Multi-Label-Text-Classification-for-Chinese

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Multi-Label-Text-Classification-for-Chinese

(★ 78)

pytorch implementation of multi-label text classification, includes kinds of models and pretrained. Especially for Chinese preprocessing.

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# README

This is a repo focused on Multi-Label Text Classification, the main structure was forked from [lonePatient/Bert-Multi-Label-Text-Classification](https://github.com/lonePatient/Bert-Multi-Label-Text-Classification). We did several improvements:

- Add a pipeline to automatically configure the whole thing
- Add a preprocessor for Chinese
- Add an engineering part
- Add a basic tokenizer

## Environment

```bash
# create a venv and install the dependencies
python3 -m venv env
source env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
```

## Usage

- Prepare dataset

- Read Dataset below.
    - Add `train.csv` and `test.csv` to `dataset/`
    - Each line of the `train.csv` has two fields (fact and meta). Each line of the `test.csv` has only one field: `fact`, the output is under `outputs/result`

- If you want to evaluate your test score, please modify `main.py` line 181: `is_train=False` to `is_train=True`, make sure your test dataset has two fields like the train dataset.
    - Paths and filenames can be defined in `configs/basic_config.py`

- Prepare pretrained model

- Add pretrained files to `pretrain/bert/base-uncased/`, here we used a [domain model](https://github.com/thunlp/OpenCLaP)
    - Paths and filenames can be defined in `configs/basic_config.py`
    - For example bert filenames should be: `config.json`, `pytorch_model.bin` and `bert_vocab.txt`

- Define a pipeline

- Edit `pipeline.yml` 
    - We have already added several pipelines in the file
    - When the pipeline has been changed, it's better to clean the cached dataset

- Run `./run.sh`

- Also could run by hand

```bash
    python main.py --do_data
    python main.py --do_train --save_best
    python main.py --do_test
    ```

- Or set the train, test data number

```bash
    python main.py --do_data --train_data_num 100
    python main.py --do_train --save_best
    python main.py --do_test --test_data_num 10
    ```

# 中文处理

## Dataset

[thunlp/CAIL: Chinese AI & Law Challenge](https://github.com/thunlp/CAIL) Task 1

类别信息是 meta 中的 accusation，共 202 种类别，每个 fact 可能有多个类别。

## Preprocess

预处理主要做了以下工作：

- 剔除文本中的链接、图片等
- 剔除标点符号
- 剔除停用词
- 统一处理日期、时间
    - 替换为 X，如 X年X月X日X时X分
- 中文数字数字化
    - 金额
    - 重量
    - 浓度
- 统一处理金额
    - 按大小区间分类
- 统一处理重量
    - 按大小区间分类
- 统一处理浓度
    - 按大小区间分类
- 统一处理地点、人名等实体
    - 统一替换为特定的 Token

## Features

尝试做了一些特征工程，不过并未实际运用在模型当中。主要包括几个方面：

- 基于长度的特征
    - 文本长度
- 基于词的特征
    - 总词数
    - 标点符号占总词数比例
    - 数字占总词数比例
    - hapax_legomena1：出现一次的词占总词数的比例
    - hapax_legomena2：出现两次的词占总词数的比例
    - 一字词比例
    - 二字词比例
    - 三字词比例
    - 四字词比例
    - TTR：词 token 数/总词数
- 基于句子的特征
    - 短句数
    - 整句数
- 基于内容的特征
    - 被告数量
    - 被告中男性比例
    - 被告中法定代表人比例
    - 担保数
- 关键词
    - 基于 TextRank 和 TF-IDF

## Models

模型可选择的非常多，不过总体来看可以分为使用预训练模型和不使用预训练模型两种。一般情况下，使用预训练模型的效果要好于不使用。预训练模型可以使用词向量，也可以使用 Bert 和基于 Bert 的不同变形。

这里我们首先选择基本的、不使用预训练模型的 TextCNN 作为 Baseline，该模型如下图所示：

![](https://pic3.zhimg.com/80/v2-bb10ad5bbdc5294d3041662f887e60a6_hd.png)

