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#2018年7月6日更新BiLSTM+CRF模型#

使用BiLSTM对人民日报语料进行分词

去年9月份初步尝试神经网络，今天拿出来写写，请路过的大神不吝赐教，感恩！

环境

• ubuntu 16.04LTS
• python 3.5.2

技术栈

• keras
• numpy
• re

思路

一、构造字典

将文本中所有出现的汉字加入到字典，每一个汉字对应唯一的数字值

二、分词向量

对已经分好词的语料打上标签，实例如下：
一字词：
我 S 4
二字词：
中 B 1
国 E 3
多字词（三个及以上）：
共 B 1
产 M 2
党 E 3

三、文本向量化

将文本根据标点符号进行切分成多条短文本 splitpunc = ['。', '？', '！', '；'] 根据第一步构造的字典将短文本转换成向量，其中长度超过100的将超出部分切除，长度不足100的向量进行补0

四、进入BiLSTM进行训练

神经网络结构

各文件说明

语料：

• 199801_people_s_daily.txt
  • 人民日报语料，里面的不仅仅做了分词处理，还有词性的标注，针对词性这不做研究

主要的程序：

• preprocess.py
  • 对文本预处理，将文本向量化，结果储存到PDdata.json
• PD_BiLSTM.py
  • 读取PDdata.json，进入神经网络训练
  • 生成PDmodel_epoch_150_batchsize_32_embeddingDim_100.h5　这个是模型，方便后续进行测试
• (可选)PD_BiLSTM－CRF.py
  • 加入了crf层
  • 读取PDdata.json，进入神经网络训练
  • 生成PDmodel_epoch_150_batchsize_32_embeddingDim_100.h5　这个是模型，方便后续进行测试
• LSTMpredict.py
  • 测试数据，代码中已经给出测试文本

其他（我学习keras的心路历程，入门的可以看看）：

• getError.py、test_to_categorical.py
  • 在加入嵌入层前的时候，我用来测试向量归一化处理写的，专门把keras内的utils.np_utils中to_categorical()函数取出来测试
• learnEmbedding.py
  • 对keras的嵌入层进行实际使用和熟悉
• testkeras.py
  • 用来熟悉keras的整个使用流程
• textpreprocess.1.py
  • 最开始写的文本向量化预处理程序

运行

    １．preprocess.py
    ２．PD_BiLSTM.py
    ３．LSTMpredict.py

结果

迭代到19次的时候已经是0.9726,去年9月份记得150次的结果是0.99多，召回率、准确率以及Ｆ值没有测试。

拿出去年生成的模型进行测试 生成的向量对应分词向量标签