简单有趣的 NLP 教程：手把手教你用 PyTorch 辨别自然语言（附代码）

最近在学pyTorch的实际应用例子。这次说个简单的例子：给定一句话，判断是什么语言。这个例子是比如给定一句话：

Give it to me

判断是 ENGLISH

me gusta comer en la cafeteria

判断是 SPANISH

就是这么简单的例子。

来看怎么实现：

准备数据 格式 [(语句，类型)，...]

data是train的时候用的语句，test_data是test的时候用的语句

data = [ ("me gusta comer en la cafeteria".split(), "SPANISH"),

         ("Give it to me".split(), "ENGLISH"),

         ("No creo que sea una buena idea".split(), "SPANISH"),

         ("No it is not a good idea to get lost at sea".split(), "ENGLISH") ]

test_data = [("Yo creo que si".split(), "SPANISH"),

              ("it is lost on me".split(), "ENGLISH")]

因为文本计算机室识别不出来的，他们只认识01串，也就是数字。所以我们得把文本映射到数字上。

word_to_ix = {}

for sent, _ in data + test_data:

    for word in sent:

        if word not in word_to_ix:

            word_to_ix[word] = len(word_to_ix)

print(word_to_ix)

输出word_to_ix (意思是word to index)是：

{'me': 0, 'gusta': 1, 'comer': 2, 'en': 3, 'la': 4, 'cafeteria': 5, 'Give': 6, 'it': 7, 'to': 8, 'No': 9, 'creo': 10, 'que': 11, 'sea': 12, 'una': 13, 'buena': 14, 'idea': 15, 'is': 16, 'not': 17, 'a': 18, 'good': 19, 'get': 20, 'lost': 21, 'at': 22, 'Yo': 23, 'si': 24, 'on': 25}

这里先提前设置下接下来要用到的参数

VOCAB_SIZE = len(word_to_ix)

NUM_LABELS = 2#只有两类 ENGLISH  SPANISH

固定模板

def init(self, num_labels, vocab_size)：初始化，就是输入和输出的大小。这里我们要输入是一个句子，句子最大就是拥有所有字典的词，这里也就是vocab_size(下面再说怎么将一句话根据字典转换成一个数字序列的)，输出就是分类，这里分为2类，即num_labels。这里我们用的是线性分类 ，即nn.Linear()。

def forward(self, bow_vec)：bow_vec是一个句子的数字化序列，经过self.linear()得到一个线性结果(也就是预测结果)，之后对这个结果进行softmax(这里用log_softmax是因为下面的损失函数用的是NLLLoss() 即负对数似然损失，需要log以下)

class BoWClassifier(nn.Module):#nn.Module 这是继承torch的神经网络模板

    def __init__(self, num_labels, vocab_size): 

        super(BoWClassifier, self).__init__()

        self.linear = nn.Linear(vocab_size, num_labels)

    def forward(self, bow_vec):

        return F.log_softmax(self.linear(bow_vec))

def make_bow_vector(sentence, word_to_ix)

大概能看懂什么意思吧。就是把一个句子sentence通过word_to_ix转换成数字化序列.比如 sentence=我 是 一只 小 小 鸟 word_to_id={你:0,我:1,他:2,不:3,是:4,大:5,小:6,猪:7,鸟:8,,} make_bow_vector之后的结果是[0,1,0,0,1,0,2,0,1]。view()就是改变下向量维数。

这里是讲len(word_to_ix)1->1len(word_to_ix)

def make_bow_vector(sentence, word_to_ix):

    vec = torch.zeros(len(word_to_ix))

    for word in sentence:

        vec[word_to_ix[word]] += 1

    return vec.view(1, -1)

这个就不用说了吧 一样。(如果想知道torch.LongTensor啥意思的话。可以看看。Torch中，Tensor主要有ByteTensor（无符号char），CharTensor（有符号)，ShortTensor(shorts), IntTensor(ints), LongTensor(longs), FloatTensor(floats), DoubleTensor(doubles)，默认存放为double类型，如果需要特别指出，通过torch.setdefaulttensortype()方法进行设定。例如torch.setdefaulttensortype(‘torch.FloatTensor’)。 )

def make_target(label, label_to_ix):

    return torch.LongTensor([label_to_ix[label]])

