目录：
将文本分解而成的单元（单词、字符或 n-gram）叫作标记（token），将文本分解成标记的过程叫作分词（tokenization）。所有文本向量化过程都是应用某种分词方案，然后将数值向量与生成的标记相关联。主要有两种方法：对标记作 one-hot 编码（one-hot encoding）与标记嵌入【token embedding，通常只用于单词，叫作词嵌入（word embedding）】。
词袋（bag-of-words）是一种不保存顺序的分词方法（生成的标记组成一个集合，而不是一个序列，舍弃了句子的总体结构），因此它往往被用于浅层的语言处理模型，而不是深度学习模型。
一、单词和字符的 one-hot 编码
one-hot 编码是将标记转换为向量的最常用、最基本的方法。
Keras 的内置函数可以对原始文本数据进行单词级或字符级的 one-hot 编码。
import keras
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
samples = ['The cat sat on the mat.', 'The dog ate my homework.']
# 创建一个分词器（tokenizer），设置为只考虑前1000个最常见的单词
tokenizer = Tokenizer(num_words=1000)
# 构建单词索引，根据samples的内容来创建分词器
tokenizer.fit_on_texts(samples)
# 将字符串转换为整数索引组成的列表
# 单词转换为了数字 [[1, 2, 3, 4, 1, 5], [1, 6, 7, 8, 9]]
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(samples)
# 文本转换为了 one-hot编码
one_hot_results = tokenizer.texts_to_matrix(samples, mode='binary')
# 每个单词对应的索引值
word_index = tokenizer.word_index
print('Found %s unique tokens.' % len(word_index))
output:
Found 9 unique tokens.
sequences
output:
[[1, 2, 3, 4, 1, 5], [1, 6, 7, 8, 9]]
one_hot_results
output:
array([[0., 1., 1., ..., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., ..., 0., 0., 0.]])
word_index
output:
{'the': 1,
'cat': 2,
'sat': 3,
'on': 4,
'mat': 5,
'dog': 6,
'ate': 7,
'my': 8,
'homework': 9}
二、使用词嵌入
将单词与向量相关联还有另一种常用的强大方法，就是使用密集的词向量（word vector），也叫词嵌入（word embedding）。
- one-hot词向量：稀疏（大部分为 0）、高维（20000 或更高）、硬编码（没有意义）
- word embedding：密集（0 比较少）、低维（256/512/1024）、从数据中学习得到（具有一定的意义）
获取词嵌入的两种方法：
- 在完成主任务的同时学习词嵌入。一开始是随机的词向量，然后对这些词向量进行学习，其学习的方式与学习神经网络的权重相同。
- 预计算好的词嵌入，然后将其加载到模型中。这些词嵌入叫作预训练词嵌入（pretrained word embedding）。
2.1 利用 Embedding 层学习词嵌入
词向量之间的几何关系应该表示这些词之间的语义关系。词嵌入的作用应该是将人类的语言映射到几何空间中。Keras 可以实现学习一个新的嵌入空间。我们要做的就是学习一个层的权重，这个层就是 Embedding 层。
from keras.layers import Embedding # Embedding层至少需要两个参数： # 标记的个数（这里是1000，即最大单词索引+1）—— 单词数 # 嵌入的维度（这里是64）—— 词向量维度 embedding_layer = Embedding(1000, 64)
最好将 Embedding 层理解为一个字典，将整数索引（表示特定单词）映射为密集向量。它接收整数作为输入，并在内部字典中查找这些整数，然后返回相关联的向量。Embedding 层实际上是一种字典查找。
单词索引 → Embedding 层 → 对应的词向量
- 单词索引：单词对应的数字
- Embedding 层：矩阵
- 对应的词向量：相当于字典，单词与向量一一对应
Embedding 层的输入是一个二维整数张量，其形状为 (samples, sequence_length)，每个元素是一个整数序列。较短的序列应该用 0 填充，较长的序列应该比截断。
这个 Embedding 层返回一个形状为 (samples, sequence_length, embedding_dimensionality) 的三维浮点数张量。然后可以用 RNN 层或一维卷积层来处理这个三维张量。
将一个 Embedding 层实例化时，它的权重（即标记向量的内部字典）最开始是随机的，与其他层一样。在训练过程中，利用反向传播来逐渐调节这些词向量。
加载 IMDB 数据，准备用于 Embedding 层
from keras.datasets import imdb from keras import preprocessing # 作为特征的单词个数 max_features = 10000 # 在这多单词截断文本（这些单词都属于 max_feature 个最常见的单词） # 保留文本的长度 maxlen = 20 # 将数据加载为整数列表，每个单词对应一个数字 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features) # 将整数列表转换成形状为 (samples, maxlen) 的二维整数张量 # 过长的截断，过短的补0 x_train = preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen) x_test = preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen)
