针对股票评论的情感分类器（论文复现）

针对股票评论的情感分类器（论文复现）

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Table of Contents

• 针对股票评论的情感分类器（论文复现）
• 文献参考
• 概述
• 演示效果
• 核心逻辑
• 使用方式

文献参考

下面我将使用Pytorch框架来对《Sentiment analysis method based on sentiment lexicon and Transformer》一文中的Transformer情感分类器进行实现，在这里，我使用现有的2022年英文股评数据集作为初始数据，为其创建情感词典，实现句子转向量并完成Transformer模型的训练过程。

概述

由于Transformer模型的强大表征学习能力，可以在大规模文本数据上进行预训练，并且具有适用性广泛的特点，因此Transformer模型已经被广泛应用于自然语言处理领域，它能够各种任务上取得了优异的表现，包括情感分析。本篇使用股票市场上的股民评论数据作为训练数据，股票市场受到投资者情绪和情感的影响很大，通过对股票评论进行情感分析，可以帮助分析师和投资者更好地了解市场参与者的情绪状态，从而预测市场走势；同时针对股评的情感分析还能帮助公司和投资者监控舆论动向，帮助投资者更好地理解市场参与者的情绪和看法，为投资决策提供参考。

演示效果

众所周知，Transformer模型主要由encoder和decoder两部分组成，它们各自承担着不同的功能和作用。
Encoder：
用途：Encoder部分负责将输入序列（比如文本）转换为一系列隐藏表示，捕获输入序列中的信息和特征。
区别：每个输入词语都经过embedding层后进入encoder，然后通过多层的自注意力机制和前馈神经网络进行特征提取和编码，最终得到输入序列的表示。
Decoder：
用途：Decoder部分负责使用encoder生成的表示来预测输出序列（比如机器翻译中的翻译结果）。
区别：与encoder不同，decoder在处理每个位置的时候会利用encoder输出的信息，并且具有额外的掩码机制来确保在预测时不会使用未来的信息。

进行情感分析的Transformer模型通常是在完整的Transformer模型基础上进行微调或修改的，主要是为了适应情感分析任务的特点和需求。在情感分析任务中，通常会对输入文本进行一定的处理，如添加特殊标记或截断，以适应模型输入的要求。此外，可能会在输入文本前后添加特殊标记来指示情感分析任务。而模型的输出是对结果的三分类（或者二分类）结果。
要将文本数据变成能够放入模型中的训练数据集，我们需要基于目前已有的股评文本，构建本地可用的词典，并把文本序列转换成一系列长度一致的词向量，如下图：

对应到代码中则可以分成下面几个步骤:
1，将句中字母小写，情感标签映射到【0，1，2】列表中
2，去除特殊字符
3，去除停用词，这需要导入包含英文停用词的数据包
4，将单词进行词性还原
5，将单词与数字一一对应，实现句子转向量

df.text_sentiment.unique() 
df.drop_duplicates(inplace=True) ### 删除重复值 
pd.factorize(df.text_sentiment) ### 0:Neutral 1:Negative 2:Positive

### 将情感标签映射为【0,1,2】

label  = pd.factorize(df.text_sentiment)[0]

### 全部变为小写字母，不保留除’之外标点符号，去除特殊字符
pat = re.compile('[A-Za-z\']+')

def pre_text(text):
    text = pat.findall(text) ### 返回列表
    text = [w.lower() for w in text]
    return text
x = df.text.apply(pre_text) 

### 去除停用词
def stop_words_filter(text):                        
    text= [w for w in text if w not in stopwords.words('english') ]
    return text 
x = x.apply(stop_words_filter) 

### 词形还原，利用wordnet
wnl = WordNetLemmatizer() 
def return_words(text):
    text = [wnl.lemmatize(w) for w in text]
    return text  
for text in x:
    text = [return_words(text)] 

### 创建词表，将每个词映射到词表上
word_set = set()
for t in x:
    for word in t:
        word_set.add(word)
max_word = len(word_set)+2   ### 词表总长+2， 留下unknow和padding，后面万一进入与这些词不同的词就映射到unk上，序列padding的部分就映射到pad上

word_list = list(word_set)
word_index = dict((w,word_list.index(w)+1) for w in word_list)
x = x.apply(lambda t:[word_index.get(w) for w in t])   


