基于LSTM三分类的文本情感分析，采用LSTM模型，训练一个能够识别文本postive, neutral, negative三种

基于LSTM三分类的文本情感分析，采用LSTM模型，训练一个能够识别文本postive, neutral, negative三种，含数据集可直接运行

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基于LSTM三分类的文本情感分析

背景介绍

文本情感分析作为NLP的常见任务，具有很高的实际应用价值。本文将采用LSTM模型，训练一个能够识别文本postive, neutral, negative三种情感的分类器。

本文的目的是快速熟悉LSTM做情感分析任务，所以本文提到的只是一个baseline，并在最后分析了其优劣。对于真正的文本情感分析，在本文提到的模型之上，还可以做很多工作，以后有空的话，笔者可以再做优化。

理论介绍

RNN应用场景

RNN相对于传统的神经网络，它允许我们对向量序列进行操作：输入序列、输出序列、或大部分的输入输出序列。如下图所示，每一个矩形是一个向量，箭头则表示函数（比如矩阵相乘）。输入向量用红色标出，输出向量用蓝色标出，绿色的矩形是RNN的状态（下面会详细介绍）。从做到右：（1）没有使用RNN的Vanilla模型，从固定大小的输入得到固定大小输出（比如图像分类）。（2）序列输出（比如图片字幕，输入一张图片输出一段文字序列）。（3）序列输入（比如情感分析，输入一段文字然后将它分类成积极或者消极情感）。（4）序列输入和序列输出（比如机器翻译：一个RNN读取一条英文语句然后将它以法语形式输出）。（5）同步序列输入输出（比如视频分类，对视频中每一帧打标签）。我们注意到在每一个案例中，都没有对序列长度进行预先特定约束，因为递归变换（绿色部分）是固定的，而且我们可以多次使用。

word2vec 算法

建模环节中最重要的一步是特征提取，在自然语言处理中也不例外。在自然语言处理中，最核心的一个问题是，如何把一个句子用数字的形式有效地表达出来？如果能够完成这一步，句子的分类就不成问题了。显然，一个最初等的思路是：给每个词语赋予唯一的编号1,2,3,4…，然后把句子看成是编号的集合，比如假设1,2,3,4分别代表“我”、“你”、“爱”、“恨”，那么“我爱你”就是[1, 3, 2]，“我恨你”就是[1, 4, 2]。这种思路看起来有效，实际上非常有问题，比如一个稳定的模型会认为3跟4是很接近的，因此[1, 3, 2]和[1, 4, 2]应当给出接近的分类结果，但是按照我们的编号，3跟4所代表的词语意思完全相反，分类结果不可能相同。因此，这种编码方式不可能给出好的结果。

读者也许会想到，我将意思相近的词语的编号凑在一堆（给予相近的编号）不就行了？嗯，确实如果，如果有办法把相近的词语编号放在一起，那么确实会大大提高模型的准确率。可是问题来了，如果给出每个词语唯一的编号，并且将相近的词语编号设为相近，实际上是假设了语义的单一性，也就是说，语义仅仅是一维的。然而事实并非如此，语义应该是多维的。

比如我们谈到“家园”，有的人会想到近义词“家庭”，从“家庭”又会想到“亲人”，这些都是有相近意思的词语；另外，从“家园”，有的人会想到“地球”，从“地球”又会想到“火星”。换句话说，“亲人”、“火星”都可以看作是“家园”的二级近似，但是“亲人”跟“火星”本身就没有什么明显的联系了。此外，从语义上来讲，“大学”、“舒适”也可以看做是“家园”的二级近似，显然，如果仅通过一个唯一的编号，是很难把这些词语放到适合的位置的。

Word2Vec：高维来了

从上面的讨论可以知道，很多词语的意思是各个方向发散开的，而不是单纯的一个方向，因此唯一的编号不是特别理想。那么，多个编号如何？换句话说，将词语对应一个多维向量？不错，这正是非常正确的思路。

为什么多维向量可行？首先，多维向量解决了词语的多方向发散问题，仅仅是二维向量就可以360度全方位旋转了，何况是更高维呢（实际应用中一般是几百维）。其次，还有一个比较实际的问题，就是多维向量允许我们用变化较小的数字来表征词语。怎么说？我们知道，就中文而言，词语的数量就多达数十万，如果给每个词语唯一的编号，那么编号就是从1到几十万变化，变化幅度如此之大，模型的稳定性是很难保证的。如果是高维向量，比如说20维，那么仅需要0和1就可以表达2^20=1048576220=1048576（100万）个词语了。变化较小则能够保证模型的稳定性。

扯了这么多，还没有真正谈到点子上。现在思路是有了，问题是，如何把这些词语放到正确的高维向量中？而且重点是，要在没有语言背景的情况下做到这件事情？（换句话说，如果我想处理英语语言任务，并不需要先学好英语，而是只需要大量收集英语文章，这该多么方便呀！）在这里我们不可能也不必要进行更多的原理上的展开，而是要介绍：而基于这个思路，有一个Google开源的著名的工具——Word2Vec。