这里再介绍下model.parameters()这个函数。他的返回结果是model里的所有参数。这里我们用的是线性函数，所以就是f(x)=Ax+b中的A和b(x即输入的数据)，这些参数在之后的反馈和更新参数需要的。

model = BoWClassifier(NUM_LABELS, VOCAB_SIZE)

for param in model.parameters():

    print("param:", param)

可以看出A是2len(vocab_size)，b是21

param: Parameter containing:

 

Columns 0 to 9 

 0.0786  0.1596  0.1259  0.0054  0.0558 -0.0911 -0.1804 -0.1526 -0.0287 -0.1086

-0.0651 -0.1096 -0.1807 -0.1907 -0.0727 -0.0179  0.1530 -0.0910  0.1943 -0.1148

 

Columns 10 to 19 

 0.0452 -0.0786  0.1776  0.0425  0.1194 -0.1330 -0.1877 -0.0412 -0.0269 -0.1572

-0.0361  0.1909  0.1558  0.1309  0.1461 -0.0822  0.1078 -0.1354 -0.1877  0.0184

 

Columns 20 to 25 

 0.1818 -0.1401  0.1118  0.1002  0.1438  0.0790

 0.1812 -0.1414 -0.1876  0.1569  0.0804 -0.1897

[torch.FloatTensor of size 2x26]

 

param: Parameter containing:

 0.1859

 0.1245

[torch.FloatTensor of size 2]

我们再看看model的def forward(self, bow_vec):怎么用。这里就想下面的代码一样，直接在mode()填一个参数即可，就调用forward函数。

sample = data[0]

bow_vector = make_bow_vector(sample[0], word_to_ix)

log_probs = model(autograd.Variable(bow_vector))

print("log_probs", log_probs)

输出是：（就是log_softmax后的值）

log_probs Variable containing:

-0.6160 -0.7768

[torch.FloatTensor of size 1x2]

我们这里看看在test上的预测

label_to_ix = { "SPANISH": 0, "ENGLISH": 1 }

for instance, label in test_data:

    bow_vec = autograd.Variable(make_bow_vector(instance, word_to_ix))

    log_probs = model(bow_vec)

    print log_probs

print next(model.parameters())[:,word_to_ix["creo"]]

结果是

Variable containing:

-0.5431 -0.8698

[torch.FloatTensor of size 1x2]

 

Variable containing:

-0.7405 -0.6480

[torch.FloatTensor of size 1x2]

 

Variable containing:

-0.0467

 0.1065

[torch.FloatTensor of size 2]

下面就该进行重要的部分了。

循环训练和更新参数

这里我们用的损失函数是nn.NLLLoss()负对数似然损失，优化依然用的最常见的optim.SGD() 梯度下降法，一般训练5-30次最终优化基本不再变化。

每一步过程：

a. 首先都要model.zero_grad()，因为接下来要极端梯度，得清零，以防问题

b. 将数据向量化(也可以说是数字序列化，转成计算机能看懂的形式)

c. 得到预测值

d. 求损失loss_function

e. 求梯度loss.backward()

f. 更新参数optimizer.step()

loss_function = nn.NLLLoss()

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

 

for epoch in range(100):

    for instance, label in data:

        model.zero_grad()

 

        bow_vec = autograd.Variable(make_bow_vector(instance, word_to_ix))

        target = autograd.Variable(make_target(label, label_to_ix))

 

        log_probs = model(bow_vec)

 

        loss = loss_function(log_probs, target)

        loss.backward()

        optimizer.step()

在测试集上测试

for instance, label in test_data:

    bow_vec = autograd.Variable(make_bow_vector(instance, word_to_ix))

    log_probs = model(bow_vec)

    print log_probs

我们在结果上很容易看到第一个例子预测是SPANISH最大，第二个是ENGLISH最大。成功了。

Variable containing:

-0.0842 -2.5161

[torch.FloatTensor of size 1x2]

 

Variable containing:

-2.4886 -0.0867

[torch.FloatTensor of size 1x2]

本文作者甄冉冉，原载于作者个人博客，雷锋网已获授权。