在NLP领域中，构建大规模的标注数据集非常困难，以至于仅用当前语料无法有效完成特定任务。可以采用迁移学习的方法，即将预训练好的词嵌入作为模型的权重，然后在此基础上的微调。

背景说明

本文基于数据集IMDB进行情感分析，做预测之前需要先对数据集进行预处理，把词转换为词嵌入。这里采用迁移学习的方法来提升模型性能，并使用2014年英文维基百科的预计算词嵌入数据集。**该数据集文件名为glove.6B.zip，大小为822MB，里面包含400000个单词的100维嵌入向量。**把预训练好的词嵌入导入模型的第一层，并冻结该层，然后增加分类层进行分类预测。GloVe词嵌入数据集的下载地址为https://nlp.stanford.edu/projects/glove/

下载IMDB数据集

下载IMDB数据集并保存在本地，这里下载glove.6B.zip完成之后保存到“./aclImdb”。

读取电影评论并根据其评论的正面或负面将其分类为1或0：

def preprocessing(data_dir):
    # 提取数据集中所有的评论文本以及对应的标签，neg表示负面标签，用0表示，pos表示正面标签，用1表示
    texts, labels = [], []
    train_dir = os.path.join(data_dir, 'train')
    for label_type in ['neg', 'pos']:
        dir_name = os.path.join(train_dir, label_type)
        for fname in os.listdir(dir_name):
            if fname[-4:] == '.txt':
                f = open(os.path.join(dir_name, fname), encoding='utf-8')
                texts.append(f.read())
                f.close()
                if label_type == 'neg':
                    labels.append(0)
                else:
                    labels.append(1)
    return texts, labels

进行分词

利用TensorFlow 2.0提供的Tokenizer函数进行分词操作，如下所示：

def word_cutting(args, texts, labels):
    # 利用Tokenizer函数进行分词操作
    tokenizer = Tokenizer(num_words=args.max_words)
    tokenizer.fit_on_texts(texts)
    sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

    word_index = tokenizer.word_index
    print(f'Found {len(word_index)} unique tokens.')

    data = pad_sequences(sequences, maxlen=args.maxlen)
    labels = np.asarray(labels)
    print(f'Shape of data tensor: {data.shape}')
    print(f'Shape of label tensor: {labels.shape}')
    return word_index, data, labels

将分词后的数据划分为训练集和测试集：

def data_spliting(data, labels, training_samples, validation_samples):
    # 将数据划分为训练集和验证集， 首席按打乱数据，因为一开始数据集是排好序的，负面评论在前，正面评论灾后
    indices = np.arange(data.shape[0])
    np.random.shuffle(indices)
    data = data[indices]
    labels = labels[indices]

    x_train = data[:training_samples]
    y_train = labels[:training_samples]
    x_val = data[training_samples:training_samples + validation_samples]
    y_val = labels[training_samples:training_samples + validation_samples]
    return x_train, y_train, x_val, y_val

下载并预处理GloVe词嵌入数据

对glove.6B.100d.txt文件进行解析，构建一个由单词映射为其向量表示的索引，这里根据前面的描述，已经下载好并放到本地目录中。

def glove_embedding(glove_dir):
    # 对glove.6B文件进行解析，构建一个由单词映射为其向量表示的索引
    embeddings_index = {}
    f = open(os.path.join(glove_dir, 'glove.6B.100d.txt'), encoding='utf-8')
    for line in f:
        values = line.split()
        word = values[0]
        coefs = np.asarray(values[1:], dtype='float32')
        embeddings_index[word] = coefs
    f.close()
    print(f'Found {len(embeddings_index)} word vectors.')
    # 查看字典的样例
    for key, value in embeddings_index.items():
        print(key, value)
        print(value.shape)
        break
    return embeddings_index

构建模型

采用Keras的序列（Sequential）构建模型

def model_building(max_words, embedding_dim, maxlen):
    model = Sequential()
    model.add(Embedding(max_words, embedding_dim, input_length=maxlen))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(32, activation='relu'))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    model.summary()
    return model

训练模型并可视化结果

训练的时候区分有嵌入和无嵌入两种情况：

def training(args):
    texts, labels = preprocessing(args.data_dir)
    word_index, data, labels = word_cutting(args, texts, labels)
    x_train, y_train, x_val, y_val = data_spliting(data, labels, args.training_samples, args.validation_samples)
    embeddings_index = glove_embedding(args.embed_dir)
    # 在embeddings_index字典的基础上构建一个矩阵，对单词索引中索引为i的单词来说，该矩阵的元素i就是这个单词对应的词向量
    embedding_matrix = np.zeros((args.max_words, args.embedding_dim))
    for word, i in word_index.items():
        embedding_vector = embeddings_index.get(word)
        if i < args.max_words:
            if embedding_vector is not None:
                # 在嵌入索引（embedding_index）找不到的词，其嵌入向量都设为0
                embedding_matrix[i] = embedding_vector

    model = model_building(args.max_words, args.embedding_dim, args.maxlen)
    # 在模型中加载GloVe词嵌入，并冻结Embedding Layer
    model.layers[0].set_weights([embedding_matrix])
    model.layers[0].trainable = False
    # 训练模型
    model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
    history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val))
    model.save_weights('./pre_trained_glove_model.h5')
    visualizating(history)

    # 不使用预训练词嵌入的情况
    model = model_building(args.max_words, args.embedding_dim, args.maxlen)
    model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
    history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val))
    visualizating(history)

可视化代码如下：

def visualizating(history):
    # 可视化，并查看验证集的准确率acc
    acc, val_acc = history.history['acc'], history.history['val_acc']
    loss, val_loss = history.history['loss'], history.history['val_loss']

    epochs = range(1, len(acc) + 1)
    plt.figure()
    plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
    plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
    plt.title('Training and validation accuracy')
    plt.legend()
    plt.show()

结果对比

1）在模型中加载GloVe词嵌入的情况，并冻结Embedding Layer：

可以看出，训练准确率和验证准确率相差较大，但是这里使用的较少的训练数据。验证准确率接近60%。
2）不使用预训练词嵌入的情况

显然，不使用预训练模型的验证准确率只有55%左右。因此可以初步得出结论，使用预训练词嵌入的模型性能优于未使用的模型性能。

其他代码

import argparse
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, Flatten, Dense


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='IMDB Emotional Analysis')
    parser.add_argument('--data_dir', type=str, default='./aclImdb', help='the dir path of IMDB dataset')
    parser.add_argument('--embed_dir', type=str, default='./glove.6B/', help='the dir path of embeddings')

    parser.add_argument('--maxlen', type=int, default=100, help='Keep comments for only the first 100 words')
    parser.add_argument('--training_samples', type=int, default=500, help='Train on 200 samples')
    parser.add_argument('--validation_samples', type=int, default=10000, help='Verify 10,000 samples')
    parser.add_argument('--max_words', type=int, default=10000, help='Consider the most common 10000 words')
    parser.add_argument('--embedding_dim', type=int, default=100, help='the dim of word vector')
    args = parser.parse_args()
    training(args)


if __name__ == '__main__':
    main()