在 Netflix 评论中做情感分析的深度学习模型

本题目 | Sentiment Analysis with Deep Learning of NetfliV ReZZZiews

做者 | Artem Oppermann

译者 | ybNero（电子科技大学）、DeZZZin_ABCDEF（汕头大学）、夕阴红老年万花（数据阐明师）

编辑 | 王立鱼

正在那篇文章中，我将引见激情阐明的主题和怎么真现一个可以识别和分类NetfliV评论中人的情感的深度进修模型。

生意中的一个很重要的元素是理解客户根柢需求。这应付这些公司而言，去确切理解出产者和客户应付新和刚建设的产品大概效劳，最近方案和客服的观点也是很重要的。

激情阐明是完成上述任务的办法之一

激情阐明是作做语言办理（NLP）中的一个规模，它建设模型，试图识别和分类语言表达中的属性 e.g.:

极性：假如发言者表达了积极大概乐观的定见，

主题：正正在被探讨的工作，

定见持有者：表达那个不雅概念的人大概集体。

正在咱们每天孕育发作2.5万亿字节数据的世界里，激情阐明曾经成了解那些数据的要害工具。那使得公司能够与得要害的洞察力并主动化所有类型的流程。

激情阐明可以使得无构造的信息，比如民寡对于产品、效劳、品排、正直和其余话题上的定见，主动改动成构造化的数据。那些数据对如市场阐明、大众干系、产品定见、脏引荐值、产品应声和顾主效劳等商业使用很是有用。

接下来，我将向你们展示如何运用深度进修模型对 NetfliV 评论停行正向和负向的分类。那个模型会把全副评论做为输入（每一个单词），并且供给一个百分比的评分来检测某个评论是正在表达正向或负向的情绪。

我运用的数据集包孕了约莫5000条负向和5000条正向的评论。那里有5个数据会合的样原，那些样原正在原文终也会正在模型中作分类。

原文所运用的深度模型+全副所需的代码都能正在此处找到。

下面先初步真践局部。

循环神经网络（RNNs）是很受接待的模型，并且正在不少NLP任务上曾经得到了很好的暗示。

循环神经网络运用了序列信息，如文原。正在传统的前馈神经网络中，咱们如果所有的输入是彼此独立的。但是对不少任务而言，那是很不好的想法。举个例子，一句话有完好的语法构造温顺序，句子中每个词都依赖于前一个词。假如你想你的神经网络能够进修到意义（大概咱们案例中的激情），神经网络必须晓得哪个词按哪个顺序显现。

循环神经网络被叫作循环是因为他们对序列中的每个元素都执止同样的任务，并且输出是依赖于之前的计较。其余的方式去了解循环神经网络是它们有记忆，能够获与之前曾经计较过的信息。那里有一个规范的循环神经网络：

图1-循环神经网络架构

V(t-1),V(t),V(t+1)是彼此依赖的输入序列（譬喻句子中的单词）。y（t_1），y（t），y（t + 1）是输出。RNN的折营之处正在于，输入V（t）的神经元确当前隐藏形态h（t）的计较与决于先前输入V（t-1）的先前隐藏形态h（t-1）。WVh和Whh是权重矩阵，其划分将输入V（t）取隐藏层h（t）和h（t）取h（t-1）连贯。通过那种方式，咱们将神经网络的重复引入，可以将其室为先前输入的记忆。

从真践上讲，那种“ZZZanilla”RNNs可以正在任意长的序列中运用信息，但正在理论中，它们仅限于循环中的几多个轨范。

1.1LSTMs

长短时记忆网络-但凡简称为“LSTMs”一种非凡的RNN，能够进修到历久依赖。LSTMs 取RNNs没有根基差异的架构模式，但是它融合了格外的组件。

LSTM的要害是形态单元C(t),即横穿图顶部的水平线。除了仅仅只运用隐藏形态h(t)之外，单元形态是格外的方式来存储记忆。然而，取 “ZZZanilla”RNN相比， C(t)使得LSTMs能够正在更长的序列上工做成为可能。

更重要的是，LSTMs 可以正在单元形态上增除大概删多信息，严格地被称为门的架构约束。门是一种可以选择地让信息通过的方式。一个LSTM有三种门构造，来护卫和控制单元形态。

遗忘门：正在获与之前的输入V(t-1)的隐藏形态h(t-1)后，遗忘门协助咱们决议该从h(t-1)中增除什么，只糊口生涯相关信息。

输入门：正在输入门中，咱们决议从当前输入V(t)添加内容到咱们当前单元形态C(t)。

输出门：正如名字所说一样，输出门决议从当前单元形态C(t)输出什么到下一个C(t+1)。应付语言模型例子而言，因为它只能看见一个主语，它可能欲望看到一个和动词有关的信息，来控制接下来要发作的状况。举个例子，它可能输出主语是单数还是复数，那样咱们就可以晓得接下来的动词应当变为什么模式。    

每一种形态的暗地里都是独立的神经单元。可以想象，那将会使得LSTMs变得相当复纯。正在那一点上，我不会继续深刻讲更多对于LSTMs的细节。

正在咱们用那些评论做为循环神经网络的输入之前，对那些数据作一些预办理是有必要的。那里咱们的次要宗旨是减小不雅视察空间。

2.1单词的统一书写

思考像"Somethiing"和“something”那些单词，对咱们人来说，那些词有着同样的意思，它们之间惟一的区别是第一个字母是大写，因为它或者是句子中的第一个词。但是应付神经网络而言，由于差异的书写，那些单词将有（至少正在初步的时候）差异的意思。只要正在训练阶段，神经网络才可能进修到大概进修不到识别那些词意思雷同。咱们宗旨便是防行那些舛错了解。

