NLP学不会打我 半小时学会基本操作 13 孪生网络
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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NLP学不会打我 半小时学会基本操作 13 孪生网络相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
概述
从今天开始我们将开启一段自然语言处理 (NLP) 的旅程. 自然语言处理可以让来处理, 理解, 以及运用人类的语言, 实现机器语言和人类语言之间的沟通桥梁.
孪生网络
孪生网络 (Siamese Network) 是一个共享权重的连体神经网络. 孪生网络可以处理同时有两个输入的问题, 如图:
在 NLP 中, 孪生网络的架构通常由权重共享的两个 LSTM 网络架构组成, 在计算句子相似度等场景有广泛的应用.
伪孪生网络
伪孪生网络 (Pseudo-Siamese Network) 是一种类似于孪生网络 (Siamese Network) 的网络架构. 相较于孪生网络, 伪孪生网络拥有相同的 2 个网络架构 (或相似), 但是不进行参数的共享.
使用孪生网络判断句子相似度
数据集介绍
数据集由 102477 对评论组成, label 0 代表句子不相似, 1 代表相似. 如图:
预处理
tokenize 数据 + 分割数据:
import numpy as np
import pandas as pd
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from sklearn.model_selection import train_test_split
def load_atec():
# 读取数据
train = pd.read_csv("data/atec/atec_nlp_sim_train.csv", sep="\\t", header=None, names=['line_num', 'q1', 'q2', 'label'])
print(train.head())
# 读取额外数据
train_add = pd.read_csv("data/atec/atec_nlp_sim_train_add.csv", sep="\\t", header=None, names=['line_num', 'q1', 'q2', 'label'])
print(train_add.head())
# 拼接
train_combine = pd.concat([train, train_add])
print(train_combine.shape) # (102477, 4)
return train_combine
def tokenized_data():
# 读取数据
data = load_atec()
print(data.head())
# 空格
data["q1"] = data["q1"].apply(lambda x:" ".join(x))
data["q2"] = data["q2"].apply(lambda x:" ".join(x))
# 获取X,y
q1 = list(data["q1"].values)
q2 = list(data["q2"].values)
y = list(data["label"].values)
# tokenizer
tokenizer = Tokenizer()
# 拟合
tokenizer.fit_on_texts(q1 + q2)
# 序列化
q1_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(q1)
q2_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(q2)
# 词袋
word_index = tokenizer.word_index
print(len(word_index))
print(word_index)
# 填充序列
q1 = pad_sequences(q1_sequences, maxlen=25)
q2 = pad_sequences(q2_sequences, maxlen=25)
# 标签转换成one-hot
labels = to_categorical(np.asarray(y))
return q1, q2, labels
def train_data():
# 获取tokenized数据
q1, q2, labels = tokenized_data()
# ndarray
q1 = np.asarray(q1)
q2 = np.asarray(q2)
labels = np.asarray(labels)
# 调试输出
print(q1[:5])
print(q2[:5])
print(labels[:5])
# 分割数据集
X1_train, X1_valid, y_train, y_valid = train_test_split(q1, labels, random_state=0)
X2_train, X2_valid, _, _ = train_test_split(q2, labels, random_state=0)
return X1_train, X1_valid, X2_train, X2_valid, y_train, y_valid
def test_data():
# 获取tokenized数据
q1, q2, labels = tokenized_data()
# ndarray
q1 = np.asarray(q1)
q2 = np.asarray(q2)
labels = np.asarray(labels)
# 测试数据
X1_test = q1[:5]
X2_test = q2[:5]
y_test = labels[:5]
# 调试输出
print(X1_test)
print(X2_test)
print(y_test)
return X1_test, X2_test, y_test
if __name__ == '__main__':
test_data()
主函数
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Bidirectional, Dense, Concatenate
from preprocess import train_data, test_data
# 定义超参数
VOCAB_SIZE = 2147 + 1
EMBEDDING_DIM = 300
