0.前言

写在最前，最近2年AI很火，各行各业都想学，本文主要分享的是一个利用神经网络对英文文本分类的介绍，这是笔者的一个大学的作业，在此开放出来给大家学习，讨论。

仓库地址：github.com/guanjiangta… 喜欢的请给个小星星吧～

1.实现一个AI的步骤

接下来我要将的就是AI八股文，怎么实现一个AI。如有冒犯请多担待～不足之处请多多指教。

1.1 确定需要做啥

这次就拿我之前实现猫狗分类来说。做事情第一步我们需要明确目标，本次目标是对猫狗进行识别分类，那么就只存在猫或者狗，不会突然冒出来猪，牛，羊这些，如果有我们统一归类为其他。

那么我们就确定了，本次我们要做的范围就是猫，狗，其他。

1.2 选取框架

在各种眼花缭乱的框架中选取一份适合你的，我选择了PaddlePaddle。

1.3 实操-数据预处理

针对不同的场景，对数据进行不同的处理，这里猫狗分类的话，我们就是针对猫，狗和其他奇怪的动物进行特征提取，对初始数据集做一些基础的标注功能，我们俗称教机器认字。

1.4 实操-生成训练数据集

这里就按照本身的数据集条件进行划分了，诸位可以随意，不过建议不要少于5k张图片～

1.5 实操-其余部分

1）选择网络模型：根据不同的需求，选取不同的模型进行训练。我这次是做图像类的，就随便选了一个图像类的模型，CNN吧（巨佬可以选择自己配置）。

2）配置算法，训练出结果，看loss这三步我们俗称调参。

科普一下，调参侠就是由此而来。

3）经过我们艰苦卓绝的努（调）力（参），终于得出了结果。

4）最后运行test进行验证。

5）如果还需要部署，就得具备一定的编程能力了～

1.6 介绍一下本次文章

本次是做一个文本分类，英文的，所有的数据来自国外某社交媒体网站，我们要对这些做一定的分类。

这里涉及到因为是来自国外媒体网站，所以用户说话就比较随意，老外交流也可能发简写单词，所以为了提高准确度，我还是做了一些小小的处理的。

2.文件介绍

create_data_start.py 文本处理方法

create_data_utils.py 文本处理工具

model.py 模型文件1

多模态学习文件，这是针对不规则数据集的处理方法。算法不是很完善，有待优化。

net.py 主要的模型文件

主要采用的是cnn，之前那个版本是bilstm现在换成了CNN。主要还是依靠大型稀疏矩阵进行学习。

read_config.py 读取配置文件

pre_create_data.py 数据预处理文件

主要包括的操作有

1，单词分词，因为我发现数据集里面有部分单词分词效率过低。所以我对于此类单词，利用wordninja库进行了再一次分词，效果优于之前的文件。

2，单词纠正，因为文本中存在，因为的口语描述，比如u == you ，这类单词对于数据训练来说效果是非常差的，所以这些我利用了workcheck进行纠正，思路就是正则替换。其中wordcheck.txt是含有12w行《老友记》台词的数据集。（其实纠正效果还是不是很明显，但是相比之前已经好多了）

text_reader.py 数据集读取文件

trian.py 训练文件

utils.py 这个是之前版本的工具文件

valid_model_acc.py 模型准确率验证文件

valid.py 预测输出，并得到accuary文件

wordcheck.py 单词纠正算法文件

3.核心算法

3.1 cnn算法

代码：

import paddle.fluid as fluid

def cnn_net(data,label,dict_dim,emb_dim=128,hid_dim=128,hid_dim2=96,class_dim=10,
            win_size=3,is_infer=False):
    """
    Conv net
    """
    # embedding layer
    emb = fluid.layers.embedding(input=data, size=[dict_dim, emb_dim])
    # convolution layer
    conv_3 = fluid.nets.sequence_conv_pool(
        input=emb,
        num_filters=hid_dim,
        filter_size=win_size,
        act="tanh",
        pool_type="max")
    # full connect layer
    fc_1 = fluid.layers.fc(input=[conv_3], size=hid_dim2)
    # dropout layer
    dropout_1 = fluid.layers.dropout(x=fc_1,dropout_prob=0.5,name="dropout")
    # softmax layer
    prediction = fluid.layers.fc(input=[dropout_1], size=class_dim, act="softmax")
    return prediction

