一、数据集介绍 数据格式如下： ```text 6551700932705387022_!101!news_culture!京城最值得你来场文化之旅的博物馆!保利集团,马未都,中国科学技术馆,博物馆,新中国 6552368441838272771!101!_news_cul…

                                                                                                                                                                                    一、数据集介绍

    数据格式如下：

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  ```  
    每行为一条数据，以_!_分割的个字段，从前往后分别是 新闻ID，分类code（见下文），分类名称（见下文），新闻字符串（仅含标题），新闻关键词 
    分类code与名称： 
  100 民生 故事 news_story
101 文化 文化 news_culture
102 娱乐 娱乐 news_entertainment
103 体育 体育 news_sports
104 财经 财经 news_finance
106 房产 房产 news_house
107 汽车 汽车 news_car
108 教育 教育 news_edu 
109 科技 科技 news_tech
110 军事 军事 news_military
112 旅游 旅游 news_travel
113 国际 国际 news_world
114 证券 股票 stock
115 农业 三农 news_agriculture
116 电竞 游戏 news_game
  ```  
    github地址：https://github.com/fate233/toutiao-text-classfication-dataset 
    数据资源中给出了分类的实验结果： 
  Test Loss:   0.57, Test Acc:  83.81%

                    precision    recall  f1-score   support

        news_story       0.66      0.75      0.70       848

      news_culture       0.57      0.83      0.68      1531

news_entertainment       0.86      0.86      0.86      8078

       news_sports       0.94      0.91      0.92      7338

      news_finance       0.59      0.67      0.63      1594

        news_house       0.84      0.89      0.87      1478

          news_car       0.92      0.90      0.91      6481

          news_edu       0.71      0.86      0.77      1425

         news_tech       0.85      0.84      0.85      6944

     news_military       0.90      0.78      0.84      6174

       news_travel       0.58      0.76      0.66      1287

        news_world       0.72      0.69      0.70      3823

             stock       0.00      0.00      0.00        53

  news_agriculture       0.80      0.88      0.84      1701

         news_game       0.92      0.87      0.89      6244

       avg / total       0.85      0.84      0.84     54999

  ```  
   下面我们就来用deeplearning4j来实现一个卷积结构对该数据集进行分类，看能不能得到更好的结果。 
二、卷积网络可以用于文本处理的原因 
    CNN非常适合处理图像数据，前面一篇文章《deeplearning4j——卷积神经网络对验证码进行识别》介绍了CNN对验证码进行识别。本篇博客将利用CNN对文本进行分类，在开始之前我们先来直观的说说卷积运算在做的本质事情是什么。卷积运算，本质上可以看做两个向量的点积，两个向量越同向，点积就越大，经过relu和MaxPooling之后，本质上是提取了与卷积核最同向的结构，这个“结构”实际上是图片上的一些线条。 
    那么文本可以用CNN来处理吗？答案是肯定的，文本每个词用向量表示之后，依次排开，就变成了一张二维图，如下图，沿着红色箭头的方向（也就是文本的方向）看，两个句子用一幅图表示之后，会出现相同的单元，也就可以用CNN来处理。 
    ![Test](https://oscimg.oschina.net/oscnet/c943ed94cdf1c2572c9a16245ff8b781d60.jpg  'DL4J之CNN对今日头条文本分类') 
三、文本处理的卷积结构 
    那么，怎么设计这个CNN网络结构呢？如下图：（论文地址：https://arxiv.org/abs/1408.5882） 
   注意点： 
   1、卷积核移动的方向必须为句子的方向 
   2、每个卷积核提取的特征为N行1列的向量 
   3、MaxPooling的操作的对象是每一个Feature Map，也就是从每一个N行1列的向量中选择一个最大值 
   4、把选择的所有最大值接起来，经过几个Fully Connected 层，进行分类 
四、数据的预处理与词向量 
    1、分词工具：HanLP 

