本文主要是介绍CNN深度神经网络在NLP短文本相似的的应用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
转载自：https://blog.csdn.net/diye2008/article/details/53762124?ref=myread
本文的内容是紧接着上一篇文章的内容，上一篇文章讲到 CNN在文本分类领域的应用，本文将讨论其在文本相似度计算方面的应用，文本相似度可以用于搜索引擎、文本去重、文本挖掘、推荐系统等多个领域，也是NLP中需要处理的一类任务。
0.文本相似度计算
所谓文本相似度计算，是指给定两个文本（一般为字符串），并通过算法给出其相似度幅度的衡量，一般计算结果为0-1之间的值，下面简单介绍几种，较为传统和常见的文本相似度计算的方法，然后再姐好啊使用CNN的方法。
一.传统的文本相似度计算的方法：1.1 最长公共子序列及最长公共子串：该种方法思路较为简单，直接使用lcs（最长公共子序列）算法，设字符串A长度为L1，字符串长度为L2，它们的最长公共子串长度为lcs，那么这两个字符串相似度的度量为 sim = 2lcs/(L1+L2)。LCS算法的具体描述可参见LCS 。1.2 余弦相似度：该种方法思路一样非常简单，将两个字符串进行分词，并将其量化为多维空间上的点，计算两个文本的余弦相似度即可， 具体公式和LCS算法的方式类似，就不在赘述 。1.3 其他除了以上两种思路外，还有编辑距离 、 jaccard距离 、 simhash 等等，使用的方法也较为类似，因为不是本文的重点，因此也不在赘述。二. 使用CNN的方法2.1 使用CNN来进行文本相似度计算的原因：首先这里文本相似度计算的输入是指 两个字符串，比如字符串A = ‘书写代码，改变世界’ 字符串B = ‘地产兴邦，称霸世界’，那么我们如何计算他们的文本相似度呢，一个是直接用本文中提到过的 传统的文本相似度计算方法来计算，如果任务的要求不高，直接拿字符串A和B计算即可。那么为什么又需要使用cnn和词向量的方法来计算文本相似度呢？？？这是因为传统文本相似度算法，侧重于文本本身的相似度计算，因此需要大量的归一化的过程，例如中文数字和阿拉伯数字的归一化，中英文 单位的归一化（例如kg和千克）。但是即使通过归一化的方法，仍然有很多语义相似文本无法通过这种方法得到满意的结果。比如两道数学题， 题1 = '一个苹果+二个苹果等于多少个苹果？'， 题2=‘一个香蕉+二个香蕉等于多少个香蕉’，显然这两道题语义是高度接近的，但是用传统的文本相似度计算方法，计算得到的相似度是非常低的，这不能满足现代互联网或其他领域对文本语义相似度任务的需要，于是需要使用cnn和词向量的方式来计算文本语义相似度，这是因为词向量的固有特性，如果对词向量有所不了解可参见我的上一篇文章文本分类
中关于词向量的介绍。
2.2 文本预处理的过程：这里文本预处理过程和文本分类一文中文本预处理的内容大同小异，看过该文的可以直接跳过这一步。首先文本相似度计算输入的 来源是两个字符串，比如字符串A = ‘书写代码，改变世界’ 字符串B = ‘地产兴邦，称霸世界’。
以字符串A的处理来说明问题，这部分主要是分3步，共4种状态。1.将原始文本分词并转换成以词的序列 2.将词序列转换成以词编号（每个词表中的词都有唯一编号）为元素的序列 3.将词的编号序列中的每个元素（某个词）展开为词向量的形式。下面通过一张图（本人手画简图。。。。囧）来表示这个过程，如下图所示：
上述图片，以’书写代码，改变世界’ 这一文本字符串为例，介绍了将其转换成词向量为元素的序列表示，最后得到了一个2维矩阵，该矩阵可用于后续神经网络的训练等操作。
2.3 神经网络模块的设计本文关于神经网络设计的思想来自于以下keras中文文档中的：泛型编程 这一届中微博相似度计算启发而来。并结合了实际需要而设计的。我下面结合一张神经网络设计图，来说明本文中所使用的神经网络，具体设计图（又是手画图，囧）如下：
简要介绍下上面的图，第一层数据输入层，将文本序列展开成词向量的序列，之后两个不同的输入流 ，这里因为有两个输入（字符串A和字符串B），垂直方向则放置了2个完全一样的层组合（卷积层、激活层、池化层的组合）。之后连接全连接层和激活层，激活层采用sigmoid并输出该文本属于某类的概率，这个输出的值是个0-1之间的浮点数，该值代表 文本A和文本B的相似程度，值越大相似程度越大。
2.4 编程实现所需要的框架和数据集等2.4.1 框架：本文采用keras框架来编写神经网络，关于keras的介绍请参见莫言大神翻译的 keras中文文档2.4.2 数据集：采用的是1w条，标记好是否是语义相近的相似文本，比如一道数学题和另一道数学题，如果语义相似则标记为1，如果不同则标记为0.2.4.3 词向量：虽然keras框架已经有embedding层，但是本文采用glove词向量作为预训练的词向量，glove的介绍和下载地址如下（打开会比较慢）：
http://nlp.stanford.edu/projects/glove/
2.5 代码和相应的注释在2.3部分已经通过一张图介绍了神经网络的设计部分，但是考虑到不够直观，这里还是把所使用的代码，罗列如下，采用keras编程，关键部分都已经罗列注释：
[python] view plain copy
from keras.layers import Input, LSTM, Dense, merge, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Embedding, Dropout
from keras.models import Model
import numpy as np
from keras.utils.np_utils import to_categorical
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
import pdb
from keras import backend as K import theano.tensor as T # tensor
from theano import function # function
from keras.engine.topology import Layer
import os
import sys
import jieba
jieba.load_userdict("./science") input_train = sys.argv[1] # s_label_zfli BASE_DIR = '.'
GLOVE_DIR = BASE_DIR + '/wordvec/' # 预训练词向量的地址
MAX_SEQUENCE_LENGTH = 200
MAX_NB_WORDS = 200000
EMBEDDING_DIM = 200
VALIDATION_SPLIT = 0.2 print('Indexing word vectors.') embeddings_index = {}
