标签：基础上 return min callback 基础 提取 concat word code
本次介绍假新闻赛道一第一名的构建思路，大家一起学习下
文本是新闻信息的主要载体，对新闻文本的研究有助于虚假新闻的有效识别。虚假新闻文本检测，具体任务为：给定一个新闻事件的文本，判定该事件属于真实新闻还是虚假新闻。该任务可抽象为NLP领域的文本分类任务，根据新闻文本内容，判定该新闻是真新闻还是假新闻。针对该任务，本文采用BERT-Finetune、BERT-CNN-Pooling、BERT-RCN-Pooling的多种结构进行融合，在输入上引入字词结合的形式，另外充分利用假新闻的关键词特征进行优化。在智源\&计算所-互联网虚假新闻检测挑战赛的假新闻文本识别这个评测任务上，该文提出的方法在最终的评测数据上达到F1为 0.92664的成绩。
本文采用了多种模型，下以BERT-CNN-Pooling模型为例介绍，见下图。
该模型采用BERT模型提取出字向量（不Finetune），然后结合腾讯词向量，作为最终的词向量输入到1维卷积网络中。在池化过程中同时选择最大池化和平均池化，最后将其结果相加，接入一个Dense层中得到结果。
除了此模型外，本文还是用了BERT-Finetune、BERT-RCN-Pooling模型。
BERT模型可采用roeberta_zh_L-24_H-1024_A-16，其优点为准确率高，缺点为显存占用率较高。以BERT-Finetune为例，在训练工程中，batch_size选择为4，maxLen选择为164，epoch数选择为3，learning_rate为前两个epoch为1e-5，后一个为1e-6。
本文选择了10折交叉验证，每折中选择召回率较高的模型（一般为第二个epoch或第三个epoch训练出的模型）。另外，由于数据假新闻识别正确率较高，其召回率较低，因此在这10个模型进行融合时，可以将10个模型的直接结果相加，当其大于3认为是假新闻，小于3即为真新闻。
同理，在BERT-CNN-Pooling、BERT-RCN-Pooling模型中也采取以上的融合策略，在BERT-Finetune、BERT-CNN-Pooling、BERT-RCN-Pooling这3个模型间采用该策略（值改为1）。
在模型融合时发现，假新闻喜欢对部分人、地、名词、动词进行造谣。这些词的获取可通过对所有的假新闻和test集合，利用textrank4zh进行关键词获取，最后经过人工筛选，加入到模型融合的评判中，具体为当新闻的关键词含有这些词时，就有假新闻的倾向，此时评判值可以降低，利用这个关键词特征可以发现更多的假新闻，使得假新闻评判效果更好。
实验结果见下表，其中评判值即为判断真假新闻的临界值，BERT-RCN-Pooling、BERT-CNN-Pooling的实验结果基本与BERT_Finetune类似。
由表一可知：单模型在真假新闻判定的结果并不是很好，而将单模型进行10折交叉验证后准确率提升很大，说明10折交叉验证还是很有必要的。另外，融合BERT_Finetune+BERT-RCN-Pooling+BERT-CNN-Pooling这三个模型并加上关键词特征也会有不小的提升。
本文使用模型都较为基础，基本是通过交叉验证和模型融合提升测试集得分。在多模型融合上，测试了多种模型，最后处于效果和速度的考虑选择了这三种。
本文介绍了小组参加智源\&计算所-互联网虚假新闻检测挑战赛假新闻文本识别评测的基本情况。本文采用BERT-Finetune、BERT-CNN-Pooling、BERT-RCN-Pooling的多种结构进行融合，在每一模型基础上进行10折交叉验证，然后利用假新闻的关键词特征进行优化，最终达到了不错的性能。
代码精华
def remake(x,num): L = [] for i,each in enumerate(num): L += [x[i]]*each return L words = [t for t in jieba.cut(text)] temp = [len(t) for t in words] x3 = [word2id[t] if t in vocabulary else 1 for t in words] x3 = remake(x3, temp) if len(x3) < maxlen - 2: x3 = [1] + x3 + [1] + [0] * (maxlen - len(x3) - 2) else: x3 = [1] + x3[:maxlen - 2] + [1]
主要思路是把词向量映射到每个字上，如：中国，中国的词向量为a，那么体现在字上即为[a , a]，若中国的字向量为[b , c]， 相加后即为[a+b, a+c]。此处x3即为对称好的词向量，直接输入到Embedding层即可。
class MaskedGlobalMaxPool1D(keras.layers.Layer): def __init__(self, **kwargs): super(MaskedGlobalMaxPool1D, self).__init__(**kwargs) self.supports_masking = True def compute_mask(self, inputs, mask=None): return None def compute_output_shape(self, input_shape): return input_shape[:-2] + (input_shape[-1],) def call(self, inputs, mask=None): if mask is not None: mask = K.cast(mask, K.floatx()) inputs -= K.expand_dims((1.0 - mask) * 1e6, axis=-1) return K.max(inputs, axis=-2)
class MaskedGlobalAveragePooling1D(keras.layers.Layer): def __init__(self, **kwargs): super(MaskedGlobalAveragePooling1D, self).__init__(**kwargs) self.supports_masking = True def compute_mask(self, inputs, mask=None): return None def compute_output_shape(self, input_shape): return input_shape[:-2] + (input_shape[-1],) def call(self, x, mask=None): if mask is not None: mask = K.repeat(mask, x.shape[-1]) mask = tf.transpose(mask, [0, 2, 1]) mask = K.cast(mask, K.floatx()) x = x * mask return K.sum(x, axis=1) / K.sum(mask, axis=1) else: return K.mean(x, axis=1)