4.操作步骤

4.1 预处理数据

①：拆分单词

因为部分文档的单词标识度不是很高，所以我利用的wordninja框架进行再次分词。这样很明显一些单词被再次分割。比如2019years已经被分割成了2019 years。这样的效果比之前好很多了。只要我们人读起来就比较通顺了。

②：单词拼写纠正

因为数据集中是采集的是国外的社交网站发的贴子，说说之类，所以有很多的俚语和外国人说的话，会省略很多单词，或则和用其他的单词代替原有代词（读音相同）。比如：u == you ，c == say等。

③：操作方法

python pre_create_data.py

④：代码

 # 拆分单词
 data = wdja.split(data)
 data1 = []
 for data2 in data:
     # 单词拼写纠正
     data1.append(wordcheck.correct(data2))
 strs = " ".join(list(data1))
 x_train_list.append(strs)
 x_train_file.write(strs + "\n")

4.2 生成数据集

①：生成过程

生成数据字典 -> 根据测试集和验证集的单词，生成一个数据字典，大小根据内容的单词多少决定。文件名称：dict_txt_all.txt。

生成测试集合和训练集合 -> 文件名称：train_list_end.txt/valid_list_end.txt。

过程中使用了词干还原算法，将复数，动名词，完成时等进行了还原。WordNetLemmatizer 是用于取出停止词。

②：操作

先运行：python pre_create_data.py 生成 train.txt，valid.txt文件。

再次运行：python create_data_start.py

选择 1 训练模式。

生成训练集合之后，选择1 继续生成，然后得到结果。

4.3 执行训练

①：使用GPU进行训练

为了提高计算速度所以我采用的是GPU进行运算和训练。

代码如下：

#创建一个执行器
#1：CPU训练速度比较慢，故采用GPU进行训练
#2：为了保证acc，所以请使用GPU。
place = fluid.CUDAPlace(0)

②：输出模型

    # 保存预测模型
    save_path = 'infer_model/'

    # 删除旧的模型文件
    shutil.rmtree(save_path, ignore_errors=True)

    # 创建保持模型文件目录
    os.makedirs(save_path)

    # 保存预测模型
    fluid.io.save_inference_model(save_path, feeded_var_names=[words.name], target_vars=[model], executor=exe)

模型名称为：infer_model

③：使用方式

在完成了1，2流程之后即可进行运行此代码

python train.py

4.4 执行预测

①：选择GPU进行预测输出

②：输出文件为result.txt

其中输出的结果里面就包含了acc。

4.5 框架安装方法

①：访问网站paddlepaddle.org/paddle/Gett…

②：输出结果

安装信息：

pip3 install paddlepaddle-gpu

验证信息：

使用 python3 进入python解释器，输入import paddle.fluid ，再输入 paddle.fluid.install_check.run_check()。如果出现 Your Paddle Fluid is installed succesfully!，说明您已成功安装。

说明信息：

需要 python 版本高于 3.5.0 且 pip 版本高于 9.0.1。更多帮助信息请参考 Ubuntu 下使用 pip 安装

注：pip install paddlepaddle-gpu 命令将安装支持CUDA 9.0 cuDNN v7的PaddlePaddle，如果您的CUDA或cuDNN版本与此不同，可以参考这里了解其他CUDA/cuDNN版本所适用的安装命令

4.6 代码测试

环境：

显卡	NVIDIA Tesla V100
Cores	2
内存	8GB Memory
系统	Ubuntu
显存	16G
paddlepaddle版本	框架: PaddlePaddle 1.4.1 (Python 3.6)