    2、处理后的数据格式如下：（类别code_!_词，其中，词与词之间用空格隔开，_!_为分割符） 
    数据预处理代码如下： 
 ```java
  public static void main(String[] args) throws Exception {
		BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(
				new FileInputStream(new File("/toutiao_cat_data/toutiao_cat_data.txt")), "UTF-8"));
		OutputStreamWriter writerStream = new OutputStreamWriter(
				new FileOutputStream("/toutiao_cat_data/toutiao_data_type_word.txt"), "UTF-8");
		BufferedWriter writer = new BufferedWriter(writerStream);
		String line = null;
		long startTime = System.currentTimeMillis();
		while ((line = bufferedReader.readLine()) != null) {
			String[] array = line.split("_!_");
			StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
			for (Term term : HanLP.segment(array[3])) {
				if (stringBuilder.length() > 0) {
					stringBuilder.append(" ");
				}
				stringBuilder.append(term.word.trim());
			}
			writer.write(Integer.parseInt(array[1].trim()) + "_!_" + stringBuilder.toString() + "\n");
		}
		writer.flush();
		writer.close();
		System.out.println(System.currentTimeMillis() - startTime);
		bufferedReader.close();
	}
  ```  
五、词的向量表示 
    1、one-hot 
    用正交的向量来表示每一个词，这样表示无法反应词与词之间的关系，那么两句话中，要想复用同一个卷积核，那么必须出现一模一样的词才可以，实际上，我们要求模型可以举一反三，连相似的结构也可以提取，那么word2vec可以解决这个问题。 
    2、word2vec 

