深度学习之文本分类模型-基于CNNs系列

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1、DCNN模型

DCNN是由Nal Kalchbrenner[1]等人于2014年提出的一种算法，其利用CNN模型将输入进行卷积操作，并利用K-MAX pooling操作，最终将变长的文本序列输出为定长的序列，这种方式能够获取短文本和长文本之间的关系。文章在4个数据集进行了测试。

DCNN模型结构如下图所示

• projected sentence matrix
  首先，我们将输入的单词通过embedding_lookup，得到输入单词的词向量。如图，输入为[7,4]的向量
• wide convolution
  我们用两个feature map，分别对原始的词表进行卷积操作，这里设置m=3，即每3个单词进行一次卷积操作，由图可知，feature map的维度是3，这里会在词表前后分别加上两维的padding，这里的操作只对每3个单词的第一维进行卷积。最终我们会得到两个[9,4]的矩阵。
• dynamic k-max pooling
  对每一个维度进行pooling操作，这里k=5，即取最大的5个元素，结果进行拼接，这里有两个feature map,得到两个[5,4]的矩阵。这里的k是动态获取的，根据公式\(k_{l} = max(k_{top}, \lceil \frac {L-l}{L} * s \rceil)\) 。其中\(k_{top}\)为用户自己设定，这里\(k_{top} = 3\)，L表示全部卷积的数量，s表示输入的长度，这里\(s=18\)，所以，\(k_{1} = max(3,((3-1)/3) * 18) = 12\)， \(k_{2} = max(3,((3-2)/3) * 18) = 6\)，\(k_{3} = max(3,((3-3)/3) * 18) = 3\)。
• wide convolution
  再次进行一次卷积操作，这里的m=2，有两个feature map，我们用这两个feature map 分别对上一层的输出进行卷积，并将各自的结果进行加和，得到两个[6,4]的输出，
• fodding
  这里的维度为4，我们将其平均分成两部分，每一部分为2，我们将各自的两维进行加和，得到两个[6,2]的矩阵
• dynamic k-max pooling
  如上，再次进行pooling操作，得到两个[3,2]维矩阵
• Fully connected layer
  最后，我们进行一个全连接操作，将结果维度进行固定，接下来，我们就可以利用一些softmax操作，来根据分类结果计算loss了。

2、TextCNN模型

TextCNN可以理解为是DCNN的简化版本，但是在数据集上取得了不错的效果，TextCNN是由Yoon Kim[2]提出的一种算法，提出了不同的单词embedding方法，分别是CNN-rand,CNN-static,CNN-non-static,CNN-mutichannel，其基本结构如下图所示

TextCNN的结构和DCNN基本相似，第一层，我们先得到单词的embedding，接着，用不同的feature map进行卷积操作，然后用max-pooling方式进行池化操作，最后加上一个全连接操作，进行softmax输出。可以看到，TextCNN几乎是DCNN的简化版本。

• CNN-rand
  对单词的embedding信息随机的初始化
• CNN-static
  用word2vec进行训练词向量，并且在训练时固定词向量
• CNN-non-static
  用word2vec进行训练词向量，词向量随着训练进行微调
• CNN-mutichannel
  输入时含有两个词向量，分别成为两个通道，其中一个用word2vec进行训练并在CNN训练时进行固定，另外一个随机初始化，并在CNN训练时随着训练调整它的参数。

3、XML-CNN模型

XML-CNN主要是针对大规模多标记数据提出的一种算法，是由Jingzhou Liu[3]等人提出的，其主要贡献有三点：a、使用k-max-pooling方法来尽可能多的加入特征信息。b、在池化层和输出层加入一个全连接层，以减少参数的更新。c、输出层使用sigmoid激活函数，损失函数使用cross-entropy。其网络结构如下图所示

首先，输入层依然是单词的embedding信息，经过多个feature map，进行卷积操作，接着我们使用k-max-pooling，其目的是为了更多的获取特征，有时候，往往最大的特征不能代表某个类别，所以加入最大的k个特征。接下来我们在池化层和输出层加入一个全连接层，加入这个层的目的是减少参数的更新，如果不加入这个全连接层，那么每次参数更新是k * L,k表示池化层输出节点数，L表示输出层节点数，加入了一个全连接层，参数更新就变成了k * F + F * L,F表示全连接层节点数，其中F远远小于L。最后输出层使用sigmoid激活函数，并使用cross-entropy构造损失函数。

4、Character-level CNN模型

顾名思义，Character-level CNN模型输入的并不是完整的词汇，而是字符序列，在论文中，作者输入的字符个数是70个，其中包括字母，数字和一些特殊符号等，特征的维度设置为1024，对于没有在这70个字符中的字符，用全0表示。其结构如下图所示

可以看到，输入序列经过了一次卷积和池化操作，紧接着经过了6层卷积操作，池化操作和3层全连接操作，其中卷积操作分为1个大步长和1个小步长，其参数如下图所示

卷积和池化操作

全连接操作

5、VDCNN模型

VDCNN模型是在深度上进行增加，以达到一个较好的效果，其由facebook 的Alexis Conneau[5]等人提出，模型输入是以字符为单位，输入的长度固定为s=1024。受到VGG和ResNets的启发，模型在池化操作后遵循如下原则

• 对于相同的输出特征图大小，图层有相同数量的滤波器
• 如果特征图的大小被减半，过滤器的数量增加一倍

如下是完整的模型架构图，我们分别来对每一个步骤进行讲解

输入层是一个(1024)的字符向量，经过embedding_lookup后，得到(1024 * 16)的二维矩阵，其中16为每个字符的维度。

接下来进行一步卷积操作，其中窗口大小为3，feature map 的数量是64，在这一步，其实在矩阵的开始和结束加上了两个padding，所以输入的向量是(1026,16)，这样经过一次窗口长度为3的卷积，可以得到大小为(1024 * 1)的卷积结果，由于滤波器数量为64，所以最终的结果是(1024 * 64)维的矩阵。

接下来通过两个Convolutional Block,窗口大小为3，feature map数量为64，在每一步的卷积操作中，都在开始和结束加入了两个padding，这样做的目的是为了得到固定维度的输出，后续也都是一样的，不再做特殊的说明。

接下来进行池化操作，得到(512 * 64)的矩阵输出，根据上述原则，我们需要增加feature map的数量，即64 * 2=128

进行卷积操作，窗口大小为3，对矩阵(512 * 64)进行卷积操作，得到(512 * 1)由于是128个滤波器，所以结果是(512 * 128)

接下来的操作和上述一样，最终会得到一个(128 * 512)的矩阵，接着进行池化操作，这里k=8，所以输出为(8 * 512)

接着，进行两个全连接层的操作，下游的任务可以根据我们的需要进行设置，比如对分类来说，输出即为标签的数量。

我们这里还有一点没有说明，就是Convolutional Block是个什么东西，其实很简单，也是一系列的卷积操作，如下图所示

深度学习之文本分类模型-基于CNNs系列

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原文地址：https://www.cnblogs.com/stephen-goodboy/p/12825379.html