###统一向量长度，将每句话padding为长度相同的列表
maxlen = max(len(t) for t in x) 
pad_x = [t+ (maxlen-len(t))*[0] for t in x]  
pad_x = np.array(pad_x) 
# 将 ndarray 转换为 DataFrame
df_pad_x = pd.DataFrame(pad_x)
df_label = pd.DataFrame(label, columns=['label'])  
df_pad_x_reset = df_pad_x.reset_index(drop=True) 
df_label_reset = df_label.reset_index(drop=True) 
df_output = pd.concat([df_pad_x_reset, df_label_reset],axis=1)     

#保存数据
df_output.to_csv('df_output.csv', index=False)

核心逻辑

得到向量化的训练数据后，我们对应上面的Transformer结构图中左半部分的encoder编码器，我们构建了一个主体由encoder与softmax分类器组成的Transformer情感分类器

import torch
import torch.nn as nn

#参数配置
embed_dim =37411   # 字 Embedding 的维度
d_model=256
d_ff = 1024     # 前向传播隐藏层维度
d_k = d_v = 64  # K(=Q), V的维度
n_layers = 3    # 有多少个encoder
n_heads =  4    # Multi-Head Attention设置为8
seq_len=54
batch_size=64
src_vocab_size=37411
tgt_vocab_size=3
dropout=0.1

                               #te 和 pe 都是形状为 (batch_size, seq_len, embed_dim) 的张量
class PositionalEncoding(nn.Module):      #nn.Module是一个用于构建神经网络模型的基类
    def __init__(self):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        self.d_model=d_model
        self.seq_len=seq_len
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
        pos_table = np.array([
            [pos / np.power(10000, 2 * i / d_model) for i in range(d_model)]
            if pos != 0 else np.zeros(d_model) for pos in range(seq_len)])
        pos_table[1:, 0::2] = np.sin(pos_table[1:, 0::2])           # 字嵌入维度为偶数时
        pos_table[1:, 1::2] = np.cos(pos_table[1:, 1::2])           # 字嵌入维度为奇数时
        self.pos_table = torch.LongTensor(pos_table).to(device)
    def forward(self, enc_inputs):                                  # enc_inputs: [batch_size, seq_len, d_model]   32*54*100
        #enc_inputs = torch.from_numpy(enc_inputs).to(torch.int64)  # 转换为LongTensor类型 

        enc_inputs += self.pos_table[:enc_inputs.size(1), :]     #self.pos_table[:54, :]
        return self.dropout(enc_inputs.to(device))                  #[batch_size, seq_len, d_model]                32*54*100
    
    
def get_attn_pad_mask(seq_q, seq_k): # seq_q: [batch_size, seq_len] ,seq_k: [batch_size, seq_len]                 32*54
    batch_size, len_q = seq_q.size()
    batch_size, len_k = seq_k.size()
    pad_attn_mask = seq_k.data.eq(0).unsqueeze(1)                   # 判断 输入那些含有P(=0),用1标记 ,[batch_size, 1, len_k]
    return pad_attn_mask.expand(batch_size, len_q, len_k)           # 扩展成多维度

def get_attn_subsequence_mask(seq):                                 # seq: [batch_size, tgt_len]                  32*3
    attn_shape = [seq.size(0), seq.size(1), seq.size(1)]
    subsequence_mask = np.triu(np.ones(attn_shape), k=1)            # 生成上三角矩阵,[batch_size, tgt_len, tgt_len]
    subsequence_mask = torch.from_numpy(subsequence_mask).byte()    # [batch_size, tgt_len, tgt_len]
    return subsequence_mask                                                                                      #32*3*3


