【NLP】天池新闻文本分类——Task4 基于深度学习的文本分类1（fastText）

FastText

One-hot
Bag of Words
N-gram
TF-IDF
等文本表示方法存在一定缺陷转，换得到的向量维度很高，需要较长的训练实践；没有考虑单词与单词之间的关系，只是进行了统计。

FastText是一种典型的深度学习词向量的表示方法，它非常简单通过Embedding层将单词映射到稠密空间，然后将句子中所有的单词在Embedding空间中进行平均，进而完成分类操作。FastText是一个三层的神经网络，输入层、隐含层和输出层。

交叉验证

使用10折交叉验证，每折使用9/10的数据进行训练，剩余1/10作为验证集检验模型的效果。这里需要注意每折的划分必须保证标签的分布与整个数据集的分布一致。

label2id = {}
for i in range(total):
label = str(all_labels[i])
if label not in label2id:
label2id[label] = [i]
else:
label2id[label].append(i)
通过10折划分，我们一共得到了10份分布一致的数据，索引分别为0到9，每次通过将一份数据作为验证集，剩余数据作为训练集，获得了所有数据的10种分割。不失一般性，我们选择最后一份完成剩余的实验，即索引为9的一份做为验证集，索引为1-8的作为训练集，然后基于验证集的结果调整超参数，使得模型性能更优。

Fasttext实现

基于keras

https://www.kesci.com/home/project/5b63f0c86a25e70011ec80af

基于fasttext包

pip install fasttext

import pandas as pd
from sklearn.metrics import f1_score

# 转换为FastText需要的格式
train_df = pd.read_csv('../data/train_set.csv', sep='\t', nrows=15000)
train_df['label_ft'] = '__label__' + train_df['label'].astype(str)
train_df[['text','label_ft']].iloc[:-5000].to_csv('train.csv', index=None, header=None, sep='\t')

import fasttext
model = fasttext.train_supervised('train.csv', lr=1.0, wordNgrams=2, 
                                  verbose=2, minCount=1, epoch=25, loss="hs")

val_pred = [model.predict(x)[0][0].split('__')[-1] for x in train_df.iloc[-5000:]['text']]
print(f1_score(train_df['label'].values[-5000:].astype(str), val_pred, average='macro'))