TextCNN 类似于 Ngram 滑动窗口提取特征，MaxPooling 获取重要特征，多个通道获取不同类型的特征。最大的问题是 MaxPooling 丢失了内部结构信息。

然后选择 Bert 作为预训练模型，我们选择了[领域 Bert 模型](https://github.com/thunlp/OpenCLaP)，分别尝试了直接使用 Bert 的 classification 信息，TextRCNN 和 TextDPCNN。之所以选择这两个模型，是因为它们在之前的测评中显示的[结果](https://github.com/Tencent/NeuralNLP-NeuralClassifier)较好。

TextRCNN 相当于 RNN + CNN，其基本结构如下图所示：

![](https://pic3.zhimg.com/80/v2-263209ce34c0941fece21de00065aa92_hd.png)

RNN 我们采用双向 LSTM，结果与 embedding 拼接后再接一个 Maxpooling 获取重要特征。

DPCNN 可以看作是多个叠加的 CNN，结果如下图所示：

![](https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-1178513/hon9vbfkku.jpeg?imageView2/2/w/1620)

先做了两次宽度为 3，filter 数量为 250 个的卷积，然后开始做两两相邻的 MaxPooling（丢失很少的信息，提取更抽象的特征）。每个 block 中，池化后的结果与卷积后的结果相加。

除了上面介绍的几种模型外，还有其他一些比较常见的模型：

- TextRNN：就是 TextRCNN 去掉 MaxPooling 后的部分。
- TextRNN + Attention：在 TextRNN 后面加了一个 Attention。这个模型还有个版本（HAN）是分层的，也就是先获取 word-level 的表示，在此基础上再获得 sentence-level 的表示，不同的层级分别对应有 Attention。
- FastText：Word + Bigram + Trigram，拼接后取序列平均。
- Transformer：完全的基于 Attention。

此外，一般也会做模型融合：

- 机器学习 + 深度学习
- 多个模型结果拼接后再用分类器分类
- 使用差异大的模型：模型差异越大，融合效果越好
- 重新划分训练集、验证集和测试集：相当于改变模型输入制造模型差异

因为 GPU 太贵了，就没有一一尝试了。一般比较好的结果应该是：

- 合理的数据集
- 精细的预处理
- 适当的特征工程
- 不同模型融合

## Others

- 数据不平衡问题
    - 补充数据，或用相关数据增强数据

- 对数目小的类别进行过采样
    - 调整 loss 中样本权重

- 标签相似问题

## References

- [lonePatient/Bert-Multi-Label-Text-Classification: This repo contains a PyTorch implementation of a pretrained BERT model for multi-label text classification.](https://github.com/lonePatient/Bert-Multi-Label-Text-Classification)
- [649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch: 使用Bert，ERNIE，进行中文文本分类](https://github.com/649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch)
- [Tencent/NeuralNLP-NeuralClassifier: An Open-source Neural Hierarchical Multi-label Text Classification Toolkit](https://github.com/Tencent/NeuralNLP-NeuralClassifier)
- [中文文本分类 pytorch实现 - 知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/73176084)
- [PyTorch 官方教程中文版 - PyTorch 官方教程中文版](http://pytorch.panchuang.net/)
- [GuidoPaul/CAIL2019: 中国法研杯司法人工智能挑战赛之相似案例匹配第一名解决方案](https://github.com/GuidoPaul/CAIL2019)
- [jingyihiter/mycail: 中国法研杯 - 司法人工智能挑战赛](https://github.com/jingyihiter/mycail)
- [中文文本分类 pytorch实现 - 知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/73176084)
- [如何到 top5％？NLP 文本分类和情感分析竞赛总结](https://posts.careerengine.us/p/5c383710ed75772cc919313c)
- [用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践 - 知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551)
- [“达观杯”文本分类挑战赛Top10经验分享 - 知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/45391378)
- [中国法研杯---司法人工智能挑战赛 - 知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/47024891)
- [达观数据曾彦能：如何用深度学习做好长文本分类与法律文书智能化处理 - 云 + 社区 - 腾讯云](https://cloud.tencent.com/developer/article/1519320)
- [深度学习网络调参技巧 - 知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social)

# Changelog

- 191130 add 中文处理

- 191127 updated usage details

- 191126 created

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