SelfAttentiveSentenceEmbedding-TF

基于BiLSTM和Self-Attention的文本分类、表示学习网络

论文《A Structured Self-attentive Sentence Embedding》(ICLR 2017) 的模型实现

模型

本项目的实现与原文有一点小差异，本实现在最后获得句子的表示(图中M矩阵)后直接过softmax分类器了，而不是原文所说的两层MLP，这里主要是考虑到要削弱末级分类器的复杂度，强迫模型学习到更有效的表示(图中M矩阵)，这样有助于下游任务

使用

本项目主要提供一个SentencePresentation类，可以方便用户在各个场景下使用,仅需要几行代码即可训练模型：

    network =SentencePresentation(wv, wv_dim=100, lstm_size=64, layers=1, dim_r=30, classes=4, dim_a=10, norm=0.5, lr=0.01)
    with tf.Session() as sess:
        network.fit(sess, './train_data.csv', epoch=2)

也可以通过predict方法快速得到分类结果, attention, 以及句子的embedding结果:

    with tf.Session() as sess:
        dataset = Dataset(sess, './test_data.csv', 200, '\t', max_len=500, epoch=1)
        for c, ws, lens in dataset:
            labels, attentions, embedding = network.predict(sess, ws, lens)

完整示例见main.py（注：例子中train_data.csv文件由于体积太大无法传到github上，若有需要请联系我）

模型输入

模型的训练需要输入:

• 训练样本
• word2vec词表

训练样本是<label><\tab><word-id-1><\space>...<word-id-n>的格式。这里给两个例子：

0	660 68441 11 2839 501 15241 893 1 85 17 311 18 17 77 18 18105 1 501 85 1004 161 19

1	2267 378 1322 10 917 1588 9 14859 6692 326 94534 2101 105 9019 4 341 541 28 0 341 

word2vec词表是一个从<word-id>到<word vector>的映射，实际上就是word2vec的输出。

如果对于输入数据有任何疑问请联系我

训练效果

游戏类文本的attention：

娱乐圈文本的attention:

政治类文本的attention:

关于数据源

数据来源于THUCTC文本分类数据，本项目用到了其中政治、网络游戏、娱乐三个类别的数据