#f = open(os.path.join(GLOVE_DIR, '125_vec'))
f = open(os.path.join(GLOVE_DIR, 'old_vec')) # 预训练的词向量，可使用Word2vec自行训练，下面几行就是依次读入词向量
for line in f: values = line.split() word = values[0] coefs = np.asarray(values[1:], dtype='float32') embeddings_index[word] = coefs
f.close() print('Found %s word vectors.' % len(embeddings_index)) print('Processing text dataset') # good texts = [] # list of text samples
labels_index = {} # dictionary mapping label name to numeric id labels = [] # list of label ids
train_left = []
train_right = []
# 下面几行是读入训练集，训练集是 两个 字符串和一个这两个字符串是否相似的标记
for line in file(sys.argv[1]): # train，读入训练集 line = line.strip() tmp = line line = line.split('\1') if len(line)<5: continue label_id = line[0] tid = line[1] title = line[2] tid = line[3] title_right = line[4].strip() # need strip at this line seg_list = jieba.cut(title) seg_list_right = jieba.cut(title_right) text_left = (' '.join(seg_list)).encode('utf-8','ignore').strip() text_right = (' '.join(seg_list_right)).encode('utf-8','ignore').strip() #print text_left #print text_right texts.append(text_left) texts.append(text_right) labels.append(float(label_id)) train_left.append(text_left) train_right.append(text_right) print('Found %s left.' % len(train_left))
print('Found %s right.' % len(train_right))
print('Found %s labels.' % len(labels)) # finally, vectorize the text samples into a 2D integer tensor
tokenizer = Tokenizer(nb_words=MAX_NB_WORDS)
tokenizer.fit_on_texts(texts) sequences_left = tokenizer.texts_to_sequences(train_left)
sequences_right = tokenizer.texts_to_sequences(train_right)
#for item in sequences_left:
# print item word_index = tokenizer.word_index
print('Found %s unique tokens.' % len(word_index)) data_left = pad_sequences(sequences_left, maxlen=MAX_SEQUENCE_LENGTH,padding='pre', truncating='post')
data_right = pad_sequences(sequences_right, maxlen=MAX_SEQUENCE_LENGTH, truncating='post')
labels = np.array(labels) #labels = to_categorical(np.asarray(labels)) # split the data into a training set and a validation set
indices = np.arange(data_left.shape[0])
np.random.shuffle(indices) data_left = data_left[indices]
data_right = data_right[indices] labels = labels[indices]
nb_validation_samples = int(VALIDATION_SPLIT * data_left.shape[0]) # create val and sp input_train_left = data_left[:-nb_validation_samples]
input_train_right = data_right[:-nb_validation_samples] val_left = data_left[-nb_validation_samples:]
val_right = data_right[-nb_validation_samples:] labels_train = labels[:-nb_validation_samples]
labels_val = labels[-nb_validation_samples:] print('Preparing embedding matrix.') # prepare embedding matrix
nb_words = min(MAX_NB_WORDS, len(word_index))
#print type(word_index)
#for item in word_index:
# print item + '\t' + str(word_index[item])
embedding_matrix = np.zeros((nb_words + 1, EMBEDDING_DIM))