    word2vec可以充分考虑词与词之间的关系，相似的词，肯定有某些维度靠的比较近。那么也就考虑了词的语句之间的系，训练word2vec有两种，skipgram和cbow，下面我们用cbow来训练词向量，结果会持久化下来，就得到了toutiao.vec的文件，下次变可重新加载该文件获得词的向量表示，代码如下： 
```java
  String filePath = new ClassPathResource("toutiao_data_word.txt").getFile().getAbsolutePath();
		SentenceIterator iter = new BasicLineIterator(filePath);
		TokenizerFactory t = new DefaultTokenizerFactory();
		t.setTokenPreProcessor(new CommonPreprocessor());
		VocabCache<VocabWord> cache = new AbstractCache<>();
		WeightLookupTable<VocabWord> table = new InMemoryLookupTable.Builder<VocabWord>().vectorLength(100)
				.useAdaGrad(false).cache(cache).build();

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log.info("Building model....");
Word2Vec vec = new Word2Vec.Builder()
		.elementsLearningAlgorithm("org.deeplearning4j.models.embeddings.learning.impl.elements.CBOW")
		.minWordFrequency(0).iterations(1).epochs(20).layerSize(100).seed(42).windowSize(8).iterate(iter)
		.tokenizerFactory(t).lookupTable(table).vocabCache(cache).build();
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vec.fit();
WordVectorSerializer.writeWord2VecModel(vec, "/toutiao_cat_data/toutiao.vec");
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六、CNN网络结构 
    CNN网络结构如下： 
    说明： 
    1、cnn3、cnn4、cnn5、cnn6卷积核大小为（3，vectorSize）、（4，vectorSize）、（5，vectorSize）、（6，vectorSize），步幅为1，也就是分别读取3、4、5、6个词，提取特征 
    2、cnn3-stride2、cnn4-stride2、cnn5-stride2、cnn6-stride2卷积核大小为（3，vectorSize）、（4，vectorSize）、（5，vectorSize）、（6，vectorSize）,步幅为2 

    3、两组卷积核卷积的结果合并，分别得到merge1和merge2，都是4维张量，形状分别为（batchSize，depth1+depth2+depth3，height/1,1），（batchSize，depth1+depth2+depth3，height/2,1），特别说明：这里的卷积模式为ConvolutionMode.Same 

    4、merge1、2分别经过MaxPooling，这里用的是GlobalPoolingLayer，和平台的Pooling层不同，这里会从指定维度中，取一个最大值，所以经过GlobalPoolingLayer之后，merge1、2分别变成2维张量，形状为（batchSize，depth1+depth2+depth3），那么GlobalPoolingLayer是如何求Max的呢？源码如下： 
  private INDArray activateHelperFullArray(INDArray inputArray, int[] poolDim) {
        switch (poolingType) {
            case MAX:
                return inputArray.max(poolDim);
            case AVG:
                return inputArray.mean(poolDim);
            case SUM:
                return inputArray.sum(poolDim);
            case PNORM:
                //P norm: https://arxiv.org/pdf/1311.1780.pdf
                //out = (1/N * sum( |in| ^ p) ) ^ (1/p)
                int pnorm = layerConf().getPnorm();

                INDArray abs = Transforms.abs(inputArray, true);
                Transforms.pow(abs, pnorm, false);
                INDArray pNorm = abs.sum(poolDim);

                return Transforms.pow(pNorm, 1.0 / pnorm, false);
            default:
                throw new RuntimeException("Unknown or not supported pooling type: " + poolingType + " " + layerId());
        }
  ```  
    5、两边GlobalPoolingLayer结果再接起来，丢给全连接网络，经过softmax分类器进行分类 
    6、fc层，用了0.5的dropout防止过拟合，在下面的代码中可以看到。 
完整代码如下： 
```java
  public class CnnSentenceClassificationTouTiao {
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List<String> trainLabelList = new ArrayList<>();// 训练集label
List<String> trainSentences = new ArrayList<>();// 训练文本集合
List<String> testLabelList = new ArrayList<>();// 测试集label
List<String> testSentences = new ArrayList<>();//// 测试集文本集合
Map<String, List<String>> map = new HashMap<>();
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		new FileInputStream(new File("/toutiao_cat_data/toutiao_data_type_word.txt")), "UTF-8"));
int truncateReviewsToLength = 0;
Random random = new Random(123);
	if (map.get(array[0]) == null) {
		map.put(array[0], new ArrayList<String>());
        }

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map.get(array[0]).add(array[1]);// 将样本中所有数据，按照类别归类
int length = array[1].split(" ").length;
if (length > truncateReviewsToLength) {
	truncateReviewsToLength = length;// 求样本中，句子的最大长度
        }

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for (Map.Entry<String, List<String>> entry : map.entrySet()) {
	for (String sentence : entry.getValue()) {
		if (random.nextInt() % 5 == 0) {// 每个类别抽取20%作为test集
			testLabelList.add(entry.getKey());
			testSentences.add(sentence);
		} else {
			trainLabelList.add(entry.getKey());
			trainSentences.add(sentence);
            }

    }

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int batchSize = 64;
int vectorSize = 100;
int nEpochs = 10;
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int cnnLayerFeatureMaps = 50;
PoolingType globalPoolingType = PoolingType.MAX;
Random rng = new Random(12345);
Nd4j.getMemoryManager().setAutoGcWindow(5000);
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ComputationGraphConfiguration config = new NeuralNetConfiguration.Builder().weightInit(WeightInit.RELU)
		.activation(Activation.LEAKYRELU).updater(new Nesterovs(0.01, 0.9))
		.convolutionMode(ConvolutionMode.Same).l2(0.0001).graphBuilder().addInputs("input")
		.addLayer("cnn3",
				new ConvolutionLayer.Builder().kernelSize(3, vectorSize).stride(1, vectorSize)
						.nOut(cnnLayerFeatureMaps).build(),
				"input")
		.addLayer("cnn4",
				new ConvolutionLayer.Builder().kernelSize(4, vectorSize).stride(1, vectorSize)
		.addLayer("cnn5",
				new ConvolutionLayer.Builder().kernelSize(5, vectorSize).stride(1, vectorSize)
		.addLayer("cnn6",
				new ConvolutionLayer.Builder().kernelSize(6, vectorSize).stride(1, vectorSize)
		.addLayer("cnn3-stride2",
				new ConvolutionLayer.Builder().kernelSize(3, vectorSize).stride(2, vectorSize)
		.addLayer("cnn4-stride2",
				new ConvolutionLayer.Builder().kernelSize(4, vectorSize).stride(2, vectorSize)
		.addLayer("cnn5-stride2",
				new ConvolutionLayer.Builder().kernelSize(5, vectorSize).stride(2, vectorSize)
