作者：刘健健

来自：ChallengeHub

Twitter 的推文有许多特点，首先，与 Facebook 不同的是，推文是基于文本的，可以通过 Twitter 接口注册下载，便于作为自然语言处理所需的语料库。其次，Twitter 规定了每一个推文不超过 140 个字，实际推文中的文本长短不一、长度一般较短，有些只有一个句子甚至一个短语，这对其开展情感分类标注带来许多困难。再者，推文常常是随性所作，内容中包含情感的元素较多，口语化内容居多，缩写随处都在，并且使用了许多网络用语，情绪符号、新词和俚语随处可见。因此，与正式文本非常不同。如果采用那些适合处理正式文本的情感分类方法来对 Twitter 推文进行情感分类，效果将不尽人意。

公众情感在包括电影评论、消费者信心、政治选举、股票走势预测等众多领域发挥着越来越大的影响力。面向公共媒体内容开展情感分析是分析公众情感的一项基础工作。

二、数据基本情况

数据集基于推特用户发表的推文数据集，并且针对部分字段做出了一定的调整，所有的字段信息请以本练习赛提供的字段信息为准

字段信息内容参考如下：

tweet_id string 推文数据的唯一ID，比如test_0，train_1024

content string 推特内容

label int 推特情感的类别，共13种情感

其中训练集train.csv包含3w条数据，字段包括tweet_id，content，label；测试集test.csv包含1w条数据，字段包括tweet_id，content。

tweet_id,content,label
tweet_1,Layinnbedwithaheadacheughhhh...waitinonyourcall...,1
tweet_2,Funeralceremony...gloomyfriday...,1
tweet_3,wantstohangoutwithfriendsSOON!,2
tweet_4,"@dannycastilloWewanttotradewithsomeonewhohasHoustontickets,butnoonewill.",3
tweet_5,"Ishouldbesleep,butimnot!thinkingaboutanoldfriendwhoIwant.buthe'smarriednow.damn,&hewantsme2!scandalous!",1
tweet_6,Hmmm.
http://www.djhero.com/isdown,4
tweet_7,@charvirayCharlenemylove.Imissyou,1
tweet_8,cantfallasleep,3

!head/home/mw/input/Twitter4903/train.csv

tweet_id,content,label
tweet_0,@tiffanylueiknowiwaslistenintobadhabitearlierandistartedfreakinathispart=[,0
tweet_1,Layinnbedwithaheadacheughhhh...waitinonyourcall...,1
tweet_2,Funeralceremony...gloomyfriday...,1
tweet_3,wantstohangoutwithfriendsSOON!,2
tweet_4,"@dannycastilloWewanttotradewithsomeonewhohasHoustontickets,butnoonewill.",3
tweet_5,"Ishouldbesleep,butimnot!thinkingaboutanoldfriendwhoIwant.buthe'smarriednow.damn,&hewantsme2!scandalous!",1
tweet_6,Hmmm.http://www.djhero.com/isdown,4
tweet_7,@charvirayCharlenemylove.Imissyou,1
tweet_8,cantfallasleep,3

!head/home/mw/input/Twitter4903/test.csv

tweet_id,content
tweet_0,Re-pinging@ghostridah14:whydidn'tyougotoprom?BCmybfdidn'tlikemyfriends
tweet_1,@kelcouchI'msorryatleastit'sFriday?
tweet_2,Thestormishereandtheelectricityisgone
tweet_3,Sosleepyagainandit'snoteventhatlate.Ifailonceagain.
tweet_4,"WonderingwhyI'mawakeat7am,writinganewsong,plottingmyevilsecretplotsmuahahaha...ohdamnit,notsecretanymore"
tweet_5,IateSomethingIdon'tknowwhatitis...WhydoIkeepTellingthingsaboutfood
tweet_6,sotiredandithinki'mdefinitelygoingtogetanearinfection.goingtobed"early"foronce.
tweet_7,Itissoannoyingwhenshestartstypingonhercomputerinthemiddleofthenight!
tweet_8,Screwyou@davidbrussee!Ionlyhave3weeks...

