實戰(zhàn)文本分類，深度學(xué)習(xí)是最優(yōu)算法嗎？

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1 什么是文本分類？

文本分類 (Text classification) 指的是給定一篇文章，自動判斷該文章所屬的預(yù)先定義好的標(biāo)簽類別 (比如體育、娛樂或者新聞類別等)，是自然語言處理 (Natural language processing,NLP) 領(lǐng)域的主要研究方向之一 [1]。

文本分類有著廣闊的應(yīng)用場景，比如垃圾郵件檢測 (Spam email detection) 和評論情感分析 (Sentiment analysis) ，本質(zhì)上都可以看做是具有兩種標(biāo)簽類別的文本分類任務(wù)：

垃圾郵件檢測——判斷郵件是否屬于垃圾郵件和非垃圾郵件這兩類；
評論情感分析——判斷評論是否屬于正面郵件和負(fù)面評論這兩類。

每天，熱巢的工程師都會分析上百萬中國社交網(wǎng)絡(luò)上的熱門內(nèi)容，熱巢平臺上的大量功能，背后都有機(jī)器學(xué)習(xí)處理文本分類的功勞。

2 文本分類的技術(shù)發(fā)展歷史

對文本分類的研究可以追溯到二十世紀(jì)五十年代，當(dāng)時主要依據(jù)特定的人工規(guī)則進(jìn)行文本分類。
到二十世紀(jì)九十年代，統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí) (Statistical machine learning) 成為主流，一些統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)方法，比如支持向量機(jī) (Support vector machine, SVM) [2] 和樸素貝葉斯 (Naive Bayes) [3] 等分類方法在文本分類中取得了非常高的分類準(zhǔn)確率。然而，統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)方法首先需要進(jìn)行特征工程 (Feature engineering) 工作，該工作需要深入理解業(yè)務(wù)需求，并且非常耗時耗力。
 隨著大數(shù)據(jù)量 (Big data) 和圖形處理單元 (Graphics processing unit, GPU) 強(qiáng)計算力的支持，深度學(xué)習(xí) (Deep learning) 近年來發(fā)展迅速，在計算機(jī)視覺 (Computer vision, CV)、語音識別 (Speech recognition) 和自然語言處理領(lǐng)域都有著廣泛研究與應(yīng)用 [4]。與統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)方法相比，深度學(xué)習(xí)方法可以自動提取特征，使得人們將注意力更多地集中在數(shù)據(jù)和模型上。

3 實戰(zhàn)文本分類：CNN模型 VS fastText模型

關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural network, CNN）

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Convolutional neural network, CNN) [5] 是經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型之一，在大規(guī)模圖像識別競賽 (Large scale visual recognition challenge, ILSVRC) 中取得巨大成功。CNN模型的局部連接 (Local connectivity) 和權(quán)值共享 (Parameter sharing) 兩大特性有效地提取了數(shù)據(jù)特征并降低了模型參數(shù)以加快模型訓(xùn)練。

圖1：Kim Yoon 提出的用于文本分類的CNN模型結(jié)構(gòu)

KimYoon [6] 首次提出將CNN模型應(yīng)用在文本分類中(見圖1)。在該模型中，第一步是詞嵌入層 (Word embedding layer)，將每個詞表示為固定長度的稠密的詞向量 (關(guān)于詞嵌入的理論部分，我們還會繼續(xù)發(fā)文介紹)。第二步是卷積層 (Convolutionallayer)，采用不同大小的卷積核從上到下依次對詞向量進(jìn)行卷積操作。第三步是池化層 (Pooling layer)，采取的是最大池化 (Max-pooling) 操作。第四步是全連接層 (Fully connected layer, 包括了Dropout層)，對輸出標(biāo)簽類別進(jìn)行預(yù)測。

關(guān)于fastText

2016年8月份，F(xiàn)acebook開源了fastText工具，用于快速進(jìn)行文本表示與文本分類任務(wù) [7]。fastText的模型結(jié)構(gòu)非常簡單 (圖2)，單個詞或者ngram組合詞的詞向量取平均后代表該文本的向量，使用softmax函數(shù)預(yù)測文本所屬各標(biāo)簽類別的概率，損失函數(shù) (Loss function) 是真實標(biāo)簽類別與預(yù)測標(biāo)簽類別之間的負(fù)對數(shù)似然 (Negative log-likelihood)。與“深層”的CNN模型相比，fastText的模型結(jié)構(gòu)是“淺層”的。

 圖 2. fastText模型結(jié)構(gòu)。x1, x2, …, xN 分別表示文本的N個ngram 特征

開始實驗

接下來將分別使用CNN模型和fastText模型在公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行文本分類，以分類準(zhǔn)確度和模型訓(xùn)練耗時兩個角度評估兩個模型的表現(xiàn)。

相對于圖像和語音來說，文字已經(jīng)是高度抽象的概念了，因此對文本分析并不需要太深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在這里使用深度學(xué)習(xí)框架keras [8] 搭建了CNN模型，其結(jié)構(gòu)為：詞嵌入層-Dropout層-卷積層-Dropout層-池化層-全連接層-Dropout層-全連接層。在fastText 的官方GitHub上 [9] 下載并編譯了fastText模型。