简单来说，Word2Vec就是完成了上面所说的我们想要做的事情——用高维向量（词向量，Word Embedding）表示词语，并把相近意思的词语放在相近的位置，而且用的是实数向量（不局限于整数）。我们只需要有大量的某语言的语料，就可以用它来训练模型，获得词向量。词向量好处前面已经提到过一些，或者说，它就是问了解决前面所提到的问题而产生的。另外的一些好处是：词向量可以方便做聚类，用欧氏距离或余弦相似度都可以找出两个具有相近意思的词语。这就相当于解决了“一义多词”的问题（遗憾的是，似乎没什么好思路可以解决一词多义的问题。）

关于Word2Vec的数学原理，读者可以参考这系列文章。而Word2Vec的实现，Google官方提供了C语言的源代码，读者可以自行编译。而Python的Gensim库中也提供现成的Word2Vec作为子库（事实上，这个版本貌似比官方的版本更加强大）。

句向量

接下来要解决的问题是：我们已经分好词，并且已经将词语转换为高维向量，那么句子就对应着词向量的集合，也就是矩阵，类似于图像处理，图像数字化后也对应一个像素矩阵；可是模型的输入一般只接受一维的特征，那怎么办呢？一个比较简单的想法是将矩阵展平，也就是将词向量一个接一个，组成一个更长的向量。这个思路是可以，但是这样就会使得我们的输入维度高达几千维甚至几万维，事实上是难以实现的。（如果说几万维对于今天的计算机来说不是问题的话，那么对于1000x1000的图像，就是高达100万维了！）

在自然语言处理中，通常用到的方法是递归神经网络或循环神经网络（都叫RNNs）。它们的作用跟卷积神经网络是一样的，将矩阵形式的输入编码为较低维度的一维向量，而保留大多数有用信息。

Show me the code

工程代码主要是结合参考资料2做三分类的文本情感分析;

数据预处理与词向量模型训练

参考资料二中有很翔实的处理过程，包括：

不同类别数据整理成输入矩阵
jieba分词
Word2Vec词向量模型训练

本文中就不做重复介绍了，想要了解的，可以去参考资料二的博文中查找。

三分类除了涉及到positive和negative两种情感外，还有一种neural情感，从原始数据集中可以提取到有语义转折的句子，“然而”，“但”都是关键词。从而可以得到3份不同语义的数据集。

LSTM三分类模型

代码需要注意的几点是，第一是，标签需要使用keras.utils.to_categorical来yummy，第二是LSTM二分类的参数设置跟二分有区别，选用softmax，并且loss函数也要改成categorical_crossentropy，代码如下：

def get_data(index_dict,word_vectors,combined,y):

    n_symbols = len(index_dict) + 1  # 所有单词的索引数，频数小于10的词语索引为0，所以加1
    embedding_weights = np.zeros((n_symbols, vocab_dim)) # 初始化 索引为0的词语，词向量全为0
    for word, index in index_dict.items(): # 从索引为1的词语开始，对每个词语对应其词向量
        embedding_weights[index, :] = word_vectors[word]
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(combined, y, test_size=0.2)
    y_train = keras.utils.to_categorical(y_train,num_classes=3) 
    y_test = keras.utils.to_categorical(y_test,num_classes=3)
    # print x_train.shape,y_train.shape
    return n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test


##定义网络结构
def train_lstm(n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test):
    print 'Defining a Simple Keras Model...'
    model = Sequential()  # or Graph or whatever
    model.add(Embedding(output_dim=vocab_dim,
                        input_dim=n_symbols,
                        mask_zero=True,
                        weights=[embedding_weights],
                        input_length=input_length))  # Adding Input Length
    model.add(LSTM(output_dim=50, activation='tanh'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(3, activation='softmax')) # Dense=>全连接层,输出维度=3
    model.add(Activation('softmax'))

    print 'Compiling the Model...'
    model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                  optimizer='adam',metrics=['accuracy'])

    print "Train..." # batch_size=32
    model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=n_epoch,verbose=1)

    print "Evaluate..."
    score = model.evaluate(x_test, y_test,
                                batch_size=batch_size)

    yaml_string = model.to_yaml()
    with open('../model/lstm.yml', 'w') as outfile:
        outfile.write( yaml.dump(yaml_string, default_flow_style=True) )
    model.save_weights('../model/lstm.h5')
    print 'Test score:', score

测试

代码如下：

def lstm_predict(string):
    print 'loading model......'
    with open('../model/lstm.yml', 'r') as f:
        yaml_string = yaml.load(f)
    model = model_from_yaml(yaml_string)

    print 'loading weights......'
    model.load_weights('../model/lstm.h5')
    model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                  optimizer='adam',metrics=['accuracy'])
    data=input_transform(string)
    data.reshape(1,-1)
    #print data
    result=model.predict_classes(data)
    # print result # [[1]]
    if result[0]==1:
        print string,' positive'
    elif result[0]==0:
        print string,' neutral'
    else:
        print string,' negative'

经过检测，发现，原先在二分类模型中的“不是太好”，“不错不错”这样子带有前后语义转换的句子，都能正确预测，实战效果提升明显，但是也有缺点，缺点是中性评价出现的概率不高，笔者分析原因是，首先从数据集数量和质量着手，中性数据集的数量要比其他两个数据集少一半多，并且通过简单规则“然而”，“但”提取出来的中性数据集质量也不是很高，所以才会出现偏差。总而言之，训练数据的质量是非常重要的，如何获取高质量高数量的训练样本，也就成了新的难题。

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