batch_size = 128 # 一次训练的样本数目
iteration_num = 5 # 迭代次数
learning_rate = 0.001
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate) # 优化器
loss = tf.losses.CategoricalCrossentropy() # 损失
class My_Model(tf.keras.Model):
"""
定义孪生网络
"""
def __init__(self):
"""
初始化
"""
super(My_Model, self).__init__()
# embedding
self.embedding = Embedding(VOCAB_SIZE, EMBEDDING_DIM)
# lstm
self.lstm1 = Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True, dropout=0.5))
self.lstm2 = Bidirectional(LSTM(32, dropout=0.5))
# 输出
self.concatenate = Concatenate()
self.fc = Dense(2, activation="softmax") # 第四层
def call(self, inputs, training=None):
"""
在Model被调用的时候执行
:param inputs: 输入[第一句话, 第二句话]
:param training: 默认为None
:return: 返回输出
"""
input1, input2 = inputs
# embedding
encoded1 = self.embedding(input1)
encoded2 = self.embedding(input2)
# lstm1
out1 = self.lstm1(encoded1)
out2 = self.lstm1(encoded2)
# lstm2
out1 = self.lstm2(out1)
out2 = self.lstm2(out2)
# 合并
combined = self.concatenate([out1, out2])
# 输出
out = self.fc(combined)
return out
def train():
"""训练"""
# 获取数据
X1_train, X1_valid, X2_train, X2_valid, y_train, y_valid = train_data()
# 实例化模型
model = My_Model()
# 调试输出summary
model.build(input_shape=([(25, None), (25, None)]))
print(model.summary())
# 组合
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=["accuracy"])
# 保存
checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint("model/model.tf", monitor='val_accuracy',
verbose=1,
save_best_only=True,
mode='max')
# 训练
model.fit([X1_train, X2_train], y_train, validation_data=([X1_valid, X2_valid], y_valid), epochs=iteration_num,
batch_size=batch_size,
callbacks=[checkpoint])
def test():
"""测试"""
# 读取数据
X1_test, X2_test, y_test = test_data()
# 读取模型
model = tf.keras.models.load_model("model/model.tf")
print(model.summary())
# 预测
y_predict = model.predict([X1_test, X2_test], batch_size=16)
print(y_predict, len(y_predict))
if __name__ == '__main__':
train()
输出结果
line_num q1 q2 label
0 1 怎么更改花呗手机号码 我的花呗是以前的手机号码，怎么更改成现在的支付宝的号码手机号 1
1 2 也开不了花呗，就这样了？完事了 真的嘛？就是花呗付款 0
2 3 花呗冻结以后还能开通吗 我的条件可以开通花呗借款吗 0
3 4 如何得知关闭借呗 想永久关闭借呗 0
4 5 花呗扫码付钱 二维码扫描可以用花呗吗 0
line_num q1 q2 label
0 1 为何我无法申请开通花呗信用卡收款 支付宝开通信用卡花呗收款不符合条件怎么回事 1
1 2 花呗分期付款会影响使用吗 花呗分期有什么影响吗 0
2 3 为什么我花呗没有临时额度 花呗没有临时额度怎么可以负 0
3 4 能不能开花呗老兄 花呗逾期了还能开通 0
4 5 我的怎么开通花呗收钱 这个花呗是个什么啥？我没开通 我怎么有账单 0
(102477, 4)
line_num q1 q2 label
0 1 怎么更改花呗手机号码 我的花呗是以前的手机号码，怎么更改成现在的支付宝的号码手机号 1
1 2 也开不了花呗，就这样了？完事了 真的嘛？就是花呗付款 0
2 3 花呗冻结以后还能开通吗 我的条件可以开通花呗借款吗 0
3 4 如何得知关闭借呗 想永久关闭借呗 0
4 5 花呗扫码付钱 二维码扫描可以用花呗吗 0
2147
