RNN经典案例实战使用RNNLSTMGRU模型构建姓名分类器
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了RNN经典案例实战使用RNNLSTMGRU模型构建姓名分类器相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
RNN实战-使用RNN、LSTM、GRU模型构建人名分类器
前言
学习目标:
- 了解有关人名分类问题和有关数据.
- 掌握使用RNN构建人名分类器实现过程.
关于人名分类问题:
以一个人名为输入, 使用模型帮助我们判断它最有可能是来自哪一个国家的人名, 这在某些国际化公司的业务中具有重要意义, 在用户注册过程中, 会根据用户填写的名字直接给他分配可能的国家或地区选项, 以及该国家或地区的国旗, 限制手机号码位数等等.
人名分类数据:
- 数据下载地址:
https://download.pytorch.org/tutorial/data.zip - 数据文件预览:
- data/
- names/
Arabic.txt
Chinese.txt
Czech.txt
Dutch.txt
English.txt
French.txt
German.txt
Greek.txt
Irish.txt
Italian.txt
Japanese.txt
Korean.txt
Polish.txt
Portuguese.txt
Russian.txt
Scottish.txt
Spanish.txt
Vietnamese.txt
Chiness.txt 预览:
Ang
Au-Yong
Bai
Ban
Bao
Bei
Bian
Bui
Cai
Cao
Cen
Chai
Chaim
Chan
Chang
Chao
Che
Chen
Cheng
整个案例的实现可分为以下五个步骤:
- 第一步: 导入必备的工具包.
- 第二步: 对data文件中的数据进行处理，满足训练要求.
- 第三步: 构建RNN模型(包括传统RNN, LSTM以及GRU).
- 第四步: 构建训练函数并进行训练.
- 第五步: 构建评估函数并进行预测.
1. 环境准备
python版本使用3.6.x, pytorch版本使用1.3.1
pip install torch==1.3.1
导入必备的工具包:
# 从io中导入文件打开方法
from io import open
# 帮助使用正则表达式进行子目录的查询
import glob
import os
# 用于获得常见字母及字符规范化
import string
import unicodedata
# 导入随机工具random
import random
# 导入时间和数学工具包
import time
import math
# 导入torch工具
import torch
# 导入nn准备构建模型
import torch.nn as nn
# 引入制图工具包
import matplotlib.pyplot as plt
2. 数据处理
第二步: 对data文件中的数据进行处理，满足训练要求.
获取常用的字符数量:
# 获取所有常用字符包括字母和常用标点
all_letters = string.ascii_letters + " .,;'"
# 获取常用字符数量
n_letters = len(all_letters)
print("n_letter:", n_letters)
输出效果:
n_letter: 57
字符规范化之unicode转Ascii函数:
# 关于编码问题我们暂且不去考虑
# 我们认为这个函数的作用就是去掉一些语言中的重音标记
# 如: Ślusàrski ---> Slusarski
def unicodeToAscii(s):
return ''.join(
c for c in unicodedata.normalize('NFD', s)
if unicodedata.category(c) != 'Mn'
and c in all_letters
)
调用:
s = "Ślusàrski"
a = unicodeToAscii(s)
print(a)
输出效果:
Slusarski
构建一个从持久化文件中读取内容到内存的函数:
data_path = "./data/name/"
def readLines(filename):
"""从文件中读取每一行加载到内存中形成列表"""
# 打开指定文件并读取所有内容, 使用strip()去除两侧空白符, 然后以'\\n'进行切分
lines = open(filename, encoding='utf-8').read().strip().split('\\n')
# 对应每一个lines列表中的名字进行Ascii转换, 使其规范化.最后返回一个名字列表
return [unicodeToAscii(line) for line in lines]
调用:
# filename是数据集中某个具体的文件, 我们这里选择Chinese.txt
filename = data_path + "Chinese.txt"
lines = readLines(filename)
print(lines)
输出效果:
lines: ['Ang', 'AuYong', 'Bai', 'Ban', 'Bao', 'Bei', 'Bian', 'Bui', 'Cai', 'Cao', 'Cen', 'Chai', 'Chaim', 'Chan', 'Chang', 'Chao', 'Che', 'Chen', 'Cheng', 'Cheung', 'Chew', 'Chieu', 'Chin', 'Chong', 'Chou', 'Chu', 'Cui', 'Dai', 'Deng', 'Ding', 'Dong', 'Dou', 'Duan', 'Eng', 'Fan', 'Fei', 'Feng', 'Foong', 'Fung', 'Gan', 'Gauk', 'Geng', 'Gim', 'Gok', 'Gong', 'Guan', 'Guang', 'Guo', 'Gwock', 'Han', 'Hang', 'Hao', 'Hew', 'Hiu', 'Hong', 'Hor', 'Hsiao', 'Hua', 'Huan', 'Huang', 'Hui', 'Huie', 'Huo', 'Jia', 'Jiang', 'Jin', 'Jing', 'Joe', 'Kang', 'Kau', 'Khoo', 'Khu', 'Kong', 'Koo', 'Kwan', 'Kwei', 'Kwong', 'Lai', 'Lam', 'Lang', 'Lau', 'Law', 'Lew', 'Lian', 'Liao', 'Lim', 'Lin', 'Ling', 'Liu', 'Loh', 'Long', 'Loong', 'Luo', 'Mah', 'Mai', 'Mak', 'Mao', 'Mar', 'Mei', 'Meng', 'Miao', 'Min', 'Ming', 'Moy', 'Mui', 'Nie', 'Niu', 'OuYang', 'OwYang', 'Pan', 'Pang', 'Pei', 'Peng', 'Ping', 'Qian', 'Qin', 'Qiu', 'Quan', 'Que', 'Ran', 'Rao', 'Rong', 'Ruan', 'Sam', 'Seah', 'See ', 'Seow', 'Seto', 'Sha', 'Shan', 'Shang', 'Shao', 'Shaw', 'She', 'Shen', 'Sheng', 