class ScaledDotProductAttention(nn.Module):
    #给定一个查询向量Q、一个键向量K、一个值向量V和一个注意力掩码attn_mask，
    #该模块会计算出每个查询向量对应的上下文向量context和注意力矩阵attn。
    def __init__(self):
        super(ScaledDotProductAttention, self).__init__()
    def forward(self, Q, K, V, attn_mask):                              # Q: [batch_size, n_heads, len_q, d_k]   32*3*64                                                           # attn_mask: [batch_size, n_heads, seq_len, seq_len]
        scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / np.sqrt(d_k)    # scores : [batch_size, n_heads, len_q, len_k]
        scores.masked_fill_(attn_mask, -1e9)                            # 如果时停用词P就等于 0
        attn = nn.Softmax(dim=-1)(scores)
        context = torch.matmul(attn, V)                                 # [batch_size, n_heads, len_q, d_v]
        return context, attn


class MultiHeadAttention(nn.Module):               #输入QKV和attn_mask四个矩阵
    def __init__(self):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
#         assert n_heads == d_model//d_k
#         d_k = d_model//n_heads
        self.W_Q = nn.Linear(d_model, d_k * n_heads, bias=False)
        self.W_K = nn.Linear(d_model, d_k * n_heads, bias=False)
        self.W_V = nn.Linear(d_model, d_v * n_heads, bias=False)
        self.fc = nn.Linear(n_heads * d_v, d_model, bias=False)

    def forward(self, input_Q, input_K, input_V, attn_mask):    # input_Q: [batch_size, len_q, d_model]
                                                                # input_K: [batch_size, len_k, d_model]
                                                                # input_V: [batch_size, len_v(=len_k), d_model]
                                                                # attn_mask: [batch_size, seq_len, seq_len]
        residual, batch_size = input_Q, input_Q.size(0)
        Q = self.W_Q(input_Q).view(batch_size, -1, n_heads, d_k).transpose(1, 2)    # Q: [batch_size, n_heads, len_q, d_k]
        K = self.W_K(input_K).view(batch_size, -1, n_heads, d_k).transpose(1, 2)    # K: [batch_size, n_heads, len_k, d_k]
        V = self.W_V(input_V).view(batch_size, -1, n_heads, d_v).transpose(1, 2)       # V: [batch_size, n_heads, len_v(=len_k), d_v]
        attn_mask = attn_mask.unsqueeze(1).repeat(1, n_heads, 1, 1)                 # attn_mask : [batch_size, n_heads, seq_len, seq_len]
        context, attn = ScaledDotProductAttention()(Q, K, V, attn_mask)             # context: [batch_size, n_heads, len_q, d_v]
                                                                                    # attn: [batch_size, n_heads, len_q, len_k]
        context = context.transpose(1, 2).reshape(batch_size, -1,n_heads * d_v)     # context: [batch_size, len_q, n_heads * d_v]
        output = self.fc(context)                                                   # [batch_size, len_q, d_model]
        #return nn.LayerNorm(d_model).cuda()(output + residual), attn
        return nn.LayerNorm(d_model).to(device)(output + residual), attn


class PoswiseFeedForwardNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(PoswiseFeedForwardNet, self).__init__()
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(d_model, d_ff, bias=False),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(d_ff, d_model, bias=False))
    def forward(self, inputs):                                  # inputs: [batch_size, seq_len, d_model]       32*54*100
        residual = inputs
        output = self.fc(inputs)
        return nn.LayerNorm(d_model).to(device)(output + residual)  # [batch_size, seq_len, d_model]           32*54*100


class EncoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(EncoderLayer, self).__init__()
        self.enc_self_attn = MultiHeadAttention()                   # 多头注意力机制
        self.pos_ffn = PoswiseFeedForwardNet()                      # 前馈神经网络
    def forward(self, enc_inputs, enc_self_attn_mask):              # enc_inputs: [batch_size, src_len, d_model]
        # 输入3个enc_inputs分别与W_q、W_k、W_v相乘得到Q、K、V            # enc_self_attn_mask: [batch_size, src_len, src_len]
        enc_outputs, attn = self.enc_self_attn(enc_inputs, enc_inputs, enc_inputs,
                                                                    # enc_outputs: [batch_size, src_len, d_model],
                                               enc_self_attn_mask)  # attn: [batch_size, n_heads, src_len, src_len]
        enc_outputs = self.pos_ffn(enc_outputs)                     # enc_outputs: [batch_size, src_len, d_model]
        return enc_outputs, attn