!head/home/mw/input/Twitter4903/submission.csv

tweet_id,label
tweet_0,0
tweet_1,0
tweet_2,0
tweet_3,0
tweet_4,0
tweet_5,0
tweet_6,0
tweet_7,0
tweet_8,0

三、数据集定义

1.环境准备

环境准备 (建议gpu环境，速度好。pip install paddlepaddle-gpu)

!pipinstallpaddlepaddle
!pipinstall-Upaddlenlp

2.获取句子最大长度

自定义PaddleNLP dataset的read方法

importpandasaspd
train=pd.read_csv('/home/mw/input/Twitter4903/train.csv')
test=pd.read_csv('/home/mw/input/Twitter4903/test.csv')
sub=pd.read_csv('/home/mw/input/Twitter4903/submission.csv')
print('最大内容长度%d'%(max(train['content'].str.len())))

最大内容长度 166

3.定义数据集

定义读取函数

defread(pd_data):
forindex,iteminpd_data.iterrows():
yield{'text':item['content'],'label':item['label'],'qid':item['tweet_id'].strip('tweet_')}

分割训练集、测试机

frompaddle.ioimportDataset,Subset
frompaddlenlp.datasetsimportMapDataset
frompaddlenlp.datasetsimportload_dataset

dataset=load_dataset(read,pd_data=train,lazy=False)
dev_ds=Subset(dataset=dataset,indices=[iforiinrange(len(dataset))ifi%5==1])
train_ds=Subset(dataset=dataset,indices=[iforiinrange(len(dataset))ifi%5!=1])

查看训练集

foriinrange(5):
print(train_ds[i])

{'text':'@tiffanylueiknowiwaslistenintobadhabitearlierandistartedfreakinathispart=[','label':0,'qid':'0'}
{'text':'Funeralceremony...gloomyfriday...','label':1,'qid':'2'}
{'text':'wantstohangoutwithfriendsSOON!','label':2,'qid':'3'}
{'text':'@dannycastilloWewanttotradewithsomeonewhohasHoustontickets,butnoonewill.','label':3,'qid':'4'}
{'text':"Ishouldbesleep,butimnot!thinkingaboutanoldfriendwhoIwant.buthe'smarriednow.damn,&hewantsme2!scandalous!",'label':1,'qid':'5'}

在转换为MapDataset类型

train_ds=MapDataset(train_ds)
dev_ds=MapDataset(dev_ds)
print(len(train_ds))
print(len(dev_ds))

240006000

四、模型选择

近年来，大量的研究表明基于大型语料库的预训练模型（Pretrained Models, PTM）可以学习通用的语言表示，有利于下游NLP任务，同时能够避免从零开始训练模型。随着计算能力的发展，深度模型的出现（即 Transformer）和训练技巧的增强使得 PTM 不断发展，由浅变深。

情感预训练模型SKEP（Sentiment Knowledge Enhanced Pre-training for Sentiment Analysis）。SKEP利用情感知识增强预训练模型，在14项中英情感分析典型任务上全面超越SOTA，此工作已经被ACL 2020录用。SKEP是百度研究团队提出的基于情感知识增强的情感预训练算法，此算法采用无监督方法自动挖掘情感知识，然后利用情感知识构建预训练目标，从而让机器学会理解情感语义。SKEP为各类情感分析任务提供统一且强大的情感语义表示。

百度研究团队在三个典型情感分析任务，句子级情感分类（Sentence-level Sentiment Classification），评价目标级情感分类（Aspect-level Sentiment Classification）、观点抽取（Opinion Role Labeling），共计14个中英文数据上进一步验证了情感预训练模型SKEP的效果。

具体实验效果参考：https://github.com/baidu/Senta#skep

PaddleNLP已经实现了SKEP预训练模型，可以通过一行代码实现SKEP加载。

句子级情感分析模型是SKEP fine-tune 文本分类常用模型SkepForSequenceClassification。其首先通过SKEP提取句子语义特征，之后将语义特征进行分类。

!pipinstallregex

Lookinginindexes:https://mirror.baidu.com/pypi/simple/
Requirementalreadysatisfied:regexin/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages(2021.8.28)

1.Skep模型加载

SkepForSequenceClassification可用于句子级情感分析和目标级情感分析任务。其通过预训练模型SKEP获取输入文本的表示，之后将文本表示进行分类。

pretrained_model_name_or_path：模型名称。支持"skep_ernie_1.0_large_ch"，“skep_ernie_2.0_large_en”。

** “skep_ernie_1.0_large_ch”：是SKEP模型在预训练ernie_1.0_large_ch基础之上在海量中文数据上继续预训练得到的中文预训练模型；

“skep_ernie_2.0_large_en”：是SKEP模型在预训练ernie_2.0_large_en基础之上在海量英文数据上继续预训练得到的英文预训练模型；

num_classes: 数据集分类类别数。

关于SKEP模型实现详细信息参考：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/paddlenlp/transformers/skep

from paddlenlp.transformers import SkepForSequenceClassification, SkepTokenizer

指定模型名称，一键加载模型

model=SkepForSequenceClassification.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path="skep_ernie_2.0_large_en",num_classes=13)

