Auto Byte

专注未来出行及智能汽车科技

微信扫一扫获取更多资讯

Science AI

关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展

微信扫一扫获取更多资讯

袁建华代码吴洋作者

BiLSTM介绍及代码实现

一、介绍

1.1 文章组织

本文简要介绍了BiLSTM的基本原理,并以句子级情感分类任务为例介绍为什么需要使用LSTM或BiLSTM进行建模。在文章的最后,我们给出在PyTorch下BiLSTM的实现代码,供读者参考。

1.2 情感分类任务

自然语言处理中情感分类任务是对给定文本进行情感倾向分类的任务,粗略来看可以认为其是分类任务中的一类。对于情感分类任务,目前通常的做法是先对词或者短语进行表示,再通过某种组合方式把句子中词的表示组合成句子的表示。最后,利用句子的表示对句子进行情感分类。

举一个对句子进行褒贬二分类的例子。

句子:我爱赛尔

情感标签:褒义

1.3 什么是LSTM和BiLSTM

LSTM的全称是Long Short-Term Memory,它是RNN(Recurrent Neural Network)的一种。LSTM由于其设计的特点,非常适合用于对时序数据的建模,如文本数据。BiLSTM是Bi-directional Long Short-Term Memory的缩写,是由前向LSTM与后向LSTM组合而成。两者在自然语言处理任务中都常被用来建模上下文信息。

1.4 为什么使用LSTM与BiLSTM

将词的表示组合成句子的表示,可以采用相加的方法,即将所有词的表示进行加和,或者取平均等方法,但是这些方法没有考虑到词语在句子中前后顺序。如句子“我不觉得他好”。“不”字是对后面“好”的否定,即该句子的情感极性是贬义。使用LSTM模型可以更好的捕捉到较长距离的依赖关系。因为LSTM通过训练过程可以学到记忆哪些信息和遗忘哪些信息。

但是利用LSTM对句子进行建模还存在一个问题:无法编码从后到前的信息。在更细粒度的分类时,如对于强程度的褒义、弱程度的褒义、中性、弱程度的贬义、强程度的贬义的五分类任务需要注意情感词、程度词、否定词之间的交互。举一个例子,“这个餐厅脏得不行,没有隔壁好”,这里的“不行”是对“脏”的程度的一种修饰,通过BiLSTM可以更好的捕捉双向的语义依赖。

二、BiLSTM原理简介

2.1 LSTM介绍

2.1.1 总体框架

LSTM模型是由时刻的输入词,细胞状态 ,临时细胞状态,隐层状态遗忘门,记忆门,输出门组成。LSTM的计算过程可以概括为,通过对细胞状态中信息遗忘和记忆新的信息使得对后续时刻计算有用的信息得以传递,而无用的信息被丢弃,并在每个时间步都会输出隐层状态,其中遗忘,记忆与输出由通过上个时刻的隐层状态和当前输入计算出来的遗忘门,记忆门,输出门来控制。

总体框架如图1所示。

图1. LSTM总体框架

2.1.2 详细介绍计算过程

计算遗忘门,选择要遗忘的信息。

输入:前一时刻的隐层状态,当前时刻的输入词

输出:遗忘门的值

图2. 计算遗忘门

计算记忆门,选择要记忆的信息。

输入:前一时刻的隐层状态,当前时刻的输入词

输出:记忆门的值,临时细胞状态

图3. 计算记忆门和临时细胞状态

计算当前时刻细胞状态

输入:记忆门的值遗忘门的值,临时细胞状态,上一刻细胞状态

输出:当前时刻细胞状态

图4. 计算当前时刻细胞状态计算输出门和当前时刻隐层状态

输入:前一时刻的隐层状态,当前时刻的输入词 ,当前时刻细胞状态

输出:输出门的值,隐层状态

图5. 计算输出门和当前时刻隐层状态

最终,我们可以得到与句子长度相同的隐层状态序列{, , ..., }。

2.2 BiLSTM介绍

前向的LSTM与后向的LSTM结合成BiLSTM。比如,我们对“我爱中国”这句话进行编码,模型如图6所示。

图6. 双向LSTM编码句子前向的依次输入“我”,“爱”,“中国”得到三个向量{, , }。后向的依次输入“中国”,“爱”,“我”得到三个向量{, , }。最后将前向和后向的隐向量进行拼接得到{[, ], [, ], [, ]},即{, , }。

