CNN在NLP领域的应用（2） 文本语义相似度计算

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：

from keras.layers import Input, LSTM, Dense, merge, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Embedding, Dropoutfrom keras.models import Modelimport numpy as npfrom keras.utils.np_utils import to_categoricalfrom keras.preprocessing.text import Tokenizerfrom keras.preprocessing.sequence import pad_sequencesimport pdbfrom keras import backend as Kimport theano.tensor as T # tensorfrom theano import function # functionfrom keras.engine.topology import Layerimport osimport sysimport jiebajieba.load_userdict("./science")input_train = sys.argv[1] # s_label_zfliBASE_DIR = '.'GLOVE_DIR = BASE_DIR + '/wordvec/' # 预训练词向量的地址MAX_SEQUENCE_LENGTH = 200MAX_NB_WORDS = 200000EMBEDDING_DIM = 200VALIDATION_SPLIT = 0.2print('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] = coefsf.close()print('Found %s word vectors.' % len(embeddings_index))print('Processing text dataset')# goodtexts = []  # list of text sampleslabels_index = {}  # dictionary mapping label name to numeric idlabels = []  # list of label idstrain_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 tensortokenizer = 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 itemword_index = tokenizer.word_indexprint('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 setindices = 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 spinput_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 matrixnb_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) * 5888encoded_a = model_encode(tweet_a)encoded_b = model_encode(tweet_b)merged_vector = merge([encoded_a, encoded_b], mode='concat') # gooddense_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lossprint('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lossprint('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  。