Day09【基于jieba分词和RNN实现的简单中文分词】

基于jieba分词和RNN实现的中文分词

- - 目标
  - 数据准备
  - 主程序
  - 预测效果

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目标

本文基于给定的中文词表，将输入的文本基于jieba分词分割为若干个词，词的末尾对应的标签为1，中间部分对应的标签为0，同时将分词后的单词基于中文词表做初步序列化，之后经过embedding和 RNN循环神经网络等网络结构层，最后输出在两类别（词内部和词边界）标签上的概率分布，从而实现一个简单中文分词任务。

数据准备

词表文件chars.txt

中文语料文件corpus.txt中文语料文件

主程序

#coding:utf8import torch
import torch.nn as nn
import jieba
import numpy as np
import random
import json
from torch.utils.data import DataLoader"""
基于pytorch的网络编写一个分词模型
我们使用jieba分词的结果作为训练数据
看看是否可以得到一个效果接近的神经网络模型
"""class TorchModel(nn.Module):def __init__(self, input_dim, hidden_size, num_rnn_layers, vocab):super(TorchModel, self).__init__()self.embedding = nn.Embedding(len(vocab) + 1, input_dim) #shape=(vocab_size, dim)self.rnn_layer = nn.RNN(input_size=input_dim,hidden_size=hidden_size,batch_first=True,bidirectional=False,num_layers=num_rnn_layers,nonlinearity="relu",dropout=0.1)self.classify = nn.Linear(hidden_size, 2)self.loss_func = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=-100)#当输入真实标签，返回loss值；无真实标签，返回预测值def forward(self, x, y=None):x = self.embedding(x)  #output shape:(batch_size, sen_len, input_dim)x, _ = self.rnn_layer(x)  #output shape:(batch_size, sen_len, hidden_size)y_pred = self.classify(x)   #input shape:(batch_size, sen_len, class_num)if y is not None:#(batch_size * sen_len, class_num),   (batch_size * sen_len, 1)return self.loss_func(y_pred.view(-1, 2), y.view(-1))else:return y_predclass Dataset:def __init__(self, corpus_path, vocab, max_length):self.vocab = vocabself.corpus_path = corpus_pathself.max_length = max_lengthself.load()def load(self):self.data = []with open(self.corpus_path, encoding="utf8") as f:for line in f:sequence = sentence_to_sequence(line, self.vocab)label = sequence_to_label(line)sequence, label = self.padding(sequence, label)sequence = torch.LongTensor(sequence)label = torch.LongTensor(label)self.data.append([sequence, label])if len(self.data) > 10000:breakdef padding(self, sequence, label):sequence = sequence[:self.max_length]sequence += [0] * (self.max_length - len(sequence))label = label[:self.max_length]label += [-100] * (self.max_length - len(label))return sequence, labeldef __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, item):return self.data[item]#文本转化为数字序列，为embedding做准备
def sentence_to_sequence(sentence, vocab):sequence = [vocab.get(char, vocab['unk']) for char in sentence]return sequence#基于结巴生成分级结果的标注
def sequence_to_label(sentence):words = jieba.lcut(sentence)label = [0] * len(sentence)pointer = 0for word in words:pointer += len(word)label[pointer - 1] = 1return label#加载字表
def build_vocab(vocab_path):vocab = {}with open(vocab_path, "r", encoding="utf8") as f:for index, line in enumerate(f):char = line.strip()vocab[char] = index + 1   #每个字对应一个序号vocab['unk'] = len(vocab) + 1return vocab#建立数据集
def build_dataset(corpus_path, vocab, max_length, batch_size):dataset = Dataset(corpus_path, vocab, max_length) #diy __len__ __getitem__data_loader = DataLoader(dataset, shuffle=True, batch_size=batch_size) #torchreturn data_loaderdef main():epoch_num = 10        #训练轮数batch_size = 20       #每次训练样本个数char_dim = 50         #每个字的维度hidden_size = 100     #隐含层维度num_rnn_layers = 3    #rnn层数max_length = 20       #样本最大长度learning_rate = 1e-3  #学习率vocab_path = "chars.txt"  #字表文件路径corpus_path = "corpus.txt"  #语料文件路径vocab = build_vocab(vocab_path)       #建立字表data_loader = build_dataset(corpus_path, vocab, max_length, batch_size)  #建立数据集model = TorchModel(char_dim, hidden_size, num_rnn_layers, vocab)   #建立模型optim = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)     #建立优化器#训练开始for epoch in range(epoch_num):model.train()watch_loss = []for x, y in data_loader:optim.zero_grad()    #梯度归零loss = model(x, y)   #计算lossloss.backward()      #计算梯度optim.step()         #更新权重watch_loss.append(loss.item())print("=========\n第%d轮平均loss:%f" % (epoch + 1, np.mean(watch_loss)))#保存模型torch.save(model.state_dict(), "model.pth")#保存词表writer = open("vocab.json", "w", encoding="utf8")writer.write(json.dumps(vocab, ensure_ascii=False, indent=2))writer.close()return#最终预测
def predict(model_path, vocab_path, input_strings):#配置保持和训练时一致char_dim = 50  # 每个字的维度hidden_size = 100  # 隐含层维度num_rnn_layers = 3  # rnn层数vocab = build_vocab(vocab_path)       #建立字表model = TorchModel(char_dim, hidden_size, num_rnn_layers, vocab)   #建立模型model.load_state_dict(torch.load(model_path))   #加载训练好的模型权重model.eval()for input_string in input_strings:#逐条预测x = sentence_to_sequence(input_string, vocab)# print(x)with torch.no_grad():result = model.forward(torch.LongTensor([x]))[0]result = torch.argmax(result, dim=-1)  #预测出的01序列print(result)#在预测为1的地方切分，将切分后文本打印出来for index, p in enumerate(result):if p == 1:print(input_string[index], end=" ")else:print(input_string[index], end="")print()if __name__ == "__main__":print(torch.backends.mps.is_available())main()input_strings = ["同时国内有望出台新汽车刺激方案","沪胶后市有望延续强势","经过两个交易日的强势调整后","昨日上海天然橡胶期货价格再度大幅上扬"]predict("model.pth", "chars.txt", input_strings)

