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news 2025/8/7 8:06:03

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Mindspore框架循环神经网络RNN模型实现情感分类

tips:安装依赖库

pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.2.14
pip install tqdm requests

一、RNN模型构建

数据集准备完成了输入文本通过查字典（序列化）的向量化。并使用nn.Embedding层加载了Glove词向量。下一步将使用RNN循环神经网络做特征提取，最后将RNN连接至全连接网络nn.Dednse，将特征转化为分类。

nn.Embedding -> nn.RNN -> nn.Dense

本项目，采用规避RNN梯度消的变种LSTM(Long short-term memory)代替RNN做特征提取层。

1.1 关于RNN

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的神经网络。下图为RNN的一般结构：

RNN-0

图示左侧为一个RNN Cell循环，右侧为RNN的链式连接平铺。实际上不管是单个RNN Cell还是一个RNN网络，都只有一个Cell的参数，在不断进行循环计算中更新。

由于RNN的循环特性，和自然语言文本的序列特性(句子是由单词组成的序列)十分匹配，因此被大量应用于自然语言处理研究中。下图为RNN的结构拆解：

RNN

1.2 关于LSTM(Long short-term memory)

RNN单个Cell的结构简单，因此也造成了梯度消失(Gradient Vanishing)问题，具体表现为RNN网络在序列较长时，在序列尾部已经基本丢失了序列首部的信息。为了克服这一问题，LSTM(Long short-term memory)被提出，通过门控机制(Gating Mechanism)来控制信息流在每个循环步中的留存和丢弃。下图为LSTM的结构拆解：

LSTM

本项目选择LSTM变种而不是经典的RNN做特征提取，可规避梯度消失问题，并获得更好的模型效果。
在MindSpore中nn.LSTM对应的公式：

$h_{0:t}, (h_t, c_t) = \text{LSTM}(x_{0:t}, (h_0, c_0))$

这里nn.LSTM隐藏了整个循环神经网络在序列时间步(Time step)上的循环，送入输入序列、初始状态，即可获得每个时间步的隐状态(hidden state`)拼接而成的矩阵，以及最后一个时间步对应的隐状态。我们使用最后的一个时间步的隐状态作为输入句子的编码特征，送入下一层。

Time step：在循环神经网络计算的每一次循环，成为一个Time step。在送入文本序列时，一个Time step对应一个单词。因此在本例中，LSTM的输出 $h_{0:t}$ 对应每个单词的隐状态集合， $h_t$ 和 $c_t$ 对应最后一个单词对应的隐状态。

下一层：全连接层，即nn.Dense，将特征维度变换为二分类所需的维度1，经过Dense层后的输出即为模型预测结果。

1.3 特征提取网络构建

RNN循环神经网络: nn.LSTM()
初始化参数：

 embeddings:输入向量,hidden_dim:隐藏层特征的维度, output_dim：输出维数, n_layers：RNN 层的数量,bidirectional:是否为双向 RNN, pad_idx:padding_idx参数用于标记输入中的填充值（padding value）。在自然语言处理任务中，文本序列的长度不一致是非常常见的。为了能够对不同长度的文本序列进行批处理，我们通常会使用填充值对较短的序列进行填补。

tips:使用nn.embeddings()创建嵌入层时，可以通过padding_idx参数指定一个特定的索引，用于表示填充值。
embedding_layer = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=0),将padding_idx设置为0，表示使用索引为0的词汇作为填充值。在文本序列中，我们将使用0来填充较短的序列。

import math
import mindspore as ms
import mindspore.nn as nn
import mindspore.ops as ops
from mindspore.common.initializer import Uniform, HeUniformclass RNN(nn.Cell):def __init__(self, embeddings, hidden_dim, output_dim, n_layers,bidirectional, pad_idx):super().__init__()vocab_size, embedding_dim = embeddings.shapeself.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim, embedding_table=ms.Tensor(embeddings), padding_idx=pad_idx)self.rnn = nn.LSTM(embedding_dim,hidden_dim,num_layers=n_layers,bidirectional=bidirectional,batch_first=True)weight_init = HeUniform(math.sqrt(5))bias_init = Uniform(1 / math.sqrt(hidden_dim * 2))self.fc = nn.Dense(hidden_dim * 2, output_dim, weight_init=weight_init, bias_init=bias_init)def construct(self, inputs):embedded = self.embedding(inputs)_, (hidden, _) = self.rnn(embedded)hidden = ops.concat((hidden[-2, :, :], hidden[-1, :, :]), axis=1)output = self.fc(hidden)return output

实例化模型，打印输出

hidden_size = 256
output_size = 1
num_layers = 2
bidirectional = True
lr = 0.001
pad_idx = vocab.tokens_to_ids('<pad>')model = RNN(embeddings, hidden_size, output_size, num_layers, bidirectional, pad_idx)
print(model)