对于情感分类任务来说,我们采用的句子的表示往往是[, ]。因为其包含了前向与后向的所有信息,如图7所示。

图7. 拼接向量用于情感分类

三、BiLSTM代码实现样例

3.1 模型搭建

使用PyTorch搭建BiLSTM样例代码。代码地址为https://github.com/albertwy/BiLSTM/。

  1. class BLSTM(nn.Module):

  2.    """

  3.        Implementation of BLSTM Concatenation for sentiment classification task

  4.    """

  5.    def __init__(self, embeddings, input_dim, hidden_dim, num_layers, output_dim, max_len=40, dropout=0.5):

  6.        super(BLSTM, self).__init__()

  7.        self.emb = nn.Embedding(num_embeddings=embeddings.size(0),

  8.                                embedding_dim=embeddings.size(1),

  9.                                padding_idx=0)

  10.        self.emb.weight = nn.Parameter(embeddings)

  11.        self.input_dim = input_dim

  12.        self.hidden_dim = hidden_dim

  13.        self.output_dim = output_dim

  14.        # sen encoder

  15.        self.sen_len = max_len

  16.        self.sen_rnn = nn.LSTM(input_size=input_dim,

  17.                               hidden_size=hidden_dim,

  18.                               num_layers=num_layers,

  19.                               dropout=dropout,

  20.                               batch_first=True,

  21.                               bidirectional=True)

  22.        self.output = nn.Linear(2 * self.hidden_dim, output_dim)

  23.    def bi_fetch(self, rnn_outs, seq_lengths, batch_size, max_len):

  24.        rnn_outs = rnn_outs.view(batch_size, max_len, 2, -1)

  25.        # (batch_size, max_len, 1, -1)

  26.        fw_out = torch.index_select(rnn_outs, 2, Variable(torch.LongTensor([0])).cuda())

  27.        fw_out = fw_out.view(batch_size * max_len, -1)

  28.        bw_out = torch.index_select(rnn_outs, 2, Variable(torch.LongTensor([1])).cuda())

  29.        bw_out = bw_out.view(batch_size * max_len, -1)

  30.        batch_range = Variable(torch.LongTensor(range(batch_size))).cuda() * max_len

  31.        batch_zeros = Variable(torch.zeros(batch_size).long()).cuda()

  32.        fw_index = batch_range + seq_lengths.view(batch_size) - 1

  33.        fw_out = torch.index_select(fw_out, 0, fw_index)  # (batch_size, hid)

  34.        bw_index = batch_range + batch_zeros

  35.        bw_out = torch.index_select(bw_out, 0, bw_index)

  36.        outs = torch.cat([fw_out, bw_out], dim=1)

  37.        return outs

  38.    def forward(self, sen_batch, sen_lengths, sen_mask_matrix):

  39.        """

  40.        :param sen_batch: (batch, sen_length), tensor for sentence sequence

  41.        :param sen_lengths:

  42.        :param sen_mask_matrix:

  43.        :return:

  44.        """

  45.        ''' Embedding Layer | Padding | Sequence_length 40'''

  46.        sen_batch = self.emb(sen_batch)

  47.        batch_size = len(sen_batch)

  48.        ''' Bi-LSTM Computation '''

  49.        sen_outs, _ = self.sen_rnn(sen_batch.view(batch_size, -1, self.input_dim))

  50.        sen_rnn = sen_outs.contiguous().view(batch_size, -1, 2 * self.hidden_dim)  # (batch, sen_len, 2*hid)

  51.        ''' Fetch the truly last hidden layer of both sides

  52.        '''

  53.        sentence_batch = self.bi_fetch(sen_rnn, sen_lengths, batch_size, self.sen_len)  # (batch_size, 2*hid)

  54.        representation = sentence_batch

  55.        out = self.output(representation)

  56.        out_prob = F.softmax(out.view(batch_size, -1))

