自然语言文本分类模型代码

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了自然语言文本分类模型代码。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

        以下是一个基于PyTorch的文本分类模型的示例代码,用于将给定的文本分为多个预定义类别:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class TextClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers, bidirectional, dropout):
        super().__init__()
        
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.rnn = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers=num_layers, bidirectional=bidirectional, dropout=dropout)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 2 if bidirectional else hidden_dim, output_dim)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        
    def forward(self, text, text_lengths):
        embedded = self.dropout(self.embedding(text))
        packed_embedded = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(embedded, text_lengths.to('cpu'), enforce_sorted=False)
        packed_output, (hidden, cell) = self.rnn(packed_embedded)
        output, output_lengths = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(packed_output)
        hidden = self.dropout(torch.cat((hidden[-2,:,:], hidden[-1,:,:]), dim=1) if self.rnn.bidirectional else hidden[-1,:,:])
        return self.fc(hidden.squeeze(0))

        该模型将输入的文本作为整数序列传递给嵌入层,然后通过多层LSTM层进行处理,最终输出每个类别的预测概率。

        在训练模型之前,需要将文本序列转换为整数标记,通常使用分词器/标记器完成此任务。另外还需要定义优化器和损失函数来训练模型。

        以下是一个完整的训练脚本的示例:

import torch.optim as optim
from torchtext.datasets import AG_NEWS
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator
from torch.utils.data import DataLoader
from torchtext.data.utils import ngrams_iterator
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torch.utils.data.dataset import random_split
from collections import Counter

# 获取数据集和分词器
train_iter = AG_NEWS(split='train')
tokenizer = get_tokenizer('basic_english')

# 构建词汇表
counter = Counter()
for (label, line) in train_iter:
    counter.update(tokenizer(line))
vocab = build_vocab_from_iterator([counter])
vocab.set_default_index(vocab['<unk>'])

# 定义标记化函数和文本处理函数
def yield_tokens(data_iter):
    for _, text in data_iter:
        yield tokenizer(text)
        
def text_transform(tokenizer, vocab, data):
    """将文本数据转换为张量数据"""
    data = [vocab[token] for token in tokenizer(data)]
    return torch.tensor(data)
    
# 定义批次生成器
def collate_batch(batch):
    label_list, text_list, offsets = [], [], [0]
    for (_label, _text) in batch:
        label_list.append(_label-1)
        processed_text = torch.cat([text_transform(tokenizer, vocab, _text), torch.tensor([vocab['<eos>']])])
        text_list.append(processed_text)
        offsets.append(processed_text.size(0))
    label_list = torch.tensor(label_list)
    offsets = torch.tensor(offsets[:-1]).cumsum(dim=0)
    text_list = torch.cat(text_list)
    return label_list, text_list, offsets

# 构建数据集和数据加载器
train_iter, test_iter = AG_NEWS()
train_iter = list(train_iter)
test_iter = list(test_iter)
train_dataset = list(map(lambda x: (x[0], x[1]), train_iter))
test_dataset = list(map(lambda x: (x[0], x[1]), test_iter))
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True, collate_fn=collate_batch)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=True, collate_fn=collate_batch)

# 创建模型和优化器
model = TextClassifier(len(vocab), 64, 128, 4, 2, True, 0.5)
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

# 定义损失函数和训练函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

def train(model, iterator, optimizer, criterion):
    epoch_loss = 0
    model.train()
    for (label, text, offsets) in iterator:
        optimizer.zero_grad()
        predictions = model(text, offsets)
        loss = criterion(predictions, label)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        epoch_loss += loss.item()
    return epoch_loss / len(iterator)

# 训练模型
N_EPOCHS = 10
for epoch in range(N_EPOCHS):
    train_loss = train(model, train_loader, optimizer, criterion)
    print(f'Epoch: {epoch+1:02} | Train Loss: {train_loss:.3f}')

        在训练过程结束后,可以使用该模型对新的文本进行分类。具体方法是将文本转换为整数标记序列,然后使用模型进行预测:

# 对新文本进行分类
def predict(model, sentence):
    model.eval()
    tokenized = torch.tensor([vocab[token] for token in tokenizer(sentence)])
    length = torch.tensor([len(tokenized)])
    prediction = model(tokenized, length)
    return F.softmax(prediction, dim=1).detach().numpy()[0]

# 进行预测
test_sentence = "World markets are reacting to the news that the UK is set to leave the European Union."
pred_probs = predict(model, test_sentence)
print(pred_probs)

        以上代码示例中使用了AG_NEWS数据集作为示例训练数据,可通过以下方式加载数据集:

from torchtext.datasets import AG_NEWS
train_iter = AG_NEWS(split='train')
test_iter = AG_NEWS(split='test')

        该数据集包含四个类别的新闻数据,每个类别各有120,000个训练示例和7,600个测试示例。完整的训练脚本和数据集可以在PyTorch官方文档中找到。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-626492.html

到了这里,关于自然语言文本分类模型代码的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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