'呗': 1, '花': 2, '么': 3, '还': 4, '借': 5, '我': 6, '款': 7, '的': 8, '了': 9, '用': 10, '不': 11, '，': 12, '怎': 13, '吗': 14, '什': 15, '是': 16, '期': 17, '额': 18, '能': 19, '可': 20, '以': 21, '有': 22, '付': 23, '为': 24, '蚂': 25, '蚁': 26, '分': 27, '度': 28, '开': 29, '没': 30, '支': 31, '钱': 32, '一': 33, '通': 34, '个': 35, '在': 36, '宝': 37, '提': 38, '到': 39, '时': 40, '号': 41, '月': 42, '多': 43, '账': 44, '收': 45, '要': 46, '费': 47, '退': 48, '后': 49, '前': 50, '使': 51, '卡': 52, '会': 53, '手': 54, '信': 55, '里': 56, '码': 57, '现': 58, '扣': 59, '示': 60, '天': 61, '少': 62, '这': 63, '商': 64, '行': 65, '关': 66, '上': 67, '逾': 68, '动': 69, '机': 70, '显': 71, '已': 72, '如': 73, '银': 74, '单': 75, '自': 76, '请': 77, '余': 78, '息': 79, '候': 80, '次': 81, '何': 82, '买': 83, '消': 84, '下': 85, '样': 86, '申': 87, '办': 88, '想': 89, '最': 90, '清': 91, '就': 92, '闭': 93, '和': 94, '经': 95, '才': 96, '日': 97, '换': 98, '哪': 99, '过': 100, '定': 101, '都': 102, '贷': 103, '金': 104, '面': 105, '回': 106, '网': 107, '利': 108, '淘': 109, '但': 110, '低': 111, '绑': 112, '影': 113, '家': 114, '只': 115, '响': 116, '取': 117, '临': 118, '证': 119, '续': 120, '完': 121, '看': 122, '之': 123, '户': 124, '几': 125, '改': 126, '成': 127, '查': 128, '结': 129, '来': 130, '给': 131, '人': 132, '复': 133, '限': 134, '持': 135, '把': 136, '录': 137, '每': 138, '久': 139, '出': 140, '交': 141, '东': 142, '算': 143, '去': 144, '需': 145, '升': 146, '恢': 147, '西': 148, '那': 149, '再': 150, '话': 151, '冻': 152, '点': 153, '功': 154, '电': 155, '记': 156, '也': 157, '充': 158, '另': 159, '除': 160, '刚': 161, '转': 162, '别': 163, '说': 164, '法': 165, '间': 166, '两': 167, '份': 168, '。': 169, '车': 170, '全': 171, '购': 172, '帮': 173, '今': 174, '被': 175, '嘛': 176, '二': 177, '果': 178, '从': 179, '直': 180, '意': 181, '无': 182, '元': 183, '更': 184, '好': 185, '啥': 186, '高': 187, '店': 188, '新': 189, '设': 190, '找': 191, '当': 192, '事': 193, '货': 194, '置': 195, '免': 196, '？': 197, '思': 198, '解': 199, '变': 200, '身': 201, '密': 202, '明': 203, '对': 204, '降': 205, '验': 206, '未': 207, '然': 208, '否': 209, '件': 210, '积': 211, '十': 212, '登': 213, '又': 214, '进': 215, '让': 216, '你': 217, '服': 218, '包': 219, '票': 220, '帐': 221, '问': 222, '负': 223, '知': 224, '笔': 225, '本': 226, '超': 227, '扫': 228, '打': 229, '系': 230, '部': 231, '麻': 232, '短': 233, '认': 234, '欠': 235, '方': 236, '品': 237, '值': 238, '物': 239, '条': 240, '呀': 241, '外': 242, '重': 243, '调': 244, '够': 245, '选': 246, '吧': 247, '权': 248, '脸': 249, '入': 250, '长': 251, '芝': 252, '制': 253, '中': 254, '己': 255, '红': 256, '得': 257, '询': 258, '同': 259, '原': 260, '年': 261, '小': 262, '按': 263, '接': 264, '友': 265, '他': 266, '务': 267, '合': 268, '维': 269, '刷': 270, '押': 271, '发': 272, '先': 273, '掉': 274, '注': 275, '双': 276, '迟': 277, '客': 278, '道': 279, '晚': 280, '实': 281, '订': 282, '性': 283, '加': 284, '跟': 285, '删': 286, '易': 287, '足': 288, '总': 289, '三': 290, '授': 291, '因': 292, '滴': 293, '第': 294, '确': 295, '生': 296, '数': 297, '延': 298, '代': 299, '卖': 300, '主': 301, '错': 302, '失': 303, '情': 304, '醒': 305, '修': 306, '些': 307, '统': 308, '停': 309, '咋': 310, '起': 311, '险': 312, '忘': 313, '作': 314, '返': 315, '领': 316, '六': 317, '活': 318, '应': 319, '该': 320, '销': 321, '式': 322, '常': 323, '万': 324, '放': 325, '大': 326, '符': 327, '朋': 328, '与': 329, '体': 330, '评': 331, '券': 332, '微': 333, '安': 334, '线': 335, '存': 336, '其': 