		.addLayer("cnn6-stride2",
				new ConvolutionLayer.Builder().kernelSize(6, vectorSize).stride(2, vectorSize)
		.addVertex("merge1", new MergeVertex(), "cnn3", "cnn4", "cnn5", "cnn6")
		.addLayer("globalPool1", new GlobalPoolingLayer.Builder().poolingType(globalPoolingType).build(),
				"merge1")
		.addVertex("merge2", new MergeVertex(), "cnn3-stride2", "cnn4-stride2", "cnn5-stride2", "cnn6-stride2")
		.addLayer("globalPool2", new GlobalPoolingLayer.Builder().poolingType(globalPoolingType).build(),
				"merge2")
		.addLayer("fc",
				new DenseLayer.Builder().nOut(200).dropOut(0.5).activation(Activation.LEAKYRELU).build(),
				"globalPool1", "globalPool2")
		.addLayer("out",
				new OutputLayer.Builder().lossFunction(LossFunctions.LossFunction.MCXENT)
						.activation(Activation.SOFTMAX).nOut(15).build(),
				"fc")
		.setOutputs("out").setInputTypes(InputType.convolutional(truncateReviewsToLength, vectorSize, 1))
		.build();
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ComputationGraph net = new ComputationGraph(config);
net.init();
System.out.println(net.summary());
Word2Vec word2Vec = WordVectorSerializer.readWord2VecModel("/toutiao_cat_data/toutiao.vec");
System.out.println("Loading word vectors and creating DataSetIterators");
DataSetIterator trainIter = getDataSetIterator(word2Vec, batchSize, truncateReviewsToLength, trainLabelList,
		trainSentences, rng);
DataSetIterator testIter = getDataSetIterator(word2Vec, batchSize, truncateReviewsToLength, testLabelList,
		testSentences, rng);
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UIServer uiServer = UIServer.getInstance();
StatsStorage statsStorage = new InMemoryStatsStorage();
uiServer.attach(statsStorage);
net.setListeners(new ScoreIterationListener(100), new StatsListener(statsStorage, 20),
		new EvaluativeListener(testIter, 1, InvocationType.EPOCH_END));
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// net.setListeners(new ScoreIterationListener(100),
// new EvaluativeListener(testIter, 1, InvocationType.EPOCH_END));
net.fit(trainIter, nEpochs);
}

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private static DataSetIterator getDataSetIterator(WordVectors wordVectors, int minibatchSize, int maxSentenceLength,
		List<String> lableList, List<String> sentences, Random rng) {
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LabeledSentenceProvider sentenceProvider = new CollectionLabeledSentenceProvider(sentences, lableList, rng);
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return new CnnSentenceDataSetIterator.Builder().sentenceProvider(sentenceProvider).wordVectors(wordVectors)
		.minibatchSize(minibatchSize).maxSentenceLength(maxSentenceLength).useNormalizedWordVectors(false)
}

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 代码说明： 
    1、代码分两部分，第一部分是数据预处理，分出20%测试集、80%作为训练集 
    2、第二部分为网络的基本结构代码 
网络参数详细如下： 
  ===============================================================================================================================================
VertexName (VertexType)            nIn,nOut   TotalParams   ParamsShape                Vertex Inputs                                           
input (InputVertex)                -,-        -             -                          -                                                       
cnn3 (ConvolutionLayer)            1,50       15050         W:{50,1,3,100}, b:{1,50}   [input]                                                 
cnn4 (ConvolutionLayer)            1,50       20050         W:{50,1,4,100}, b:{1,50}   [input]                                                 
cnn5 (ConvolutionLayer)            1,50       25050         W:{50,1,5,100}, b:{1,50}   [input]                                                 
cnn6 (ConvolutionLayer)            1,50       30050         W:{50,1,6,100}, b:{1,50}   [input]                                                 
cnn3-stride2 (ConvolutionLayer)    1,50       15050         W:{50,1,3,100}, b:{1,50}   [input]                                                 
cnn4-stride2 (ConvolutionLayer)    1,50       20050         W:{50,1,4,100}, b:{1,50}   [input]                                                 
cnn5-stride2 (ConvolutionLayer)    1,50       25050         W:{50,1,5,100}, b:{1,50}   [input]                                                 
cnn6-stride2 (ConvolutionLayer)    1,50       30050         W:{50,1,6,100}, b:{1,50}   [input]                                                 
merge1 (MergeVertex)               -,-        -             -                          [cnn3, cnn4, cnn5, cnn6]                                
merge2 (MergeVertex)               -,-        -             -                          [cnn3-stride2, cnn4-stride2, cnn5-stride2, cnn6-stride2]
globalPool1 (GlobalPoolingLayer)   -,-        0             -                          [merge1]                                                
globalPool2 (GlobalPoolingLayer)   -,-        0             -                          [merge2]                                                
fc-merge (MergeVertex)             -,-        -             -                          [globalPool1, globalPool2]                              
fc (DenseLayer)                    400,200    80200         W:{400,200}, b:{1,200}     [fc-merge]                                              
out (OutputLayer)                  200,15     3015          W:{200,15}, b:{1,15}       [fc]                                                    
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
            Total Parameters:  263615
        Trainable Parameters:  263615
           Frozen Parameters:  0