主要实现了一个基于jieba分词的中文分词模型，模型采用 RNN（循环神经网络）来处理中文文本，通过对句子进行分词，预测每个字是否为词的结尾。具体内容如下：

模型结构（TorchModel）：
- 使用 nn.Embedding 层将每个字符映射到一个高维空间。
- 通过 nn.RNN 层处理字符序列，提取上下文信息，使用单向 RNN（bidirectional=False）。
- 最后通过 nn.Linear 层将 RNN 输出转化为每个字符的分类结果，分类为 0（非词结尾）或 1（词结尾）。
- 损失函数为 CrossEntropyLoss，计算预测与真实标签的差异。
数据处理（Dataset）：
- 使用 jieba 分词工具将文本切分为词，并为每个字符标注一个标签。标签为 1 表示该字符是词的结尾，0 表示不是词结尾。
- 将文本转换为数字序列，并根据最大句子长度进行填充，使得输入数据的形状一致。
训练过程：
- 数据通过 DataLoader 按批加载，使用 Adam 优化器进行训练。
- 在每一轮训练中，计算损失并通过反向传播优化模型权重，训练 10 轮。
预测功能（predict）：
- 加载训练好的模型，使用 torch.no_grad() 禁用梯度计算，提高推理速度。
- 对每个输入字符串进行分词预测，输出每个字是否为词的结尾。若为词结尾，则切分该词并打印。
核心流程：
- sentence_to_sequence 将文本转换为字符序列，sequence_to_label 生成对应的标签序列。
- 训练完成后，保存模型和词表，以便后续加载和预测。

代码实现了一个简单的中文分词模型，通过标注每个字符是否为词的结尾，结合 RNN 提取上下文信息，从而实现文本分词功能。

预测效果

输入语句：
“同时国内有望出台新汽车刺激方案”,
“沪胶后市有望延续强势”,
“经过两个交易日的强势调整后”,
“昨日上海天然橡胶期货价格再度大幅上扬”

中文分词后结果：

tensor([0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1])
同时 国内 有 望 出台 新 汽车 刺激 方案 
tensor([1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1])
沪 胶 后市 有 望 延续 强势 
tensor([0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1])
经过 两个 交易 日 的 强势 调整 后 
tensor([0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1])
昨日 上海 天然 橡胶 期货 价格 再度 大幅 上扬