for word, i in word_index.items(): if i > MAX_NB_WORDS: continue embedding_vector = embeddings_index.get(word) if embedding_vector is not None: # words not found in embedding index will be all-zeros. embedding_matrix[i] = embedding_vector # word_index to word_embedding_vector ,<20000(nb_words)
# load pre-trained word embeddings into an Embedding layer
# note that we set trainable = False so as to keep the embeddings fixed
'''''
embedding_layer = Embedding(nb_words + 1, EMBEDDING_DIM, input_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH, weights=[embedding_matrix], trainable=True)
''' print('Training model.') # train a 1D convnet with global maxpoolinnb_wordsg
#left model '''''
data_1 = np.random.randint(low = 0, high = 200, size = (500, 140))
data_2 = np.random.randint(low = 0 ,high = 200, size = (500, 140))
labels = np.random.randint(low=0, high=2, size=(500, 1))
#labels = to_categorical(labels, 10) # to one-hot
''' tweet_a = Input(shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH,))
tweet_b = Input(shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH,)) tweet_input = Input(shape=(MAX_SEQUENCE_LENGTH,))
# 下面这些行是神经网络构造的内容，可参见上面的网络设计图
embedding_layer = Embedding(nb_words + 1, EMBEDDING_DIM, input_length=MAX_SEQUENCE_LENGTH, weights=[embedding_matrix], trainable=True)(tweet_input) conv1 = Conv1D(128, 3, activation='tanh')(embedding_layer)
drop_1 = Dropout(0.2)(conv1)
max_1 = MaxPooling1D(3)(drop_1)
conv2 = Conv1D(128, 3, activation='tanh')(max_1)
drop_2 = Dropout(0.2)(conv2)
max_2 = MaxPooling1D(3)(drop_2)
#conv2 = Conv1D(128, 3, activation='tanh')(max_1)
#max_2 = MaxPooling1D(3)(conv2)
out_1 = Flatten()(max_1)
#out_1 = LSTM(128)(max_1)
model_encode = Model(tweet_input, out_1) # 500(examples) * 5888 encoded_a = model_encode(tweet_a)
encoded_b = model_encode(tweet_b) merged_vector = merge([encoded_a, encoded_b], mode='concat') # good
dense_1 = Dense(128,activation='relu')(merged_vector)
dense_2 = Dense(128,activation='relu')(dense_1)
dense_3 = Dense(128,activation='relu')(dense_2) predictions = Dense(1, activation='sigmoid')(dense_3)
#predictions = Dense(len(labels_index), activation='softmax')(merged_vector) model = Model(input=[tweet_a, tweet_b], output=predictions)
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 下面是训练程序
model.fit([input_train_left,input_train_right], labels_train, nb_epoch=5)
json_string = model.to_json() # json_string = model.get_config()
open('my_model_architecture.json','w').write(json_string)
model.save_weights('my_model_weights.h5')
# 下面是训练得到的神经网络进行评估
score = model.evaluate([input_train_left,input_train_right], labels_train, verbose=0)
print('train score:', score[0]) # 训练集中的loss
print('train accuracy:', score[1]) # 训练集中的准确率
score = model.evaluate([val_left, val_right], labels_val, verbose=0)
print('Test score:', score[0])#测试集中的loss
print('Test accuracy:', score[1]) #测试集中的准确率
上述代码和注释较为详细的描述了该神经网络的结构，但是实际使用代码时最好去除中文注释部分，否则可能会有一些编码问题。由于上述代码和我上一篇文章有很多结构上的相似，如果遇到一些不懂得地方也可以参照上一篇的代码注释来学习。
三.总结
本文描述了如何使用深度学习和keras框架构建一个文本分类器的全过程，并给出了相应的代码实现，为了方便大家使用，下面给出本文代码的github下载地址 。
这篇关于CNN深度神经网络在NLP短文本相似的的应用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