同样地，通过指定模型名称一键加载对应的Tokenizer，用于处理文本数据，如切分token，转token_id等。

tokenizer=SkepTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path="skep_ernie_2.0_large_en")

[2021-09-161058,665][INFO]-Alreadycached/home/aistudio/.paddlenlp/models/skep_ernie_2.0_large_en/skep_ernie_2.0_large_en.pdparams
[2021-09-161010,133][INFO]-Found/home/aistudio/.paddlenlp/models/skep_ernie_2.0_large_en/skep_ernie_2.0_large_en.vocab.txt

2.引入可视化VisualDl

fromvisualdlimportLogWriter

writer=LogWriter("./log")

3.数据处理

SKEP模型对文本处理按照字粒度进行处理，我们可以使用PaddleNLP内置的SkepTokenizer完成一键式处理。

defconvert_example(example,
tokenizer,
max_seq_length=512,
is_test=False):

#将原数据处理成model可读入的格式，enocded_inputs是一个dict，包含input_ids、token_type_ids等字段
encoded_inputs=tokenizer(
text=example["text"],max_seq_len=max_seq_length)

# input_ids：对文本切分token后，在词汇表中对应的token id
input_ids=encoded_inputs["input_ids"]
# token_type_ids：当前token属于句子1还是句子2，即上述图中表达的segment ids
token_type_ids=encoded_inputs["token_type_ids"]

ifnotis_test:
# label：情感极性类别
label=np.array([example["label"]],dtype="int64")
returninput_ids,token_type_ids,label
else:
# qid：每条数据的编号
qid=np.array([example["qid"]],dtype="int64")
returninput_ids,token_type_ids,qid

defcreate_dataloader(dataset,
trans_fn=None,
mode='train',
batch_size=1,
batchify_fn=None):

iftrans_fn:
dataset=dataset.map(trans_fn)

shuffle=Trueifmode=='train'elseFalse
ifmode=="train":
sampler=paddle.io.DistributedBatchSampler(
dataset=dataset,batch_size=batch_size,shuffle=shuffle)
else:
sampler=paddle.io.BatchSampler(
dataset=dataset,batch_size=batch_size,shuffle=shuffle)
dataloader=paddle.io.DataLoader(
dataset,batch_sampler=sampler,collate_fn=batchify_fn)
returndataloader

4.评估函数定义

importnumpyasnp
importpaddle

@paddle.no_grad()
defevaluate(model,criterion,metric,data_loader):

model.eval()
metric.reset()
losses=[]
forbatchindata_loader:
input_ids,token_type_ids,labels=batch
logits=model(input_ids,token_type_ids)
loss=criterion(logits,labels)
losses.append(loss.numpy())
correct=metric.compute(logits,labels)
metric.update(correct)
accu=metric.accumulate()
#print("evalloss:%.5f,accu:%.5f"%(np.mean(losses),accu))
model.train()
metric.reset()
returnnp.mean(losses),accu

5.超参定义

定义损失函数、优化器以及评价指标后，即可开始训练。

推荐超参设置：

batch_size=100
max_seq_length=166
batch_size=100
learning_rate=4e-5
epochs=32
warmup_proportion=0.1
weight_decay=0.01

实际运行时可以根据显存大小调整batch_size和max_seq_length大小。

importos
fromfunctoolsimportpartial


importnumpyasnp
importpaddle
importpaddle.nn.functionalasF
frompaddlenlp.dataimportStack,Tuple,Pad

#批量数据大小
batch_size=100
#文本序列最大长度166
max_seq_length=166
#批量数据大小
batch_size=100
#定义训练过程中的最大学习率
learning_rate=4e-5
#训练轮次
epochs=32
#学习率预热比例
warmup_proportion=0.1
#权重衰减系数，类似模型正则项策略，避免模型过拟合
weight_decay=0.01

将数据处理成模型可读入的数据格式

trans_func=partial(
convert_example,
tokenizer=tokenizer,
max_seq_length=max_seq_length)

