为文本分类添加额外维度答案

【问题标题】：Adding an extra dimension to text classification为文本分类添加额外维度
【发布时间】：2019-06-18 05:21:21
【问题描述】：

我想在 Keras 中使用神经网络进行文本分类。我使用以下网络设置了一个简单的测试样本：

model = Sequential()
model.add(Embedding(NUMVOCABOLARYWORDS, 5, input_length = sequenceDataPadded.shape[1]))
model.add(LSTM(256, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(128))
model.add(Dense(1))

此网络接受标记化的填充文本序列。例如。我标记了文本“hello world”= [0,1,0,0,0..]。它可以很好地训练和评估。

现在我的问题是我不想将单个序列输入网络，而是将一个集合（比如说 500 个）序列输入网络并输出一个类别。因此，现在不是形状为 (100) 的输入，而是 (500, 100)。我不确定如何最好地创建网络架构，即：

1) 我应该展平输入还是尝试减小尺寸？我可以使用哪些层来完成这项工作？

2) 我应该只创建一个包含所有文本的大序列吗？

3) 拥有 4 维的 LSTM 是否有意义？

4) 是否存在使用一组标记数组进行分类的示例？

文本是从不同来源收集的文本，因此每批中的不同序列不一定与日期相关。

【问题讨论】：

我正在考虑合并给定批次的所有文本并输入标记化的文本和频率，例如 [0, 1, 2, 5, 6, 4, 3...] [1, 2, 4, 5, 6, 7...]，但我真的很想要一些建议。

标签： tensorflow neural-network recurrent-neural-network text-classification tensor

【解决方案1】：

我不认为将所有文本合并在一起是解决方案。那么问题是，如果你将它提供给 LSTM，那么每个文本的隐藏状态最初都不会开始。因此，您输入第一个文本，然后第二个和所有其他文本将具有当前隐藏状态。

您可以使用函数式 API 并创建不同的输入，并为每个输入提供自己的 LSTM。然后你可以合并它们并在最后拥有密集层。您可以尝试的另一件事是使用 CNN。同样，您要么必须创建多个输入，要么连接所有输入，然后使用 CNN 层。这里的优势可能是速度。因为取决于你有多少 LSTM 以及你的输入有多大，训练可能需要相当长的时间。特别是因为反向传播也必须经过每个时间步长。所以在性能方面，你可能会更好地使用 CNN。

所以我要做的是将数组分开保持最大长度。然后你将每个数组填充到这个长度（如果它们很短）。然后使用Functional API 创建多个输入，并在其后面使用 Conv1D 层。你做了一些conv操作（也许堆叠几个conv层，maxpooling等）。然后将它们与concatenate layer 合并。然后你有一些更密集的或 CNN。

【讨论】：

嗨，Syrius。谢谢你的反馈。如果我理解正确，您会使用 CNN 来提高速度，而不是降维。我知道 CNN 在图像中有它们的用途，但我发现它们对于标记化的输入有点模糊。例如。如果数组 [1,2,6,4,7] 中的每个整数都代表一个单词，那么应用内核乘以输入是否有意义？也许我这样想是错误的。无论如何，我会做一些测试:-)
CNN 最近实际上也大量用于 NLP 任务。以下是一些博文和 github 存储库：medium.com/jatana/…github.com/bhaveshoswal/CNN-text-classification-keras davidsbatista.net/blog/2018/03/31/… 您仍然可以预先使用嵌入层，这可能会提高性能。这也可能有助于过滤器（内核），因为相似的词应该被投射到相似的空间中。