深度学习分类算法（基于深度学习的文本分类方法综述）
深度学习分类算法（基于深度学习的文本分类方法综述）TextRNN Attention 模型Attention的核心point是在翻译每个目标词（或 预测商品标题文本所属类别）所用的上下文是不同的，这样的考虑显然是更合理的。Attention机制介绍详细介绍Attention恐怕需要一小篇文章的篇幅，感兴趣的可参考14年这篇paper NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE。以机器翻译为例简单介绍下，下图中xt是源语言的一个词，yt是目标语言的一个词，机器翻译的任务就是给定源序列得到目标序列。翻译t的过程产生取决于上一个词 yt-1 和源语言的词的表示 hj（xj的 bi-RNN 模型的表示），而每个词所占的权重是不一样的。比如源语言是中文 “我 / 是 / 中国人” 目标语言 “i / am / Chinese”，翻译出“Chinese
本教程由深度学习中文社区(dl.tustcs.com)持续发布与更新 更多资源请关注我的头条号获取.前言在上篇文章(点击可阅读)中我们介绍了一下词向量的表示 fastText与TextCNN的算法原理 在这篇文章中我们将接着介绍一下目标检测算法中比较经典的TextRNN与TextRCNN以及实践过程中的一点经验.
3.TextRNN尽管TextCNN能够在很多任务里面能有不错的表现，但CNN有个最大问题是固定 filter_size 的视野，一方面无法建模更长的序列信息，另一方面 filter_size 的超参调节也很繁琐。CNN本质是做文本的特征表达工作，而自然语言处理中更常用的是递归神经网络（RNN Recurrent Neural Network），能够更好的表达上下文信息。具体在文本分类任务中，Bi-directional RNN（实际使用的是双向LSTM）从某种意义上可以理解为可以捕获变长且双向的的 "n-gram" 信息。
RNN算是在自然语言处理领域非常一个标配网络了，在序列标注/命名体识别/seq2seq模型等很多场景都有应用，Recurrent Neural Network for Text Classification with Multi-Task Learning文中介绍了RNN用于分类问题的设计，下图LSTM用于网络结构原理示意图，示例中的是利用最后一个词的结果直接接全连接层softmax输出了。
CNN和RNN用在文本分类任务中尽管效果显著，但都有一个不足的地方就是不够直观，可解释性不好，特别是在分析badcase时候感受尤其深刻。而注意力（Attention）机制是自然语言处理领域一个常用的建模长时间记忆机制，能够很直观的给出每个词对结果的贡献，基本成了Seq2Seq模型的标配了。实际上文本分类从某种意义上也可以理解为一种特殊的Seq2Seq，所以考虑把Attention机制引入近来，研究了下学术界果然有类似做法。
Attention机制介绍
详细介绍Attention恐怕需要一小篇文章的篇幅，感兴趣的可参考14年这篇paper NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE。
以机器翻译为例简单介绍下，下图中xt是源语言的一个词，yt是目标语言的一个词，机器翻译的任务就是给定源序列得到目标序列。翻译t的过程产生取决于上一个词 yt-1 和源语言的词的表示 hj（xj的 bi-RNN 模型的表示），而每个词所占的权重是不一样的。比如源语言是中文 “我 / 是 / 中国人” 目标语言 “i / am / Chinese”，翻译出“Chinese”时候显然取决于“中国人”，而与“我 / 是”基本无关。下图公式 αij 则是翻译英文第 i 个词时，中文第 j 个词的贡献，也就是注意力。显然在翻译“Chinese”时，“中国人”的注意力值非常大。
Attention的核心point是在翻译每个目标词（或 预测商品标题文本所属类别）所用的上下文是不同的，这样的考虑显然是更合理的。
TextRNN Attention 模型
我们参考了这篇文章 Hierarchical Attention Networks for Document Classification，下图是模型的网络结构图，它一方面用层次化的结构保留了文档的结构，另一方面在word-level和sentence-level。淘宝标题场景只需要 word-level 这一层的 Attention 即可。