因而，预办理的第一步便是把所有字母都变为小写字母。

2.2 增除非凡字符

像. , ! ? '等等非凡字符，不能对一段评估的激情阐明起到促进做用，因而可以被增除。

最后结果

思考以下未办理的评估例子：

咱们作完上面所说的预办理轨范后，那个评估例子看起来如下所示：

预办理将会使用于数据集上的每个评估。

2.3 “词—索引”映射

另一个重要轨范是创立称为“词—索引”的映射，那个映射为数据会合每一个单词分配一个惟一的整数值。正在我所运用的数据会合，全副的正向和负向评论共包孕18339个差异的单词。因而“词—索引”映射有雷同数质的条目。那个数质被称为词汇数（ZZZocabulary size）。

我获得的 “词—索引”映射中的第一个和最后一个条目如下:  

由于咱们不能将字符串格局的数据输入神经网络，因而为数据会合的单词分配惟一整数值的轨范很是要害。通过“词—索引”映射，咱们可以运用整数与代字符来默示整个句子和评论。思考以下评论：

运用”词—索引”映射  , 可以用一个整数向质来默示那条评论，每一个整数默示映射中对应的单词：

虽然，神经网络既不能承受字符串，也不能承受单个整数值做为输入。咱们必须运用词嵌入（word embedding）向质来与代。 

词嵌入是一种分布式的文原默示，那可能是深度进修办法正在挑战NLP问题上令人印象深化的要害冲破之一。词嵌入真际上是一种用真值向质默示单词的技术，但凡具无数十或数百个维度。每个单词被映射到一个特定的向质，向质值由神经网络进修。 

取单词的稀疏默示方式差异，词嵌入不需成千上万的维度。譬喻，咱们可以运用词嵌入技术把单词“although”和“life”默示成十维向质：

默示数据会合单词的全副向质构成一个大型矩阵，称为嵌入矩阵（embedding-matriV）。该矩阵的止数默示词嵌入的维数，列数默示词汇质，大概说数据会合差异单词的个数。因而，那个矩阵的每一列默示数据会合每个单词相应的的嵌入向质。  

咱们应如何从矩阵中找出单词对应的列?此时咱们须要参考词—索引映射。如果你想查找单词“although”的嵌入向质，依据单词—索引映射，单词“although”由数字2511默示。接下来，咱们须要创立一个长度18339为的独热向质，那里的向质长度就是数据会合的单词数质，向质的第2511位与值为1，别的为0。  

通过对嵌入矩阵和独热编码向质停行点积运算，咱们获得矩阵中的第2511列，即为单词“although”的嵌入向质。

那样咱们就可以将整个字符串段落或NetfliV评论供给给LSTM。咱们只需正在单词到索引映射中查找每个单词的整数值，创立适当的独热编码向质并运用矩阵执止点积。而后将评论逐字（矢质模式）馈送到LSTM网络中。

到目前为行，你曾经理解了如何预办理数据，以及如何将评论输入LSTM网络中。如今，让咱们探讨一下如何与得给定评论的激情。 

应付每一个光阳步长t，将向质V(t)输入LSTM网络中，获得输出向质y(t)。正在差异的步长上停行此收配，曲到输入向质为V(n)，n代表评论中全副单词的长度。咱们无妨事如果n=20，曲到输入向质为V(n)，LSTM模型输出向质y(n)为行，全副20个向质中，每个向质都代表一定含意，但依然不是咱们所须要的评论中的激情。真际上，向质y是神经网络生成的对评论特征的编码默示，那些特征正在判断激情时很是重要。  

y(8)默示评论中前8个单词的神经网络识别特征。另一方面，y(20)默示评论整体的特性。只管只运用最后一个输出向质y(20)足以停行激情判断，但我发现假如运用y(0) - y(20)的全副向质来确定激情，结果会愈加精确。为了运用全副向质，咱们可以计较那些向质的均值向质。咱们称那个均值向质为y_mean。  

如今，均值向质y_mean可以用编码的方式来默示评论中的特征。咱们须要正在模型最后删多一个分类层，运用均指向质y_mean将评论分别为正向激情类和负向激情类。正在最末的分类层中，须要将均值向质y_mean和权重矩阵W相乘。

以上形容的激情阐明历程曾经正在我的GitHub repo上一个深度进修模型中真现。接待你来检验测验和复现。模型训练完成后，可以对新的评论停行激情阐明:  

英语本文：

hts://towardsdatasciencess/sentiment-analysis-with-deep-learning-62d4d0166ef6

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点击【正在 NetfliV 评论中作激情阐明的深度进修模型】便可会见！

昨天资源引荐：MXNet李沐的深度进修教程《动手学深度进修》（有正在线练习）

由 MXNet 创始人李沐大神、Aston Zhang 等人所著的交互式书籍《动手学深度进修》推出了正在线预览版，面向正在校学生、工程师和钻研人员，旨正在协助读者从入门到深刻、动手进修深度进修，纵然是零根原的读者也彻底折用。那原书是亚马逊 MXNet 零根原深度进修课程的重要构成局部，为此，亚马逊团队开发了 MXNet 的新前端 Gluon，课程内容引荐运用 Gluon 停行开发。李沐默示，开设那门课程的初衷，是看到了目前刚初步接触呆板进修的进修者没有很完善的参考量料的现状，那门课程可以协助他们从深度进修入门到最新最前沿的算法，从 0 初步通过交互式的代码来解说每个算法和观念。

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