  ```  
 DL4J的UIServer界面如下，这里我给定的端口号为9001，打开web界面可以看到平均loss的详情，梯度更新的详情等 
http://localhost:9001/train/overview 
 七、掩模 
    句子有长有短，CNN将如何处理呢？ 
    处理的办法其实很暴力，将一个minibatch中的最长句子找到，new出最大长度的张量，多余值用掩模掩掉即可，废话不多说，直接上代码 
             if(sentencesAlongHeight){
                featuresMask = Nd4j.create(currMinibatchSize, 1, maxLength, 1);
                for (int i = 0; i < currMinibatchSize; i++) {
                    int sentenceLength = tokenizedSentences.get(i).getFirst().size();
                    if (sentenceLength >= maxLength) {
                        featuresMask.slice(i).assign(1.0);
                        featuresMask.get(NDArrayIndex.point(i), NDArrayIndex.point(0), NDArrayIndex.interval(0, sentenceLength), NDArrayIndex.point(0)).assign(1.0);

1
}
                featuresMask = Nd4j.create(currMinibatchSize, 1, 1, maxLength);
                        featuresMask.get(NDArrayIndex.point(i), NDArrayIndex.point(0), NDArrayIndex.point(0), NDArrayIndex.interval(0, sentenceLength)).assign(1.0);

                        }

    这里为什么有个if呢？生成句子张量的时候，可以任意指定句子的方向，可以沿着矩阵中height的方向，也可以是width的方向，方向不同，填掩模的那一维也就不同。
八、结果
    运行了10个Epoch结果如下：
========================Evaluation Metrics========================

of classes: 15

Accuracy: 0.8420
Precision: 0.8362 (1 class excluded from average)
Recall: 0.7783
F1 Score: 0.8346 (1 class excluded from average)
Precision, recall & F1: macro-averaged (equally weighted avg. of 15 classes)

Warning: 1 class was never predicted by the model and was excluded from average precision
Classes excluded from average precision: [12]

=========================Confusion Matrix=========================
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

973 35 114 2 9 8 11 19 14 6 19 11 0 22 13 | 0 = 0
17 4636 250 37 51 16 14 151 47 29 232 36 0 82 44 | 1 = 1
103 176 6980 108 16 8 31 62 83 41 53 77 0 36 163 | 2 = 2
9 78 244 6692 37 9 52 59 33 27 57 54 0 10 96 | 3 = 3
7 52 36 31 4072 96 101 107 581 20 64 108 0 135 37 | 4 = 4
12 18 22 8 150 3061 27 36 53 2 100 16 0 56 2 | 5 = 5
17 38 71 26 94 13 6443 43 174 31 121 39 0 32 34 | 6 = 6
17 157 93 49 62 20 34 4793 85 14 58 36 0 49 31 | 7 = 7
1 45 71 21 436 30 195 138 7018 48 54 49 0 45 148 | 8 = 8
24 74 84 47 24 1 57 50 68 3963 45 431 0 9 65 | 9 = 9
9 165 90 21 40 37 61 40 42 21 3428 111 0 78 30 | 10 = 10
47 78 173 52 114 20 48 67 93 320 140 4097 0 48 29 | 11 = 11
0 0 0 0 60 0 1 0 5 0 0 0 0 0 0 | 12 = 12
35 105 31 6 139 37 34 61 79 11 153 35 0 3187 12 | 13 = 13
14 36 210 128 31 2 19 20 164 44 38 15 0 19 5183 | 14 = 14

  平均准确率0.8420，比原资源中给定的结果略好，F1 score要略差一点，混淆矩阵中，有一个类别，无法被预测到，是因为样本中改类别数据量本身很少，难以抓到共性特征。这里参数如果精心调节一番，迭代更多次数，理论上会有更好的表现。 
九、后记     
  读Deeplearning4j是一种享受，优雅的架构，清晰的逻辑，多种设计模式，扩展性强，将有后续博客，对dl4j源码进行剖析。 
   
快乐源于分享。 
 此博客乃作者原创， 转载请注明出处

本文标题： DL4J之CNN对今日头条新闻分类

发布时间： 2019年02月13日 00:00

最后更新： 2025年12月30日 08:54

原始链接： https://haoxiang.eu.org/739bf47e/

版权声明： 本文著作权归作者所有，均采用CC BY-NC-SA 4.0许可协议，转载请注明出处！

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