加入Attention之后最大的好处自然是能够直观的解释各个句子和词对分类类别的重要性。
5.TextRCNN（TextRNN CNN）我们参考的是中科院15年发表在AAAI上的这篇文章 Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification 的结构：
利用前向和后向RNN得到每个词的前向和后向上下文的表示：
这样词的表示就变成词向量和前向后向上下文向量concat起来的形式了，即：
最后再接跟TextCNN相同卷积层，pooling层即可，唯一不同的是卷积层 filter_size = 1就可以了，不再需要更大 filter_size 获得更大视野，这里词的表示也可以只用双向RNN输出。
一点经验理论和实践之间的Gap往往差异巨大，学术paper更关注的是模型架构设计的新颖性等，更重要的是新的思路；而实践最重要的是在落地场景的效果，关注的点和方法都不一样。这部分简单梳理实际做项目过程中的一点经验教训。
模型显然并不是最重要的：不能否认，好的模型设计对拿到好结果的至关重要，也更是学术关注热点。但实际使用中，模型的工作量占的时间其实相对比较少。虽然再第二部分介绍了5种CNN/RNN及其变体的模型，实际中文本分类任务单纯用CNN已经足以取得很不错的结果了，我们的实验测试RCNN对准确率提升大约1%，并不是十分的显著。最佳实践是先用TextCNN模型把整体任务效果调试到最好，再尝试改进模型。
理解你的数据：虽然应用深度学习有一个很大的优势是不再需要繁琐低效的人工特征工程，然而如果你只是把他当做一个黑盒，难免会经常怀疑人生。一定要理解你的数据，记住无论传统方法还是深度学习方法，数据 sense 始终非常重要。要重视 badcase 分析，明白你的数据是否适合，为什么对为什么错。
关注迭代质量 - 记录和分析你的每次实验：迭代速度是决定算法项目成败的关键，学过概率的同学都很容易认同。而算法项目重要的不只是迭代速度，一定要关注迭代质量。如果你没有搭建一个快速实验分析的套路，迭代速度再快也只会替你公司心疼宝贵的计算资源。建议记录每次实验，实验分析至少回答这三个问题：为什么要实验？结论是什么？下一步怎么实验？
超参调节：超参调节是各位调参工程师的日常了，推荐一篇文本分类实践的论文 A Sensitivity Analysis of (and Practitioners’ Guide to) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification，里面贴了一些超参的对比实验，如果你刚开始启动文本分析任务，不妨按文章的结果设置超参，怎么最快的得到超参调节其实是一个非常重要的问题，可以读读 萧瑟的这篇文章 深度学习网络调参技巧 - 知乎专栏。
一定要用 dropout：有两种情况可以不用：数据量特别小，或者你用了更好的正则方法，比如bn。实际中我们尝试了不同参数的dropout，最好的还是0.5，所以如果你的计算资源很有限，默认0.5是一个很好的选择。
fine-tuning 是必选的：上文聊到了，如果只是使用word2vec训练的词向量作为特征表示，我赌你一定会损失很大的效果。
未必一定要 softmax loss： 这取决与你的数据，如果你的任务是多个类别间非互斥，可以试试着训练多个二分类器，也就是把问题定义为multi lable 而非 multi class，我们调整后准确率还是增加了>1%。
类目不均衡问题：基本是一个在很多场景都验证过的结论：如果你的loss被一部分类别dominate，对总体而言大多是负向的。建议可以尝试类似 booststrap 方法调整 loss 中样本权重方式解决。
避免训练震荡：默认一定要增加随机采样因素尽可能使得数据分布iid，默认shuffle机制能使得训练结果更稳定。如果训练模型仍然很震荡，可以考虑调整学习率或 mini_batch_size。
没有收敛前不要过早的下结论：玩到最后的才是玩的最好的，特别是一些新的角度的测试，不要轻易否定，至少要等到收敛吧。
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