软件：Jupyter 笔记本

地址：aistudio.baidu.com

模型：infer_model

训练迭代日志输出：

Pass:5, Batch:40, Cost:1.07034, Acc:0.67969
Test:5, Cost:1.30199, ACC:0.58453
Pass:6, Batch:0, Cost:1.01823, Acc:0.73438
Test:6, Cost:1.29810, ACC:0.57989
Pass:6, Batch:40, Cost:1.02507, Acc:0.67969
Test:6, Cost:1.25205, ACC:0.58379
Pass:7, Batch:0, Cost:0.92054, Acc:0.76562
Test:7, Cost:1.24948, ACC:0.58575
Pass:7, Batch:40, Cost:1.03106, Acc:0.74219
Test:7, Cost:1.21637, ACC:0.59475
Pass:8, Batch:0, Cost:1.00770, Acc:0.75000
Test:8, Cost:1.21415, ACC:0.59182
Pass:8, Batch:40, Cost:0.84253, Acc:0.83594
Test:8, Cost:1.19011, ACC:0.60232
Pass:9, Batch:0, Cost:0.87655, Acc:0.77344
Test:9, Cost:1.18894, ACC:0.59915
Pass:9, Batch:40, Cost:0.88950, Acc:0.74219
Test:9, Cost:1.17149, ACC:0.60451
Pass:10, Batch:0, Cost:0.81905, Acc:0.77344
Test:10, Cost:1.16931, ACC:0.60939
Pass:10, Batch:40, Cost:0.70325, Acc:0.84375
Test:10, Cost:1.15738, ACC:0.61428
Pass:11, Batch:0, Cost:0.71462, Acc:0.81250
Test:11, Cost:1.15619, ACC:0.61525
Pass:11, Batch:40, Cost:0.68220, Acc:0.84375
Test:11, Cost:1.14702, ACC:0.61795
Pass:12, Batch:0, Cost:0.43453, Acc:0.96094
Test:12, Cost:1.14599, ACC:0.61428
Pass:12, Batch:40, Cost:0.66188, Acc:0.84375
Test:12, Cost:1.14097, ACC:0.61697
Pass:13, Batch:0, Cost:0.58125, Acc:0.85156
Test:13, Cost:1.14213, ACC:0.61916
Pass:13, Batch:40, Cost:0.64012, Acc:0.85938
Test:13, Cost:1.13701, ACC:0.62721
Pass:14, Batch:0, Cost:0.63643, Acc:0.82031
Test:14, Cost:1.13649, ACC:0.62697
Pass:14, Batch:40, Cost:0.50114, Acc:0.87500
Test:14, Cost:1.13436, ACC:0.62819
Pass:15, Batch:0, Cost:0.49957, Acc:0.90625
Test:15, Cost:1.13572, ACC:0.63014
Pass:15, Batch:40, Cost:0.47065, Acc:0.85938
Test:15, Cost:1.13555, ACC:0.62990
Pass:16, Batch:0, Cost:0.39780, Acc:0.91406
Test:16, Cost:1.13521, ACC:0.62869
Pass:16, Batch:40, Cost:0.37418, Acc:0.94531
Test:16, Cost:1.13725, ACC:0.63038
Pass:17, Batch:0, Cost:0.42288, Acc:0.92969
省略了一些

预测迭代输出（部分）：

预测结果标签为：3， 名称为：3， 概率为：0.999515
预测结果标签为：8， 名称为：8， 概率为：0.999912
预测结果标签为：3， 名称为：3， 概率为：0.999656
预测结果标签为：5， 名称为：5， 概率为：0.999305
预测结果标签为：3， 名称为：3， 概率为：0.999532
预测结果标签为：9， 名称为：9， 概率为：0.999810
预测结果标签为：9， 名称为：9， 概率为：0.993418
预测结果标签为：9， 名称为：9， 概率为：0.999761
预测结果标签为：8， 名称为：8， 概率为：0.999687
预测结果标签为：1， 名称为：1， 概率为：0.995791
预测结果标签为：8， 名称为：8， 概率为：0.999731
预测结果标签为：5， 名称为：5， 概率为：0.995905
预测结果标签为：5， 名称为：5， 概率为：0.997542
预测结果标签为：9， 名称为：9， 概率为：0.999930
预测结果标签为：2， 名称为：2， 概率为：0.998152
预测结果标签为：9， 名称为：9， 概率为：0.999630
预测结果标签为：5， 名称为：5， 概率为：0.999668
预测结果标签为：5， 名称为：5， 概率为：0.999181
预测结果标签为：8， 名称为：8， 概率为：0.999770
预测结果标签为：9， 名称为：9， 概率为：0.998988
预测结果标签为：9， 名称为：9， 概率为：0.999110
预测结果标签为：3， 名称为：3， 概率为：0.999672
预测结果标签为：3， 名称为：3， 概率为：0.999675
省略了一些
the accurary is :0.981

最后准确率在0.981。

5.总结

其实大部分人做这块还是面向算法模型和框架做事情～所以我们所需要掌握的就是如何正确使用框架，输出目标结果即可。没必要去搞一些花里胡哨的。差不多就到这里吧，码字好累啊～～～～～

基于PaddlePaddle实现文本分类