面试题：Python基于深度学习的文本分类优化

Question

利用Python和深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）对大规模文本数据集进行分类任务（例如垃圾邮件识别）。要求在模型构建过程中应用迁移学习技术以提高模型性能，并通过调整超参数、数据增强等手段优化模型，使其达到较高的准确率。请详细阐述模型构建思路、迁移学习的实现方式、超参数调整策略以及数据增强的具体方法，并给出完整的代码实现。

Answer 1

1. 模型构建思路

• 数据预处理：将文本数据进行清洗、分词、向量化等操作，使其能被模型处理。
• 迁移学习：利用在大规模通用文本数据上预训练的模型（如BERT、GPT等），其已经学习到了丰富的语言特征，在新的分类任务（垃圾邮件识别）上微调。
• 模型架构：在预训练模型基础上，添加分类层，例如全连接层，将预训练模型输出的特征映射到具体的类别。

2. 迁移学习的实现方式

以Hugging Face的Transformer库中的BERT模型为例：

• 加载预训练模型：使用transformers库加载预训练的BERT模型及其tokenizer。
• 冻结参数：在微调初期，可以选择冻结预训练模型的部分或全部参数，仅让新添加的分类层参数更新，防止预训练参数被过度调整。
• 微调：在训练过程中，逐渐放开预训练模型的参数，与分类层一起在新数据集上进行联合训练。

3. 超参数调整策略

• 学习率：初始学习率设置不宜过大，通常在1e-5到1e-3之间，可通过学习率调度（如余弦退火、StepLR等）在训练过程中动态调整。
• 批大小：一般在16、32、64中选择，较大的批大小有助于利用硬件并行计算能力，但可能导致内存不足，需根据实际情况调整。
• 隐藏层维度：在分类层，隐藏层维度可尝试从128、256、512等取值，根据验证集性能调整。

4. 数据增强的具体方法

• 回译：将文本翻译成其他语言，再翻译回原始语言，以生成语义相似但表述不同的文本。
• 同义词替换：使用同义词词典，对文本中的部分单词进行同义词替换。
• 随机删除：以一定概率随机删除文本中的单词。

5. 代码实现（以PyTorch和Hugging Face的transformers库为例）

import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
import random
from transformers import AdamW, get_linear_schedule_with_warmup

# 数据预处理
def load_data(file_path):
    texts = []
    labels = []
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            parts = line.strip().split('\t')
            texts.append(parts[0])
            labels.append(int(parts[1]))
    return texts, labels

texts, labels = load_data('your_data_file.txt')
train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split(texts, labels, test_size=0.2, random_state=42)

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True)
val_encodings = tokenizer(val_texts, truncation=True, padding=True)

train_input_ids = torch.tensor(train_encodings['input_ids'])
train_attention_mask = torch.tensor(train_encodings['attention_mask'])
train_labels = torch.tensor(train_labels)

val_input_ids = torch.tensor(val_encodings['input_ids'])
val_attention_mask = torch.tensor(val_encodings['attention_mask'])
val_labels = torch.tensor(val_labels)

train_dataset = TensorDataset(train_input_ids, train_attention_mask, train_labels)
val_dataset = TensorDataset(val_input_ids, val_attention_mask, val_labels)

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False)

# 模型构建
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

# 冻结BERT参数
for param in model.bert.parameters():
    param.requires_grad = False

# 训练
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
num_epochs = 3
total_steps = len(train_loader) * num_epochs
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=0, num_training_steps=total_steps)

criterion = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    for batch in train_loader:
        input_ids = batch[0].to(device)
        attention_mask = batch[1].to(device)
        labels = batch[2].to(device)

        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        scheduler.step()

    model.eval()
    val_preds = []
    val_true_labels = []
    with torch.no_grad():
        for batch in val_loader:
            input_ids = batch[0].to(device)
            attention_mask = batch[1].to(device)
            labels = batch[2].to(device)

            outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
            logits = outputs.logits
            preds = torch.argmax(logits, dim=1)

            val_preds.extend(preds.cpu().numpy())
            val_true_labels.extend(labels.cpu().numpy())

    val_accuracy = accuracy_score(val_true_labels, val_preds)
    print(f'Epoch {epoch + 1}, Val Accuracy: {val_accuracy}')

# 放开BERT参数继续微调
for param in model.bert.parameters():
    param.requires_grad = True

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
total_steps = len(train_loader) * num_epochs
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=0, num_training_steps=total_steps)

for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    for batch in train_loader:
        input_ids = batch[0].to(device)
        attention_mask = batch[1].to(device)
        labels = batch[2].to(device)

        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        scheduler.step()

    model.eval()
    val_preds = []
    val_true_labels = []
    with torch.no_grad():
        for batch in val_loader:
            input_ids = batch[0].to(device)
            attention_mask = batch[1].to(device)
            labels = batch[2].to(device)

            outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
            logits = outputs.logits
            preds = torch.argmax(logits, dim=1)

            val_preds.extend(preds.cpu().numpy())
            val_true_labels.extend(labels.cpu().numpy())

    val_accuracy = accuracy_score(val_true_labels, val_preds)
    print(f'Epoch {epoch + 1}, Val Accuracy: {val_accuracy}')

说明

上述代码假设数据文件格式为每行一个文本和对应的标签，以制表符分隔。代码中先加载数据，进行预处理，构建模型，初期冻结BERT参数训练分类层，之后放开BERT参数继续微调。在实际应用中，可根据数据特点和需求进一步优化代码。