  57.        return out_prob

__init__()函数中对网络进行初始化,设定词向量维度,前向/后向LSTM中隐层向量的维度,还有要分类的类别数等。

bi_fetch()函数的作用是将拼接起来并返回拼接后的向量。由于使用了batch,所以需要使用句子长度用来定位开始padding时前一个时刻的输出的隐层向量。

forward()函数里进行前向计算,得到各个类别的概率值。

3.2 模型训练

  1. def train(model, training_data, args, optimizer, criterion):

  2.    model.train()

  3.    batch_size = args.batch_size

  4.    sentences, sentences_seqlen, sentences_mask, labels = training_data

  5.    # print batch_size, len(sentences), len(labels)

  6.    assert batch_size == len(sentences) == len(labels)

  7.    ''' Prepare data and prediction'''

  8.    sentences_, sentences_seqlen_, sentences_mask_ = \

  9.        var_batch(args, batch_size, sentences, sentences_seqlen, sentences_mask)

  10.    labels_ = Variable(torch.LongTensor(labels))

  11.    if args.cuda:

  12.        labels_ = labels_.cuda()

  13.    assert len(sentences) == len(labels)

  14.    model.zero_grad()

  15.    probs = model(sentences_, sentences_seqlen_, sentences_mask_)

  16.    loss = criterion(probs.view(len(labels_), -1), labels_)

  17.    loss.backward()

  18.     optimizer.step()

代码中training_data是一个batch的数据,其中包括输入的句子sentences(句子中每个词以词下标表示),输入句子的长度sentences_seqlen,输入的句子对应的情感类别labels。 训练模型前,先清空遗留的梯度值,再根据该batch数据计算出来的梯度进行更新模型。

  1.    model.zero_grad()

  2.    probs = model(sentences_, sentences_seqlen_, sentences_mask_)

  3.    loss = criterion(probs.view(len(labels_), -1), labels_)

  4.    loss.backward()

  5.    optimizer.step()

3.3 模型测试

以下是进行模型测试的代码。

  1. def test(model, dataset, args, data_part="test"):

  2.    """

  3.    :param model:

  4.    :param args:

  5.    :param dataset:

  6.    :param data_part:

  7.    :return:

  8.    """

  9.    tvt_set = dataset[data_part]

  10.    tvt_set = yutils.YDataset(tvt_set["xIndexes"],

  11.                              tvt_set["yLabels"],

  12.                              to_pad=True, max_len=args.sen_max_len)

  13.    test_set = tvt_set

  14.    sentences, sentences_seqlen, sentences_mask, labels = test_set.next_batch(len(test_set))

  15.    assert len(test_set) == len(sentences) == len(labels)

  16.    tic = time.time()

  17.    model.eval()

  18.    ''' Prepare data and prediction'''

  19.    batch_size = len(sentences)

  20.    sentences_, sentences_seqlen_, sentences_mask_ = \

  21.        var_batch(args, batch_size, sentences, sentences_seqlen, sentences_mask)

  22.    probs = model(sentences_, sentences_seqlen_, sentences_mask_)

  23.    _, pred = torch.max(probs, dim=1)

  24.    if args.cuda:

  25.        pred = pred.view(-1).cpu().data.numpy()

  26.    else:

  27.        pred = pred.view(-1).data.numpy()

  28.    tit = time.time() - tic

  29.    print "  Predicting {:d} examples using {:5.4f} seconds".format(len(test_set), tit)

  30.    labels = numpy.asarray(labels)

  31.    ''' log and return prf scores '''

  32.    accuracy = test_prf(pred, labels)

  33.    return accuracy

  1. def cal_prf(pred, right, gold, formation=True, metric_type=""):

  2.    """

  3.    :param pred: predicted labels

  4.    :param right: predicting right labels

  5.    :param gold: gold labels

  6.    :param formation: whether format the float to 6 digits

  7.    :param metric_type:

  8.    :return: prf for each label

  9.    """

  10.    num_class = len(pred)

  11.    precision = [0.0] * num_class

  12.    recall = [0.0] * num_class

  13.    f1_score = [0.0] * num_class

  14.    for i in xrange(num_class):

  15.        ''' cal precision for each class: right / predict '''

  16.        precision[i] = 0 if pred[i] == 0 else 1.0 * right[i] / pred[i]

  17.        ''' cal recall for each class: right / gold '''