x1_in = Input(shape=(None,)) x2_in = Input(shape=(None,)) bert_model = load_trained_model_from_checkpoint(config_path, checkpoint_path) for l in bert_model.layers: l.trainable = True x = bert_model([x1_in, x2_in]) x = Lambda(lambda x: x[:, 0])(x) x = Dropout(0.1)(x) p = Dense(1, activation=‘sigmoid‘)(x) model = Model([x1_in, x2_in], p) model.compile( loss=‘binary_crossentropy‘, optimizer=Adam(1e-5), metrics=[‘accuracy‘] )
x1_in = Input(shape=(None,)) x2_in = Input(shape=(None,)) x3_in = Input(shape=(None,)) x1, x2,x3 = x1_in, x2_in,x3_in x_mask = Lambda(lambda x: K.cast(K.greater(K.expand_dims(x, 2), 0), ‘float32‘))(x1) bert_model = load_trained_model_from_checkpoint(config_path, checkpoint_path) embedding1= Embedding(len(vocabulary) + 2, 200,weights=[embedding_index],mask_zero= True) x3 = embedding1(x3) embed_layer = bert_model([x1_in, x2_in]) embed_layer = Concatenate()([embed_layer,x3]) x = MaskedConv1D(filters=256, kernel_size=3, padding=‘same‘, activation=‘relu‘)(embed_layer ) pool = MaskedGlobalMaxPool1D()(x) ave = MaskedGlobalAveragePooling1D()(x) x = Add()([pool,ave]) x = Dropout(0.1)(x) x = Dense(32, activation = ‘relu‘)(x) p = Dense(1, activation=‘sigmoid‘)(x) model = Model([x1_in, x2_in,x3_in], p) model.compile( loss=‘binary_crossentropy‘, optimizer=Adam(1e-3), metrics=[‘accuracy‘] )
x1_in = Input(shape=(None,)) x2_in = Input(shape=(None,)) x3_in = Input(shape=(None,)) x1, x2,x3 = x1_in, x2_in,x3_in x_mask = Lambda(lambda x: K.cast(K.greater(K.expand_dims(x, 2), 0), ‘float32‘))(x1) bert_model = load_trained_model_from_checkpoint(config_path, checkpoint_path) embedding1= Embedding(len(vocabulary) + 2, 200,weights=[embedding_index],mask_zero= True) x3 = embedding1(x3) embed_layer = bert_model([x1_in, x2_in]) embed_layer = Concatenate()([embed_layer,x3]) embed_layer = Bidirectional(LSTM(units=128,return_sequences=True))(embed_layer) embed_layer = Bidirectional(LSTM(units=128,return_sequences=True))(embed_layer) x = MaskedConv1D(filters=256, kernel_size=3, padding=‘same‘, activation=‘relu‘)(embed_layer ) pool = MaskedGlobalMaxPool1D()(x) ave = MaskedGlobalAveragePooling1D()(x) x = Add()([pool,ave]) x = Dropout(0.1)(x) x = Dense(32, activation = ‘relu‘)(x) p = Dense(1, activation=‘sigmoid‘)(x) model = Model([x1_in, x2_in,x3_in], p) model.compile( loss=‘binary_crossentropy‘, optimizer=Adam(1e-3), metrics=[‘accuracy‘] )
for train,test in kfold.split(train_data_X,train_data_Y): model = getModel() t1,t2,t3,t4 = np.array(train_data_X)[train], np.array(train_data_X)[test],np.array(train_data_Y)[train],np.array(train_data_Y)[test] train_D = data_generator(t1.tolist(), t3.tolist()) dev_D = data_generator(t2.tolist(), t4.tolist()) evaluator = Evaluate() model.fit_generator(train_D.__iter__(), steps_per_epoch=len(train_D), epochs=3, callbacks=[evaluator,lrate] ) del model K.clear_session()
def extract(L): return [r.word for r in L] tr4w = TextRank4Keyword() result = [] for sentence in train: tr4w.analyze(text=text, lower=True, window=2) s = extract(tr4w.get_keywords(10, word_min_len=1)) result = result + s c = Counter(result) print(c.most_common(100))
找到词后从其中人工遴选，选出每类的词，另外，在test集合中也运行该代码，同时用jieba辅助分割词的类。
标签：基础上 return min callback 基础 提取 concat word code
原文地址：https://www.cnblogs.com/demo-deng/p/12318439.html
