越来越多的领域，包括客户服务、智能搜索、内容推荐、医疗健康等。

IMDB影评情感分析

项目数据集

imdb数据集下载地址: http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz

项目实现

1. 导包

import os
import torch
from torch import nn
import dltools

2. 加载IMDB数据

def read_imdb(data_dir, is_train):data, labels = [], []for label in ('pos', 'neg'):folder_name = os.path.join(data_dir, 'train' if is_train else 'test', label)for file in os.listdir(folder_name):with open(os.path.join(folder_name, file), 'rb') as f:review = f.read().decode('utf-8').replace('\n', '')data.append(review)labels.append(1 if label == 'pos' else 0)return data, labelsdata_dir = r'D:\Projects\课程资料\自然语言处理(NLP)\学习\data\aclImdb'
train_data = read_imdb(data_dir, is_train=True)
print('训练集数目: ', len(train_data[0]))

训练集数目:  25000

3. 查看部分数据

for x, y in zip(train_data[0][:3], train_data[1][:3]):print('标签: ', y,'review: ', x[0:60])

4. 分词

train_tokens = dltools.tokenize(train_data[0], token='word')
vocab = dltools.Vocab(train_tokens, min_freq=5, reserved_tokens=['<pad>'])dltools.set_figsize()
dltools.plt.xlabel('# tokens per review')
dltools.plt.ylabel('count')
dltools.plt.hist([len(line) for line in train_tokens], bins=range(0, 1000, 50))

5. 加载数据整合

def load_data_imdb(data_dir, batch_size, num_steps=500):train_data = read_imdb(data_dir, True)test_data = read_imdb(data_dir, False)train_tokens = dltools.tokenize(train_data[0], token='word')test_tokens = dltools.tokenize(test_data[0], token='word')vocab = dltools.Vocab(train_tokens, min_freq=5, reserved_tokens=['<pad>'])train_features = torch.tensor([dltools.truncate_pad(vocab[line], num_steps, vocab['<pad>']) for line in train_tokens])test_features = torch.tensor([dltools.truncate_pad(vocab[line], num_steps, vocab['<pad>']) for line in test_tokens])train_iter = dltools.load_array((train_features, torch.tensor(train_data[1])), 64)test_iter = dltools.load_array((test_features, torch.tensor(train_data[1])), 64)return train_iter, test_iter, vocabdata_dir = r'D:\Projects\课程资料\自然语言处理(NLP)\学习\data\aclImdb'
train_iter, test_iter, vocab = load_data_imdb(data_dir, 64, num_steps=500)

6. 构建模型

前向传播：

• inputs (batch_size, num_steps)
  • 循环神经网络输入的第一个维度是时间维
  • 所以要对inputs做一个转置, 转置之后的形状(num_steps, batch_size)
  • 再经过embedding层, 就变成(num_steps, batch_size, embed_size)
  • 为了提供内存利用率和效率, 调用flatten_parameters让parameters的数据存放在内存中连续的块中. contiguous
  • 返回两个东西: 输出, 上一个隐藏层在不同时间步的隐状态
  • outputs :(num_steps, batch_size, 2 * num_hiddens)
  • 连接初始和最终时间步的隐藏状态, 做为全连接的输入.

class BiRNN(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, embed_size, num_hiddens, num_layers, **kwargs):super().__init__(**kwargs)self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)self.encoder = nn.LSTM(embed_size, num_hiddens, num_layers=num_layers, bidirectional=True)self.decoder = nn.Linear(4 * num_hiddens, 2)def forward(self, inputs):embedding = self.embedding(inputs.T)self.encoder.flatten_parameters()outputs, _ = self.encoder(embedding)# (batch, 4 * num_hiddens)encoding = torch.cat((outputs[0], outputs[-1]), dim=1)outs = self.decoder(encoding)return outs

7. 词嵌入

class TokenEmbedding:def __init__(self, file_path):self.idx_to_token, self.idx_to_vec = self._load_embedding(file_path)self.unknown_idx = 0self.token_to_idx = {token: idx for idx, token in enumerate(self.idx_to_token)}# 加载预训练词向量def _load_embedding(self, file_path):# bos eos unk...idx_to_token, idx_to_vec = ['<unk>'], []with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:for line in f:elems = line.rstrip().split(' ')token, elems = elems[0], [float(elem) for elem in elems[1:]]# 跳过fasttext的第一行if len(elems)> 1:idx_to_token.append(token)idx_to_vec.append(elems)idx_to_vec = [[0] * len(idx_to_vec[0])] + idx_to_vecreturn idx_to_token, torch.tensor(idx_to_vec)def __getitem__(self, tokens):indices = [self.token_to_idx.get(token, self.unknown_idx) for token in tokens]vecs = self.idx_to_vec[torch.tensor(indices)]return vecsdef __len__(self):return len(self.idx_to_token)

8. 初始化模型和权重

embed_size, num_hiddens, num_layers = 100, 100, 2
devices = dltools.try_all_gpus()
net = BiRNN(len(vocab), embed_size, num_hiddens, num_layers)def init_weights(m):if type(m) == nn.Linear:nn.init.xavier_uniform_(m.weight)if type(m) == nn.LSTM:for param in m._flat_weights_names:if 'weight' in param:nn.init.xavier_uniform_(m._parameters[param])net.apply(init_weights)

BiRNN((embedding): Embedding(49347, 100)(encoder): LSTM(100, 100, num_layers=2, bidirectional=True)(decoder): Linear(in_features=400, out_features=2, bias=True)
)

9. glove词向量

glove_embedding = TokenEmbedding(r'D:\Projects\课程资料\自然语言处理(NLP)\学习\data\glove.6B.100d.txt')
embeds = glove_embedding[vocab.idx_to_token]

10. 训练和评估

net.embedding.weight.data.copy_(embeds)
net.embedding.weight.requires_grad = False# 训练和评估
lr, num_epochs = 0.01, 100
trainer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr)
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')
dltools.train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs, devices)

后面的省略…

11. 预测

def predict_sentiment(net, vocab, sequence):sequence = torch.tensor(vocab[sequence.split()], device=dltools.try_gpu())label = torch.argmax(net(sequence.reshape(1, -1)), dim=1)return 'positive' if label == 1 else 'negative'predict_sentiment(net, vocab, 'this moive is great')
predict_sentiment(net, vocab, 'this moive is so bad')

'positive'
'negative'