深度学习用于自然语言处理是将模式识别应用于单词、句子和段落，这与计算机视觉是将模式识别应用于像素大致相同。深度学习模型不会接收原始文本作为输入，它只能处理数值张量，因此我们必须将文本向量化（vectorize）。下图是主要流程。

one-hot编码是将每个单词与一个唯一的整数索引相关联，然后将这个整数索引 i 转换为长度为N的二进制向量（N是此表大小），这个向量只有第 i 个元素是1，其余都为0。

词嵌入是低维的浮点数向量，是从数据中学习得到的。

one-hot：高维度、稀疏

词嵌入：低维度、密集

这里我们重点介绍词嵌入！编译环境keras、jupyter Notebook

应用场景：IMDB电影评论情感预测任务

1、准备数据（keras内置）

2、将电影评论限制为前10 000个最常见的单词

3、评论长度限制20个单词

4、将输入的整数序列（二维整数张量）转换为嵌入序列（三维浮点数张量），将这个张量展平为二维，最后在上面训练一个Dense层用于分类

# 将一个Embedding层实例化
from keras.layers import Embedding

(最大单词索引+1， 嵌入的维度)

enmbedding_layer = Embedding(1000, 64)

加载数据、准备用于Embedding层

from keras.datasets import imdb
from keras import preprocessing

max_features = 10000
maxlen = 20

将数据加载为整数列表

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words = max_features)

x_train = preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen)
x_test = preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen)

在IMDB数据上使用Embedding层和分类器

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Flatten, Dense

model = Sequential()

model.add(Embedding(10000, 8, input_length=maxlen))

将三维的嵌入张量展平成（samples, maxlen * 8）

model.add(Flatten())

在上面添加分类器

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)

_________________________________________________________________

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 [==============================] - 10s 517us/step - loss: 0.6759 - acc: 0.6050 - val_loss: 0.6398 - val_acc: 0.6814

……

Epoch 10/10
20000/20000 [==============================] - 3s 127us/step - loss: 0.2839 - acc: 0.8860 - val_loss: 0.5303 - val_acc: 0.7466

得到验证精度约为75%，我们仅仅将嵌入序列展开并在上面训练一个Dense层，会导致模型对输入序列中的每个单词处理，而没有考虑单词之间的关系和句子结构。更好的做法是在嵌入序列上添加循环层或一维卷积层，将整个序列作为整体来学习特征。

如果可用的训练数据很少，无法用数据学习到合适的词嵌入，那怎么办？ ===> 使用预训练的词嵌入

这次，我们不使用keras内置的已经预先分词的IMDB数据，而是从头开始下载。

1. 下载IMDB数据的原始文本

地址：https://mng.bz/0tIo下载原始IMDB数据集并解压

import os

imdb_dir = 'F:/keras-dataset/aclImdb'
train_dir = os.path.join(imdb_dir, 'train')

labels = []
texts = []

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), errors='ignore')
texts.append(f.read())
f.close()
if label_type == 'neg':
labels.append(0)
else:
labels.append(1)

2. 对IMDB原始数据的文本进行分词

预训练的词嵌入对训练数据很少的问题特别有用，因此我们只采取200个样本进行训练

# 对数据进行分词
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
import numpy as np

在100个单词后截断评论

maxlen = 100

在200个样本上进行训练

training_samples = 200

在10000个样本上进行验证

validation_samples = 10000

只考虑数据集中前10000个最常见的单词

max_words = 10000

tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)

word_index = tokenizer.word_index
print('Found %s unique tokens.' % len(word_index))

data = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen)

labels = np.asarray(labels)
print('Shape of data tensor:', data.shape)
print('Shape of label tensor:', labels.shape)

将数据划分为训练集和验证集，但首先要打乱数据

因为一开始数据中的样本是排好序的（所有负面评论在前，正面评论在后）

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]

Found 88583 unique tokens.
Shape of data tensor: (25000, 100)
Shape of label tensor: (25000,)