337, '昨': 338, '产': 339, '口': 340, '估': 341, '却': 342, '核': 343, '！': 344, '择': 345, '共': 346, '美': 347, '兑': 348, '审': 349, '百': 350, '操': 351, '于': 352, '预': 353, '块': 354, '整': 355, '们': 356, '暂': 357, '理': 358, '资': 359, '名': 360, '缴': 361, '风': 362, '抽': 363, '页': 364, '剩': 365, '团': 366, '弄': 367, '优': 368, '约': 369, '满': 370, '奖': 371, '火': 372, '正': 373, '邮': 374, '减': 375, '见': 376, '市': 377, '识': 378, '败': 379, '忙': 380, '处': 381, '继': 382, '所': 383, '业': 384, '计': 385, '况': 386, '推': 387, '题': 388, '享': 389, '比': 390, '千': 391, '率': 392, '级': 393, '铺': 394, '半': 395, 'p': 396, '子': 397, '或': 398, '学': 399, '透': 400, '而': 401, '等': 402, 'a': 403, '细': 404, '项': 405, '涨': 406, '老': 407, '联': 408, '快': 409, '首': 410, '五': 411, '啦': 412, '突': 413, '始': 414, '必': 415, '切': 416, '照': 417, '邀': 418, '贴': 419, '脑': 420, '须': 421, '做': 422, '油': 423, '猫': 424, '零': 425, '九': 426, '誉': 427, '心': 428, '贝': 429, '区': 430, '它': 431, '边': 432, '惠': 433, '历': 434, '繁': 435, '公': 436, '流': 437, '启': 438, '填': 439, '很': 440, '储': 441, '您': 442, '叫': 443, '津': 444, '讯': 445, '册': 446, '蓄': 447, '马': 448, 'q': 449, '政': 450, '陆': 451, '、': 452, '底': 453, '水': 454, '冲': 455, '永': 456, '碑': 457, '求': 458, '并': 459, '尽': 460, '将': 461, '太': 462, '量': 463, '衣': 464, '送': 465, '张': 466, '员': 467, '工': 468, '谢': 469, '受': 470, '输': 471, '封': 472, '地': 473, 's': 474, '致': 475, '营': 476, '签': 477, '者': 478, '料': 479, '内': 480, '格': 481, '向': 482, '周': 483, '拜': 484, '游': 485, '房': 486, '传': 487, '执': 488, '标': 489, '随': 490, '立': 491, '境': 492, '卷': 493, '般': 494, '顾': 495, '儿': 496, '写': 497, '且': 498, '善': 499, '具': 500, '着': 501, '差': 502, '戏': 503, '午': 504, '摩': 505, '箱': 506, 'o': 507, '酒': 508, '丢': 509, '增': 510, '租': 511, '效': 512, '抵': 513, '干': 514, '运': 515, '诉': 516, '固': 517, '试': 518, '像': 519, '早': 520, '移': 521, '拿': 522, '保': 523, '近': 524, '住': 525, '连': 526, '击': 527, '顺': 528, '唄': 529, '达': 530, '留': 531, '止': 532, '价': 533, '违': 534, '序': 535, '任': 536, '撤': 537, '带': 538, '规': 539, '摇': 540, '越': 541, '补': 542, '良': 543, '反': 544, '及': 545, '端': 546, '化': 547, '四': 548, '国': 549, '初': 550, '搞': 551, '烦': 552, '宽': 553, '履': 554, '咨': 555, '指': 556, '礼': 557, '门': 558, '管': 559, '真': 560, 'b': 561, '隐': 562, '便': 563, '目': 564, '即': 565, '界': 566, '蓝': 567, '站': 568, '励': 569, '图': 570, '藏': 571, '倍': 572, '际': 573, '农': 574, '尾': 575, '获': 576, '苹': 577, '决': 578, '种': 579, '黄': 580, '慢': 581, '币': 582, 'i': 583, '准': 584, '哈': 585, '速': 586, '场': 587, '误': 588, '盒': 589, '飞': 590, '台': 591, '导': 592, '待': 593, '益': 594, '属': 595, '访': 596, '饿': 597, '平': 598, '纳': 599, '添': 600, '字': 601, '至': 602, '旧': 603, '谁': 604, '助': 605, '相': 606, '饭': 607, '往': 608, '备': 609, '激': 610, '划': 611, '假': 612, '翻': 613, '载': 614, '专': 615, '断': 616, '白': 617, '概': 618, '走': 619, '懂': 620, '星': 621, '途': 622, '软': 623, '详': 624, '校': 625, '阿': 