x_train 的每一个元素，都是一个 10 维的向量
在 IMDB 数据上使用 Embedding 层和分类器
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Flatten, Dense, Embedding
model = Sequential()
# input_dim: 10000个最常见的单词
# output_dim: 每个单词的向量维度为8维
# input_length: 为文本长度
# Embedding 层激活的形状为 (samples, maxlen, 8)
model.add(Embedding(10000, 8, input_length=maxlen))
# 将三维的嵌入张量展平成形状为 (samples, maxlen * 8) 的二维张量
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
model.summary()
history = model.fit(x_train, y_train,
epochs=10,
batch_size=32,
validation_split=0.2)
结果如下：
_________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= embedding_2 (Embedding) (None, 20, 8) 80000 _________________________________________________________________ flatten_1 (Flatten) (None, 160) 0 _________________________________________________________________ dense_1 (Dense) (None, 1) 161 ================================================================= Total params: 80,161 Trainable params: 80,161 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________ Train on 20000 samples, validate on 5000 samples Epoch 1/10 20000/20000 [==============================] - 1s 69us/step - loss: 0.6759 - acc: 0.6049 - val_loss: 0.6398 - val_acc: 0.6814 Epoch 2/10 20000/20000 [==============================] - 1s 50us/step - loss: 0.5658 - acc: 0.7425 - val_loss: 0.5467 - val_acc: 0.7204 Epoch 3/10 20000/20000 [==============================] - 1s 53us/step - loss: 0.4752 - acc: 0.7808 - val_loss: 0.5113 - val_acc: 0.7384 Epoch 4/10 20000/20000 [==============================] - 1s 59us/step - loss: 0.4263 - acc: 0.8077 - val_loss: 0.5008 - val_acc: 0.7452 Epoch 5/10 20000/20000 [==============================] - 1s 51us/step - loss: 0.3930 - acc: 0.8257 - val_loss: 0.4981 - val_acc: 0.7536 Epoch 6/10 20000/20000 [==============================] - 1s 51us/step - loss: 0.3668 - acc: 0.8395 - val_loss: 0.5014 - val_acc: 0.7530 Epoch 7/10 20000/20000 [==============================] - 1s 51us/step - loss: 0.3435 - acc: 0.8534 - val_loss: 0.5052 - val_acc: 0.7520 Epoch 8/10 20000/20000 [==============================] - 1s 51us/step - loss: 0.3223 - acc: 0.8657 - val_loss: 0.5132 - val_acc: 0.7486 Epoch 9/10 20000/20000 [==============================] - 1s 51us/step - loss: 0.3023 - acc: 0.8766 - val_loss: 0.5213 - val_acc: 0.7490 Epoch 10/10 20000/20000 [==============================] - 1s 51us/step - loss: 0.2839 - acc: 0.8860 - val_loss: 0.5303 - val_acc: 0.7466
精度为 75%，不过只考虑了评论的前 20 个单词，同时仅仅将嵌入序列展开并在上面训练一个 Dense 层，更好的做法是在嵌入序列上添加循环层或一维卷积层，将每个序列作为整体来学习特征。
2.2 使用预训练的词嵌入
- word2vec
- Glove（global vectors for word representation，词表示全局向量）
可以在 Keras 的 Embedding 层直接使用。
三、理解循环神经网络
循环神经网络（RNN，recurrent neural network）：它处理序列的方式是，遍历所有序列元素，并保存一个状态（state），其中包含与已查看内容相关的信息。Keras 中 SimpleRNN 层实现了最简单的 RNN。