将数据组成批量式数据，如将不同长度的文本序列padding到批量式数据中最大长度将每条数据label堆叠在一起

batchify_fn=lambdasamples,fn=Tuple(
Pad(axis=0,pad_val=tokenizer.pad_token_id),#input_ids
Pad(axis=0,pad_val=tokenizer.pad_token_type_id),#token_type_ids
Stack()#labels
):[datafordatainfn(samples)]
train_data_loader=create_dataloader(
train_ds,
mode='train',
batch_size=batch_size,
batchify_fn=batchify_fn,
trans_fn=trans_func)
dev_data_loader=create_dataloader(
dev_ds,
mode='dev',
batch_size=batch_size,
batchify_fn=batchify_fn,
trans_fn=trans_func)

定义超参，loss，优化器等

frompaddlenlp.transformersimportLinearDecayWithWarmup
importtime

num_training_steps=len(train_data_loader)*epochs
lr_scheduler=LinearDecayWithWarmup(learning_rate,num_training_steps,warmup_proportion)

AdamW优化器

optimizer=paddle.optimizer.AdamW(
learning_rate=lr_scheduler,
parameters=model.parameters(),
weight_decay=weight_decay,
apply_decay_param_fun=lambdax:xin[
p.nameforn,pinmodel.named_parameters()
ifnotany(ndinnforndin["bias","norm"])
])

criterion=paddle.nn.loss.CrossEntropyLoss()#交叉熵损失函数
metric=paddle.metric.Accuracy()#accuracy评价指标

五、训练

训练且保存最佳结果

开启训练

global_step=0
best_val_acc=0
tic_train=time.time()
best_accu=0
forepochinrange(1,epochs+1):
forstep,batchinenumerate(train_data_loader,start=1):
input_ids,token_type_ids,labels=batch
#喂数据给model
logits=model(input_ids,token_type_ids)
#计算损失函数值
loss=criterion(logits,labels)
#预测分类概率值
probs=F.softmax(logits,axis=1)
#计算acc
correct=metric.compute(probs,labels)
metric.update(correct)
acc=metric.accumulate()

global_step+=1

ifglobal_step%10==0:
print(
"globalstep%d,epoch:%d,batch:%d,loss:%.5f,accu:%.5f,speed:%.2fstep/s"
%(global_step,epoch,step,loss,acc,
10/(time.time()-tic_train)))
tic_train=time.time()

#反向梯度回传，更新参数
loss.backward()
optimizer.step()
lr_scheduler.step()
optimizer.clear_grad()

ifglobal_step%100==0and:
#评估当前训练的模型
eval_loss,eval_accu=evaluate(model,criterion,metric,dev_data_loader)
print("evalondevloss:{:.8},accu:{:.8}".format(eval_loss,eval_accu))
#加入eval日志显示
writer.add_scalar(tag="eval/loss",step=global_step,value=eval_loss)
writer.add_scalar(tag="eval/acc",step=global_step,value=eval_accu)
#加入train日志显示
writer.add_scalar(tag="train/loss",step=global_step,value=loss)
writer.add_scalar(tag="train/acc",step=global_step,value=acc)
save_dir="best_checkpoint"
#加入保存
ifeval_accu>best_val_acc:
ifnotos.path.exists(save_dir):
os.mkdir(save_dir)
best_val_acc=eval_accu
print(f"模型保存在{global_step}步，最佳eval准确度为{best_val_acc:.8f}！")
save_param_path=os.path.join(save_dir,'best_model.pdparams')
paddle.save(model.state_dict(),save_param_path)
fh=open('best_checkpoint/best_model.txt','w',encoding='utf-8')
fh.write(f"模型保存在{global_step}步，最佳eval准确度为{best_val_acc:.8f}！")
fh.close()

globalstep10,epoch:1,batch:10,loss:2.64415,accu:0.08400,speed:0.96step/s
globalstep20,epoch:1,batch:20,loss:2.48083,accu:0.09050,speed:0.98step/s
globalstep30,epoch:1,batch:30,loss:2.36845,accu:0.10933,speed:0.98step/s
globalstep40,epoch:1,batch:40,loss:2.24933,accu:0.13750,speed:1.00step/s
globalstep50,epoch:1,batch:50,loss:2.14947,accu:0.15380,speed:0.97step/s
globalstep60,epoch:1,batch:60,loss:2.03459,accu:0.17100,speed:0.96step/s
globalstep70,epoch:1,batch:70,loss:2.23222,accu:0.18414,speed:1.01step/s

visualdl 可视化训练，时刻掌握训练走势，不浪费算力
六、预测

训练完成后，重启环境，释放显存，开始预测

1.test数据集读取

数据读取

importpandasaspd
frompaddlenlp.datasetsimportload_dataset
frompaddle.ioimportDataset,Subset
frompaddlenlp.datasetsimportMapDataset

test=pd.read_csv('/home/mw/input/Twitter4903/test.csv')

