基于循环神经网络(RNN)实现影评情感分类

使用循环神经网络(RNN)实现影评情感分类

作为对循环神经网络的实践，我用循环神经网络做了个影评情感的分类，即判断影评的感情色彩是正面的，还是负面的。

选择使用RNN来做情感分类，主要是因为影评是一段文字，是序列的，而RNN对序列的支持比较好，能够“记忆”前文。虽然可以提取特征词向量，然后交给传统机器学习模型或全连接神经网络去做，也能取得很好的效果，但只从端对端的角度来看的话，RNN无疑是最合适的。

以下介绍实现过程。

一、数据预处理

本文中使用的训练数据集为https://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/上的sentence polarity dataset v1.0，包含正负面评论各5331条。可以点击进行下载。

数据下载下来之后需要进行解压，得到rt-polarity.neg和rt-polarity.pos文件，这两个文件是Windows-1252编码的，先将它转成unicode处理起来会更方便。

补充一下小知识，当我们打开一个文件，发现乱码，却又不知道该文件的编码是什么的时候，可以使用python的chardet类库进行判断，这里的Windows-1252就是使用该类库检测出来的。

在数据预处理部分，我们要完成如下处理过程：

1.转码

即将文件转为unicode编码，方便我们后续操作。读取文件，转换编码，重新写入到新文件即可。不存在技术难点。

2.生成词汇表

读取训练文件，提取出所有的单词，并统计各个单词出现的次数。为了避免低频词的干扰，同时减少模型参数，我们只保留部分高频词，比如这里我只保存出现次数前9999个，同时将低频词标识符<unkown>加入到词汇表中。

3.借助词汇表将影评转化为词向量

单词是没法直接输入给模型的，所以我们需要将词汇表中的每个单词对应于一个编号，将影评数据转化成词向量。方便后面生成词嵌入矩阵。

4.填充词向量并转化为np数组

因为不同评论的长度是不同的，我们要组成batch进行训练，就需要先将其长度统一。这里我选择以最长的影评为标准，对其他较短的影评的空白部分进行填充。然后将其转化成numpy的数组。

5.按比例划分数据集

按照机器学习的惯例，数据集应被划分为三份，即训练集、开发集和测试集。当然，有时也会只划分两份，即只包括训练集和开发集。

这里我划分成三份，训练集、开发集和测试集的占比为[0.8,0.1,0.1]。划分的方式为轮盘赌法，在numpy中可以使用cumsum和searchsorted来简洁地实现轮盘赌法。

6.打乱数据集，写入文件

为了取得更好的训练效果，将数据集随机打乱。为了保证在训练和模型调整的过程中训练集、开发集、测试集不发生改变，将三个数据集写入到文件中，使用的时候从文件中读取。