  18.        recall[i] = 0 if gold[i] == 0 else 1.0 * right[i] / gold[i]

  19.        ''' cal recall for each class: 2 pr / (p+r) '''

  20.        f1_score[i] = 0 if precision[i] == 0 or recall[i] == 0 \

  21.            else 2.0 * (precision[i] * recall[i]) / (precision[i] + recall[i])

  22.        if formation:

  23.            precision[i] = precision[i].__format__(".6f")

  24.            recall[i] = recall[i].__format__(".6f")

  25.            f1_score[i] = f1_score[i].__format__(".6f")

  26.    ''' PRF for each label or PRF for all labels '''

  27.    if metric_type == "macro":

  28.        precision = sum(precision) / len(precision)

  29.        recall = sum(recall) / len(recall)

  30.        f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall) if (precision + recall) > 0 else 0

  31.    elif metric_type == "micro":

  32.        precision = 1.0 * sum(right) / sum(pred) if sum(pred) > 0 else 0

  33.        recall = 1.0 * sum(right) / sum(gold) if sum(recall) > 0 else 0

  34.        f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall) if (precision + recall) > 0 else 0

  35.    return precision, recall, f1_score

四、总结

本文中,我们结合情感分类任务介绍了LSTM以及BiLSTM的基本原理,并给出一个BiLSTM样例代码。除了情感分类任务,LSTM与BiLSTM自然语言处理领域的其它任务上也得到了广泛应用,如机器翻译任务中使用其进行源语言的编码和目标语言的解码,机器阅读理解任务中使用其对文章和问题的编码等。

五、参考资料

http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

哈工大SCIR
哈工大SCIR

哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心

工程LSTM情感分类自然语言处理PyTorch代码
522
相关数据
张量技术

张量是一个可用来表示在一些矢量、标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数,这些线性关系的基本例子有内积、外积、线性映射以及笛卡儿积。其坐标在 维空间内,有 个分量的一种量,其中每个分量都是坐标的函数,而在坐标变换时,这些分量也依照某些规则作线性变换。称为该张量的秩或阶(与矩阵的秩和阶均无关系)。 在数学里,张量是一种几何实体,或者说广义上的“数量”。张量概念包括标量、矢量和线性算子。张量可以用坐标系统来表达,记作标量的数组,但它是定义为“不依赖于参照系的选择的”。张量在物理和工程学中很重要。例如在扩散张量成像中,表达器官对于水的在各个方向的微分透性的张量可以用来产生大脑的扫描图。工程上最重要的例子可能就是应力张量和应变张量了,它们都是二阶张量,对于一般线性材料他们之间的关系由一个四阶弹性张量来决定。

机器翻译技术

机器翻译(MT)是利用机器的力量「自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)」。机器翻译方法通常可分成三大类:基于规则的机器翻译(RBMT)、统计机器翻译(SMT)和神经机器翻译(NMT)。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

自然语言处理技术

自然语言处理(英语:natural language processing,缩写作 NLP)是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言;自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

长短期记忆网络技术

长短期记忆(Long Short-Term Memory) 是具有长期记忆能力的一种时间递归神经网络(Recurrent Neural Network)。 其网络结构含有一个或多个具有可遗忘和记忆功能的单元组成。它在1997年被提出用于解决传统RNN(Recurrent Neural Network) 的随时间反向传播中权重消失的问题(vanishing gradient problem over backpropagation-through-time),重要组成部分包括Forget Gate, Input Gate, 和 Output Gate, 分别负责决定当前输入是否被采纳,是否被长期记忆以及决定在记忆中的输入是否在当前被输出。Gated Recurrent Unit 是 LSTM 众多版本中典型的一个。因为它具有记忆性的功能,LSTM经常被用在具有时间序列特性的数据和场景中。

遗忘门技术

LSTM或GRU中特有的机制

你好 请问您这个代码是在什么环境下运行的 用的python和pytorch的版本分布是什么呢 还需要安装其它库吗 如果我想运行在自己的中文数据集上应该怎么办呢
真的,讲解的很好,但是一定是之前对神经网络语言模型有一定的了解和基础,我对于双向BiLSTM的图一直很纠结该怎么画,这个真的很好的解答了我的问题!好文、好博客,感谢博主!