数据读取

defread_test(pd_data):
forindex,iteminpd_data.iterrows():
yield{'text':item['content'],'label':0,'qid':item['tweet_id'].strip('tweet_')}

test_ds=load_dataset(read_test,pd_data=test,lazy=False)
#在转换为MapDataset类型
test_ds=MapDataset(test_ds)
print(len(test_ds))

defconvert_example(example,
tokenizer,
max_seq_length=512,
is_test=False):

#将原数据处理成model可读入的格式，enocded_inputs是一个dict，包含input_ids、token_type_ids等字段
encoded_inputs=tokenizer(
text=example["text"],max_seq_len=max_seq_length)

# input_ids：对文本切分token后，在词汇表中对应的token id
input_ids=encoded_inputs["input_ids"]
# token_type_ids：当前token属于句子1还是句子2，即上述图中表达的segment ids
token_type_ids=encoded_inputs["token_type_ids"]

ifnotis_test:
# label：情感极性类别
label=np.array([example["label"]],dtype="int64")
returninput_ids,token_type_ids,label
else:
# qid：每条数据的编号
qid=np.array([example["qid"]],dtype="int64")
returninput_ids,token_type_ids,qid

defcreate_dataloader(dataset,
trans_fn=None,
mode='train',
batch_size=1,
batchify_fn=None):

iftrans_fn:
dataset=dataset.map(trans_fn)

shuffle=Trueifmode=='train'elseFalse
ifmode=="train":
sampler=paddle.io.DistributedBatchSampler(
dataset=dataset,batch_size=batch_size,shuffle=shuffle)
else:
sampler=paddle.io.BatchSampler(
dataset=dataset,batch_size=batch_size,shuffle=shuffle)
dataloader=paddle.io.DataLoader(
dataset,batch_sampler=sampler,collate_fn=batchify_fn)
returndataloader

2.模型加载

frompaddlenlp.transformersimportSkepForSequenceClassification,SkepTokenizer

指定模型名称，一键加载模型

model=SkepForSequenceClassification.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path="skep_ernie_2.0_large_en",num_classes=13)

同样地，通过指定模型名称一键加载对应的Tokenizer，用于处理文本数据，如切分token，转token_id等。

tokenizer=SkepTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path="skep_ernie_2.0_large_en")

fromfunctoolsimportpartial
importnumpyasnp
importpaddle
importpaddle.nn.functionalasF
frompaddlenlp.dataimportStack,Tuple,Pad
batch_size=16
max_seq_length=166
#处理测试集数据
trans_func=partial(
convert_example,
tokenizer=tokenizer,
max_seq_length=max_seq_length,
is_test=True)
batchify_fn=lambdasamples,fn=Tuple(
Pad(axis=0,pad_val=tokenizer.pad_token_id),#input
Pad(axis=0,pad_val=tokenizer.pad_token_type_id),#segment
Stack()#qid
):[datafordatainfn(samples)]
test_data_loader=create_dataloader(
test_ds,
mode='test',
batch_size=batch_size,
batchify_fn=batchify_fn,
trans_fn=trans_func)

加载模型

importos

#根据实际运行情况，更换加载的参数路径
params_path='best_checkpoint/best_model.pdparams'
ifparams_pathandos.path.isfile(params_path):
#加载模型参数
state_dict=paddle.load(params_path)
model.set_dict(state_dict)
print("Loadedparametersfrom%s"%params_path)

3.数据预测

results=[]
#切换model模型为评估模式，关闭dropout等随机因素
model.eval()
forbatchintest_data_loader:
input_ids,token_type_ids,qids=batch
#喂数据给模型
logits=model(input_ids,token_type_ids)
#预测分类
probs=F.softmax(logits,axis=-1)
idx=paddle.argmax(probs,axis=1).numpy()
idx=idx.tolist()
qids=qids.numpy().tolist()
results.extend(zip(qids,idx))

4.保存并提交

#写入预测结果，提交
withopen("submission.csv",'w',encoding="utf-8")asf:
#f.write("数据ID,评分
")
f.write("tweet_id,label
")

for(idx,label)inresults:
f.write('tweet_'+str(idx[0])+","+str(label)+"
")