LSTM 句子相似度分析

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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LSTM 句子相似度分析相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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使用句子中出现单词的Vector加权平均进行文本相似度分析虽然简单，但也有比较明显的缺点：没有考虑词序且词向量区别不明确。如下面两个句子：

  • “北京的首都是中国”与“中国的首都是北京”的相似度为1。
  • “学习容易”和“学习困难”的相似度很容易也非常高。 为解决这类问题，需要用其他方法对句子进行表示，LSTM是常用的一种方式，本文简单使用单层LSTM对句子重新表示，并通过若干全连接层对句子相似度进行衡量。
数据准备

训练和测试数据包括两个待比较句子以及其相似度（0-1）：
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测试数据格式相似。

语料编码

自然语言无法直接作为神经网络输入，需进行编码该部分包括以下步骤：

  • 读人训练和测试数据，分词，并给每个词编号。
  • 根据词编号，进一步生成每个句子的编号向量，句子采用固定长度，不足的位置补零。
  • 保存词编号到文件，保存词向量矩阵方便预测使用。

中文分词使用jieba分词工具，词的编号则使用Keras的Tokenizer：

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print("Fit tokenizer...")
tokenizer = Tokenizer(num_words=MAX_NB_WORDS, lower=False)
tokenizer.fit_on_texts(texts_1 + texts_2 + test_texts_1 + test_texts_2)
if save:
    print("Save tokenizer...")
    if not os.path.exists(save_path):
        os.makedirs(save_path)
    cPickle.dump(tokenizer, open(os.path.join(save_path, tokenizer_name), "wb"))

其中texts_1 、texts_2 、test_texts_1 、 test_texts_2的元素分别为训练数据和测试数据的分词后的列表，如：

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["我"， "是", "谁"]

经过上面的过程 tokenizer保存了语料中出现过的词的编号映射。

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> print tokenizer.word_index
{"我"： 2， "是"：1， "谁"：3}

利用tokenizer对语料中的句子进行编号

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> sequences_1 = tokenizer.texts_to_sequences(texts_1)
> print sequences_1
[[2 1 3], ...]

最终生成固定长度(假设为10)的句子编号列表

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> data_1 = pad_sequences(sequences_1, maxlen=MAX_SEQUENCE_LENGTH)
> print data_1
[[0 0 0 0 0 0 0 2 1 3], ...]

data_1即可作为神经网络的输入。

词向量映射

在对句子进行编码后，需要准备句子中词的词向量映射作为LSTM层的输入。这里使用预训练的词向量（这里）参数，生成词向量映射矩阵：

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word2vec = Word2Vec.load(EMBEDDING_FILE)
embedding_matrix = np.zeros((nb_words, EMBEDDING_DIM))
for word, i in word_index.items():
    if word in word2vec.wv.vocab:
        embedding_matrix[i] = word2vec.wv.word_vec(word)
np.save(embedding_matrix_path, embedding_matrix)

网络结构

该神经网络采用简单的单层LSTM+全连接层对数据进行训练，网络结构图：
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网络由Keras实现：

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32 大专栏  LSTM 句子相似度分析
def ():
    embedding_layer = Embedding(nb_words,
                                EMBEDDING_DIM,
                                weights=[embedding_matrix],
                                input_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH,
                                trainable=False)
    lstm_layer = LSTM(num_lstm, dropout=rate_drop_lstm, recurrent_dropout=rate_drop_lstm)

    sequence_1_input = Input(shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH,), dtype='int32')
    embedded_sequences_1 = embedding_layer(sequence_1_input)
    y1 = lstm_layer(embedded_sequences_1)

    sequence_2_input = Input(shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH,), dtype='int32')
    embedded_sequences_2 = embedding_layer(sequence_2_input)
    y2 = lstm_layer(embedded_sequences_2)

    merged = concatenate([y1, y2])
    merged = Dropout(rate_drop_dense)(merged)
    merged = BatchNormalization()(merged)

    merged = Dense(num_dense, activation=act)(merged)
    merged = Dropout(rate_drop_dense)(merged)
    merged = BatchNormalization()(merged)
    preds = Dense(1, activation='sigmoid')(merged)

    model = Model(inputs=[sequence_1_input, sequence_2_input], 
                  outputs=preds)
    model.compile(loss='binary_crossentropy',
                  optimizer='nadam',
                  metrics=['acc'])
    model.summary()
    return model

该部分首先定义embedding_layer作为输入层和LSTM层的映射层，将输入的句子编码映射为词向量列表作为LSTM层的输入。两个LSTM的输出拼接后作为全连接层的输入，经过Dropout和BatchNormalization正则化，最终输出结果进行训练。

训练与预测

训练采用nAdam以及EarlyStopping，保存训练过程中验证集上效果最好的参数。最终对测试集进行预测。

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model = get_model()
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)
bst_model_path = STAMP + '.h5'
model_checkpoint = ModelCheckpoint(bst_model_path, save_best_only=True, save_weights_only=True)

hist = model.fit([data_1, data_2], labels, 
                 validation_data=([val_1, val_2], labels), 
                 epochs=100, batch_size=10, shuffle=True, callbacks=[early_stopping, model_checkpoint])
predicts = model.predict([data_1, data_2], batch_size=10, verbose=1)
for i in range(len(test_ids)):
    print "t1: %s, t2: %s, score: %s" % (test_1[i], test_2[i], predicts[i])

小结

该网络在Kaggle Quora数据集val验证可达到80%左右的准确率，应用于中文，由于数据集有限，产生了较大的过拟合。此外在Tokenizer.fit_on_texts应用于中文时，不支持Unicode编码，可以对其源码方法进行重写，加入Ascii字符和Unicode的转换。

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'''
this part is solve keras.preprocessing.text can not process unicode
'''
def text_to_word_sequence(text,
                          filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[]^_`{|}~tn',
                          lower=True, split=" "):
    if lower: text = text.lower()
    if type(text) == unicode:
        translate_table = {ord(c): ord(t) for c, t in zip(filters, split * len(filters))}
    else:
        translate_table = keras.maketrans(filters, split * len(filters))
    text = text.translate(translate_table)
    seq = text.split(split)
    return [i for i in seq if i]
    
keras.preprocessing.text.text_to_word_sequence = text_to_word_sequence

项目源码https://github.com/zqhZY/semanaly/

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以上是关于LSTM 句子相似度分析的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

使用 keras 的句子相似度

读：Instance-aware Image and Sentence Matching with Selective Multimodal LSTM

DSSM：深度语义匹配模型（及其变体CLSMLSTM-DSSM）

fasttext 预训练句子相似度

用于 Keras 中句子相似性的具有 LSTM 的连体网络定期给出相同的结果

给定单词相似度推断句子相似度