与 Keras 中的所有循环层一样，SimpleRNN 可以在两种不同的模式下运行：一种是返回每个时间步连续输出的完整序列，即形状为 (batch_size, timesteps, output_features) 的三维张量；另一种是只返回每个输入序列的最终输出，即形状为 (batch_size, output_features) 的二维张量。这两种模式由 return_sequences 这个构造函数参数来控制。我们来看一个使用 SimpleRNN 的例子，它只返回最后一个时间步的输出。
from keras.models import Sequential from keras.layers import Embedding, SimpleRNN model = Sequential() model.add(Embedding(10000, 32)) model.add(SimpleRNN(32)) model.summary() output: _________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= embedding_1 (Embedding) (None, None, 32) 320000 _________________________________________________________________ simple_rnn_1 (SimpleRNN) (None, 32) 2080 ================================================================= Total params: 322,080 Trainable params: 322,080 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________
下面这个例子返回完整的状态序列。
model = Sequential() model.add(Embedding(10000, 32)) model.add(SimpleRNN(32, return_sequences=True)) model.summary() output: _________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= embedding_2 (Embedding) (None, None, 32) 320000 _________________________________________________________________ simple_rnn_2 (SimpleRNN) (None, None, 32) 2080 ================================================================= Total params: 322,080 Trainable params: 322,080 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________
为了提高网络的表达能力，将多个循环层逐个堆叠有时也是很有用的。在这种情况下，你需要让所有中间层都返回完整的输出序列。
model = Sequential() model.add(Embedding(10000, 32)) model.add(SimpleRNN(32, return_sequences=True)) model.add(SimpleRNN(32, return_sequences=True)) model.add(SimpleRNN(32, return_sequences=True)) model.add(SimpleRNN(32)) model.summary() output: _________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= embedding_3 (Embedding) (None, None, 32) 320000 _________________________________________________________________ simple_rnn_3 (SimpleRNN) (None, None, 32) 2080 _________________________________________________________________ simple_rnn_4 (SimpleRNN) (None, None, 32) 2080 _________________________________________________________________ simple_rnn_5 (SimpleRNN) (None, None, 32) 2080 _________________________________________________________________ simple_rnn_6 (SimpleRNN) (None, 32) 2080 ================================================================= Total params: 328,320 Trainable params: 328,320 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________
接下来，我们将这个模型应用于 IMDB 电影评论分类问题。首先，对数据进行预处理。
准备 IMDB 数据
from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing import sequence
max_features = 10000 # number of words to consider as features
maxlen = 500 # cut texts after this number of words (among top max_features most common words)
batch_size = 32
print('Loading data...')