實驗所需公開測試數(shù)據(jù)來自搜狗實驗室新聞數(shù)據(jù)完整版 [10]，包括了搜狐新聞2012年6月到7月期間國內(nèi)、國際、體育、社會和娛樂等18個標(biāo)簽類別的新聞數(shù)據(jù)。在依次經(jīng)過數(shù)據(jù)提取、中文分詞、去停用詞、過濾小于10個詞的文本和文本去重一系列文本預(yù)處理操作后，選取其中汽車、財經(jīng)、IT、健康、體育和娛樂6個標(biāo)簽類別，每個標(biāo)簽類別下隨機(jī)打亂后選取15,000個樣本作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 (Training data)，3,000個樣本作為測試數(shù)據(jù)集 (Testing data)，即實驗使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集大小為90,000，測試數(shù)據(jù)集大小為18,000。

本實驗在CentOS 平臺運行，由于fastText模型訓(xùn)練不需要GPU加速，因此在訓(xùn)練CNN模型時也沒有使用GPU。實驗使用的相關(guān)軟件以及版本分別是中文分詞工具jieba (0.38) [11]， 詞向量訓(xùn)練工具gensim (2.1) [12] 和CNN模型實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)框架keras (2.0)。編程語言是 Python 2.7。

實驗結(jié)果

經(jīng)過一系列超參數(shù) (Hyper-parameter) 調(diào)整后，在分類準(zhǔn)確度方面，CNN模型迭代 (Epoch) 訓(xùn)練數(shù)據(jù)7次后，在測試數(shù)據(jù)集上的分類準(zhǔn)確度為95.7 % (圖3)。fastText模型在相同測試數(shù)據(jù)集上的分類準(zhǔn)確度為 95.8 % (圖4)。也就是說，在該測試數(shù)據(jù)集上，兩個模型的分類準(zhǔn)確度是基本一致的。

圖 3. CNN模型實驗結(jié)果

圖 4. fastText模型實驗結(jié)果

在運行時間方面，fastText模型總共只需要27秒鐘就可以完成模型的訓(xùn)練與預(yù)測 (圖4)，而CNN模型完成相同的操作耗時2212秒 (圖3)，也就是說fastText模型遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于CNN模型。實驗使用的標(biāo)簽類別和相應(yīng)數(shù)據(jù)量并不是太大，在工業(yè)界業(yè)務(wù)需求中往往有成百上千個標(biāo)簽類別，fastText在更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上的優(yōu)勢更加明顯 [7]。

值得注意的是，fastText除了可以進(jìn)行有監(jiān)督學(xué)習(xí)的文本分類外，還可以進(jìn)行無監(jiān)督的詞向量學(xué)習(xí)。有了詞向量后，可以直觀地查看語義相關(guān)詞。

 比如，圖5展示了與輸入詞“梁朝偉”最相關(guān)的詞是：聽風(fēng)者。《聽風(fēng)者》是梁朝偉和周迅等在2012年主演的一部影片，由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)是2012年采集的，因此詞向量準(zhǔn)確地捕捉到了兩個詞之間的相關(guān)關(guān)系。與輸入詞“奔馳”語義最相關(guān)的詞是：寶馬，可以想象2012年兩個車系的競品關(guān)系。

實驗討論

如前文所述，與圖像和語音不同，人類的語言已經(jīng)是高度抽象的概念了。對于文本分類任務(wù)來說，在良好的特征工程基礎(chǔ)上，線性分類器也可以取得很好的效果 [7]。文本分類還是比較偏線性的任務(wù)，因此“淺層”的fastText模型就可以達(dá)到與“深層”的CNN模型相似的分類準(zhǔn)確度。依此類推，為了解決業(yè)務(wù)需求，具體在選擇算法模型時要充分理解任務(wù)屬性，依據(jù)數(shù)據(jù)量大小和算法模型本身的優(yōu)缺點選擇合適的解決方案。

除了將CNN模型應(yīng)用在文本分類任務(wù)上之外，還可以將其他深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用在文本分類上，比如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Recurrent neural network, RNN) [13]，基于注意力 (Attention) 機(jī)制的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) [14]，循環(huán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Recurrent convolutional neural network, RCNN) [15] 等。由于在此實驗中CNN模型已經(jīng)取得了不錯的結(jié)果，因此在這里沒有嘗試其他深度學(xué)習(xí)模型。

目前深度學(xué)習(xí)已經(jīng)分別在計算機(jī)視覺和語音識別領(lǐng)域取得了state-of-the-art的結(jié)果，近年來在自然語言處理領(lǐng)域有著廣闊的研究。有趣的是，有人指出深度學(xué)習(xí)并不能很容易地應(yīng)用在自然語言處理上 [16]。該文章指出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于處理連續(xù)稠密的數(shù)據(jù) (比如圖像和語音)，而自然語言在單詞/符號水平 (Word/symbol level) 上的并不是連續(xù)的，在概念/意義水平 (Concept/meaning level) 上才是連續(xù)的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在單詞水平上進(jìn)行分析會受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，模型訓(xùn)練完畢后泛化誤差 (Generalization error) 較大。

因此，不同的算法模型都有不同的優(yōu)勢和劣勢，技術(shù)團(tuán)隊勢必需要充分理解具體的業(yè)務(wù)需求后，才能提供最佳的技術(shù)解決方案并提升解決問題的效率。