3. 下载GloVe词嵌入

地址：https://nlp.stanford.edu/projects/glove/ 文件名是glove.6B.zip，里面包含400 000个单词的100维向量。解压文件

对解压文件进行解析，构建一个单词映射为向量表示的索引

# 解析GloVe词嵌入文件
glove_dir = 'F:/keras-dataset'

embeddings_index = {}

f = open(os.path.join(glove_dir, 'glove.6B.100d.txt'), errors='ignore')
for line in f:
values = line.split()
word = values[0]
coefs = np.asarray(values[1:], dtype='float32')
embeddings_index[word] = coefs
f.close()

print('Found %s word vectors.' % len(embeddings_index))

创建一个可以加载到Embedding层中的嵌入矩阵

对于单词索引中索引为i的单词，这个矩阵的元素i就是这个单词对应的 embedding_dim 为向量

embedding_dim = 100
embedding_matrics = np.zeros((max_words, embedding_dim))
for word, i in word_index.items():
embedding_vector = embeddings_index.get(word)
if i < max_words:
if embedding_vector is not None:
embedding_matrics[i] = embedding_vector

Found 399913 word vectors.

4. 定义模型

# 模型定义
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, Flatten, Dense

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()

_________________________________________________________________

Layer (type) Output Shape Param #

embedding_3 (Embedding) (None, 100, 100) 1000000
_________________________________________________________________
flatten_2 (Flatten) (None, 10000) 0
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense) (None, 32) 320032
_________________________________________________________________

dense_3 (Dense) (None, 1) 33

Total params: 1,320,065
Trainable params: 1,320,065
Non-trainable params: 0

6. 在模型中加载GloVe嵌入

Embedding层只有一个权重矩阵，是一个二维的浮点数矩阵，其中每个元素i是索引i相关联的词向量，将准备好的GloVe矩阵加载到Embedding层中，即模型的第一层

# 将预训练的词嵌入加载到Embedding层
model.layers[0].set_weights([embedding_matrics])

冻结Embedding层

model.layers[0].trainable = False

7. 训练和评估模型

# 训练模型与评估模型
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')

Train on 200 samples, validate on 10000 samples
Epoch 1/10
200/200 [==============================] - 1s 4ms/step - loss: 0.9840 - acc: 0.5300 - val_loss: 0.6942 - val_acc: 0.4980

……..

Epoch 10/10
200/200 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0598 - acc: 1.0000 - val_loss: 0.8704 - val_acc: 0.5339

8. 绘制结果

# 绘制图像
import matplotlib.pyplot as plt

acc = history.history['acc']
val_acc = history.history['val_acc']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']

epochs = range(1, len(acc) + 1)

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.figure()

plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.legend()

plt.show()

模型很快就开始过拟合，因为训练样本很少，效果不是很好。验证集的精度56%

9. 对测试集数据进行分词，并对数据进行评估模型

# 对测试集数据进行分词
test_dir = os.path.join(imdb_dir, 'test')

labels = []
texts = []

for label_type in ['neg', 'pos']:
dir_name = os.path.join(test_dir, label_type)
for fname in sorted(os.listdir(dir_name)):
if fname[-4:] == '.txt':
f = open(os.path.join(dir_name, fname), errors='ignore')
texts.append(f.read())
f.close()
if label_type == 'neg':
labels.append(0)
else:
labels.append(1)

sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
x_test = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen)
y_test = np.asarray(labels)

在测试集上评估模型

model.load_weights('pre_trained_glove_model.h5')
model.evaluate(x_test, y_test)

25000/25000 [==============================] - 1s 50us/step

[0.8740278043365478, 0.53072]

测试精度达到53%，效果还可以，因为我们只使用了很少的训练样本

在不使用预训练词嵌入的情况下，训练相同的模型

# 在不使用预训练词嵌入的情况下，训练相同的模型
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, Flatten, Dense

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()

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))

验证集的精度大概52%