(input_train, y_train), (input_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features)
print(len(input_train), 'train sequences')
print(len(input_test), 'test sequences')
print('Pad sequences (samples x time)')
input_train = sequence.pad_sequences(input_train, maxlen=maxlen)
input_test = sequence.pad_sequences(input_test, maxlen=maxlen)
print('input_train shape:', input_train.shape)
print('input_test shape:', input_test.shape)
用 Embedding 层和一个 SimpleRNN 层来训练模型
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
# 单词数
# 单词向量维度
model.add(Embedding(max_features, 32))
# 输出RNN的单元数
model.add(SimpleRNN(32))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
history = model.fit(input_train, y_train,
epochs=10,
batch_size=128,
validation_split=0.2)
四、理解 LSTM 层和 GRU 层
SimpleRNN 由于梯度消失问题（vanishing gradient problem），无法学到这种长期依赖信息。
LSTM，long short-term memory，有 3 个 gate。
详细参考其他关于 LSTM 的博文
使用 Keras 中的 LSTM 层
from keras.layers import LSTM, Dense
model = Sequential()
model.add(Embedding(max_features, 32))
model.add(LSTM(32))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['acc'])
history = model.fit(input_train,
y_train,
epochs=10,
batch_size=128,
validation_split=0.2)
验证精度达到 89%，比 SimpleRNN 网络好很多，这主要是因为 LSTM 受梯度消失问题的影响要小得多。
五、循环神经网络的高级用法
- 循环 dropout（recurrent dropout）：这是一种特殊的内置方法，在循环层中使用 dropout 来降低过拟合。
- 堆叠循环层（stacking recurrent layers）：可以提高网络的表达能力（代价是更高的计算负荷）。
- 双向循环层（bidirectional recurrent layer）。将相同的信息以不同的方式呈现给循环网络，可以提高精度并缓解遗忘问题。
GRU，gated recurrent unit，门控循环单元，其工作原理与 LSTM 相同，但它做了一些简化，因此运行的计算代价更低（虽然表示能力可能不如 LSTM）。机器学习中到处可以见到这种计算代价与表示能力之间的折中。
5.1 循环 dropout（recurrent dropout）
Keras 的每个循环层都有两个与 dropout 相关的参数：一个是 dropout，它是一个浮点数，指定该层输入单元的 dropout 比率；另一个是 recurrent_dropout，指定循环单元的 dropout 比率。
...
model = Sequential()
model.add(layers.GRU(32,
dropout=0.2,
recurrent_dropout=0.2,
input_shape=(None, float_data.shape[-1])))
model.add(layers.Dense(1))
...
双向 RNN 层的工作原理
5.2 堆叠循环层（stacking recurrent layers）
可以构建更加强大的循环网络。在 Keras 中逐个堆叠循环层，所有中间层都应该返回完整的输出序列（一个 3D 张量），而不是只返回最后一个时间步的输出。这可以通过指定 return_sequences=True 来实现。
from keras.models import Sequential
from keras import layers
from keras.optimizers import RMSprop
model = Sequential()
model.add(layers.GRU(32,
dropout=0.1,
recurrent_dropout=0.5,
return_sequences=True,
input_shape=(None, float_data.shape[-1])))
model.add(layers.GRU(64, activation='relu',
dropout=0.1,
recurrent_dropout=0.5))
model.add(layers.Dense(1))
5.3 双向循环层（bidirectional recurrent layer）
可以考虑人生如果返老还童，那么会有完全不同的心智模型，这就是双向 RNN 的想法。
在 Keras 中将一个双向 RNN 实例化，我们需要使用 Bidirectional 层，它的第一个参数是一个循环层实例。Bidirectional 对这个循环层创建了第二个单独实例，然后使用一个实例按正序处理输入序列，另一个实例按照逆序处理输入序列。
Bidirectional 相当于有 LSTM 正反两层，可以参见下面的对比参数，BiLSTM 是 LSTM 的两倍。
model = Sequential() model.add(layers.Embedding(10000, 32)) model.add(layers.Bidirectional(layers.LSTM(32))) model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid')) model.summary()
output:
_________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= embedding_1 (Embedding) (None, None, 32) 320000 _________________________________________________________________ bidirectional_1 (Bidirection (None, 64) 16640 _________________________________________________________________ dense_3 (Dense) (None, 1) 65 ================================================================= Total params: 336,705 Trainable params: 336,705 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________
LSTM:
model = Sequential() model.add(layers.Embedding(10000, 32)) model.add(layers.LSTM(32)) model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid')) model.summary()
output:
_________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= embedding_4 (Embedding) (None, None, 32) 320000 _________________________________________________________________ lstm_4 (LSTM) (None, 32) 8320 _________________________________________________________________ dense_6 (Dense) (None, 1) 33 ================================================================= Total params: 328,353 Trainable params: 328,353 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________