'Shi', 'Shu', 'Shuai', 'Shui', 'Shum', 'Siew', 'Siu', 'Song', 'Sum', 'Sun', 'Sze ', 'Tan', 'Tang', 'Tao', 'Teng', 'Teoh', 'Thean', 'Thian', 'Thien', 'Tian', 'Tong', 'Tow', 'Tsang', 'Tse', 'Tsen', 'Tso', 'Tze', 'Wan', 'Wang', 'Wei', 'Wen', 'Weng', 'Won', 'Wong', 'Woo', 'Xiang', 'Xiao', 'Xie', 'Xing', 'Xue', 'Xun', 'Yan', 'Yang', 'Yao', 'Yap', 'Yau', 'Yee', 'Yep', 'Yim', 'Yin', 'Ying', 'Yong', 'You', 'Yuan', 'Zang', 'Zeng', 'Zha', 'Zhan', 'Zhang', 'Zhao', 'Zhen', 'Zheng', 'Zhong', 'Zhou', 'Zhu', 'Zhuo', 'Zong', 'Zou', 'Bing', 'Chi', 'Chu', 'Cong', 'Cuan', 'Dan', 'Fei', 'Feng', 'Gai', 'Gao', 'Gou', 'Guan', 'Gui', 'Guo', 'Hong', 'Hou', 'Huan', 'Jian', 'Jiao', 'Jin', 'Jiu', 'Juan', 'Jue', 'Kan', 'Kuai', 'Kuang', 'Kui', 'Lao', 'Liang', 'Lu', 'Luo', 'Man', 'Nao', 'Pian', 'Qiao', 'Qing', 'Qiu', 'Rang', 'Rui', 'She', 'Shi', 'Shuo', 'Sui', 'Tai', 'Wan', 'Wei', 'Xian', 'Xie', 'Xin', 'Xing', 'Xiong', 'Xuan', 'Yan', 'Yin', 'Ying', 'Yuan', 'Yue', 'Yun', 'Zha', 'Zhai', 'Zhang', 'Zhi', 'Zhuan', 'Zhui']
构建人名类别（所属的语言）列表与人名对应关系字典:
# 构建的category_lines形如：{"English":["Lily", "Susan", "Kobe"], "Chinese":["Zhang San", "Xiao Ming"]}
category_lines = {}
# all_categories形如： ["English",...,"Chinese"]
all_categories = []
# 读取指定路径下的txt文件， 使用glob，path中可以使用正则表达式
for filename in glob.glob(data_path + '*.txt'):
# 获取每个文件的文件名, 就是对应的名字类别
category = os.path.splitext(os.path.basename(filename))[0]
# 将其逐一装到all_categories列表中
all_categories.append(category)
# 然后读取每个文件的内容，形成名字列表
lines = readLines(filename)
# 按照对应的类别，将名字列表写入到category_lines字典中
category_lines[category] = lines
# 查看类别总数
n_categories = len(all_categories)
print("n_categories:", n_categories)
# 随便查看其中的一些内容
print(category_lines['Italian'][:5])
输出效果:
n_categories: 18
['Abandonato', 'Abatangelo', 'Abatantuono', 'Abate', 'Abategiovanni']
将人名转化为对应one-hot张量表示:
# 将字符串(单词粒度)转化为张量表示，如："ab" --->
# tensor([[[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
# 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
# 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
# 0., 0., 0., 0., 0., 0.]],
# [[0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
# 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
# 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
# 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]])
def lineToTensor(line):
"""将人名转化为对应onehot张量表示, 参数line是输入的人名"""
# 首先初始化一个0张量, 它的形状(len(line), 1, n_letters)
# 代表人名中的每个字母用一个1 x n_letters的张量表示.
tensor = torch.zeros(len(line), 1, n_letters)
# 遍历这个人名中的每个字符索引和字符
for li, letter in enumerate(line):
# 使用字符串方法find找到每个字符在all_letters中的索引
# 它也是我们生成onehot张量中1的索引位置
tensor[li][0][all_letters.find(letter)] = 1
# 返回结果
return tensor
调用:
line = "Bai"
line_tensor = lineToTensor(line)
print("line_tensot:", line_tensor)
输出效果:
line_tensot: tensor([[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0.]],
[[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0.]],
[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0.]]])
3. 构建RNN模型
构建传统的RNN模型:
# 使用nn.RNN构建完成传统RNN使用类
class RNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers=1):
"""初始化函数中有4个参数, 分别代表RNN输入最后一维尺寸, RNN的隐层最后一维尺寸, RNN层数"""
super(RNN, self).__init__()
# 将hidden_size与num_layers传入其中
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers =以上是关于RNN经典案例实战使用RNNLSTMGRU模型构建姓名分类器的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章