626, '投': 627, '京': 628, '建': 629, '…': 630, '麽': 631, '报': 632, '根': 633, '七': 634, '许': 635, '吃': 636, '急': 637, '玩': 638, '允': 639, 'e': 640, '气': 641, '售': 642, '程': 643, '节': 644, '集': 645, '占': 646, '劵': 647, '拍': 648, '版': 649, '片': 650, '则': 651, '默': 652, '八': 653, '步': 654, '邦': 655, '告': 656, '环': 657, '议': 658, '企': 659, '此': 660, '由': 661, 'n': 662, '赠': 663, '司': 664, '适': 665, '头': 666, '答': 667, '罗': 668, '强': 669, '基': 670, '社': 671, '空': 672, '截': 673, '港': 674, '描': 675, 'm': 676, '据': 677, '壳': 678, '参': 679, '锁': 680, '餐': 681, '俩': 682, '】': 683, '觉': 684, '状': 685, '替': 686, '护': 687, '坏': 688, '综': 689, '志': 690, '循': 691, '括': 692, '闲': 693, '挖': 694, '村': 695, '罚': 696, '段': 697, '键': 698, '—': 699, '鱼': 700, '感': 701, '龄': 702, '故': 703, '钟': 704, '拖': 705, '她': 706, '址': 707, '右': 708, '“': 709, 'h': 710, '批': 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[[ 21 50 8 54 70 41 57 12 13 3 184 126 127 58 36 8 31 23
37 8 41 57 54 70 41]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 560 8 176
197 92 16 2 1 23 7]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 8 240 210 20 21
29 34 2 1 5 7 14]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
89 456 139 66 93 5 1]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 177 269 57 228
675 20 21 10 2 1 14]]
[[0. 1.]
[1. 0.]
[1. 0.]
[1. 0.]
[1. 0.]]
Model: "my__model"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
embedding (Embedding) multiple 644400
_________________________________________________________________
bidirectional (Bidirectional multiple 439296
_________________________________________________________________
bidirectional_1 (Bidirection multiple 73984
_________________________________________________________________
concatenate (Concatenate) multiple 0
_________________________________________________________________
dense (Dense) multiple 258
=================================================================
Total params: 1,157,938
Trainable params: 1,157,938
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
None
Epoch 1/5
601/601 [==============================] - 286s 462ms/step - loss: 0.4753 - accuracy: 0.8141 - val_loss: 0.4591 - val_accuracy: 0.8163
Epoch 00001: val_accuracy improved from -inf to 0.81632, saving model to model\\model.tf
Epoch 2/5
601/601 [==============================] - 332s 552ms/step - loss: 0.4548 - accuracy: 0.8162 - val_loss: 0.4557 - val_accuracy: 0.8161
Epoch 00002: val_accuracy did not improve from 0.81632
Epoch 3/5
601/601 [==============================] - 328s 546ms/step - loss: 0.4434 - accuracy: 0.8191 - val_loss: 0.4549 - val_accuracy: 0.8167
Epoch 00003: val_accuracy improved from 0.81632 to 0.81671, saving model to model\\model.tf
以上是关于NLP学不会打我 半小时学会基本操作 13 孪生网络的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
NLP⚠️学不会打我! 半小时学会基本操作 8⚠️ 新闻分类
NLP⚠️学不会打我! 半小时学会基本操作 8⚠️ 新闻分类