class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Encoder, self).__init__()
        self.src_emb = nn.Embedding(src_vocab_size, d_model)                     # 把字转换字向量
        self.pos_emb = PositionalEncoding()                               # 加入位置信息
        self.layers = nn.ModuleList([EncoderLayer() for _ in range(n_layers)])

    def forward(self, enc_inputs):                                               # enc_inputs: [batch_size, src_len]    32*54
        enc_outputs = self.src_emb(enc_inputs)                                   # enc_outputs: [batch_size, src_len, d_model]
        enc_outputs = self.pos_emb(enc_outputs)                                  # enc_outputs: [batch_size, src_len, d_model]
        enc_self_attn_mask = get_attn_pad_mask(enc_inputs, enc_inputs)           # enc_self_attn_mask: [batch_size, src_len, src_len]
        enc_self_attns = []
        for layer in self.layers:
            enc_outputs, enc_self_attn = layer(enc_outputs, enc_self_attn_mask)  # enc_outputs :   [batch_size, src_len, d_model],                                                                      # enc_self_attn : [batch_size, n_heads, src_len, src_len]
            enc_self_attns.append(enc_self_attn)
        return enc_outputs, enc_self_attns

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.src_vocab_size = src_vocab_size
        self.tgt_vocab_size = tgt_vocab_size
        self.Encoder = Encoder().to(device)
        self.projection = nn.Linear(d_model, tgt_vocab_size).to(device)

    def forward(self, enc_inputs):
        enc_outputs, enc_self_attns = self.Encoder(enc_inputs)  # enc_outputs: [batch_size, seq_len, d_model]
        enc_outputs = torch.mean(enc_outputs,dim=1)
        output = self.projection(enc_outputs)
        return output

搭建好的Transformer情感分类器即主要由以上数个函数组成，随后我们利用处理好的数据使模型完成预训练，需要注意的是，各部分的输入输出数据维度要能够衔接得上，模型的参数设置也有一定的讲究，这里我设置每次训练取的数据量batch_size为64，也可以取更大的值加快模型训练过程但训练效果不一定更优

import torch
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
#读入数据，共30000+条数据
data=pd.read_csv('df_output.csv')
y=data['label']
y=np.array(y)
del data['label']
X=np.array(data)
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 将 x_train 和 y_train 转换为张量类型
x_train,x_test,y_train,y_test=torch.tensor(x_train),torch.tensor(x_test),torch.tensor(y_train),torch.tensor(y_test)
# 将张量类型的数据打包成 TensorDataset
dataset1 = torch.utils.data.TensorDataset(x_train, y_train)
dataset2 = torch.utils.data.TensorDataset(x_test, y_test)
train_loader = Data.DataLoader(dataset1, batch_size, shuffle=True)
test_loader = Data.DataLoader(dataset2, batch_size, shuffle=True)

#进行25轮次模型训练与参数寻优

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.utils.data as Data

# 定义优化器
src_idx2word = {
    0: "Natural",
    1: "Negative",
    2: "Positive"
}
device = torch.device("cpu")
model = Transformer().to(device)
train_accuracy_values=[]
test_accuracy_values=[]

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.05,weight_decay=0.01)

n=25
#进行n轮的模型运算
for epoch in range(n):
    correct_predictions1 = 0
    total_predictions1 = 0
    correct_predictions2 = 0
    total_predictions2 = 0
    combined_loader = Data.DataLoader(dataset1, batch_size, shuffle=True)
    for a,(inputs,labels) in enumerate(combined_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model.forward(torch.tensor(inputs))
        outputs = torch.squeeze(outputs)  # 去除维度为1的维度
        # 将模型输出经过Sigmoid激活函数处理
        loss = criterion(outputs, labels.long())  # 计算损失
        output=nn.functional.softmax(outputs,dim=1)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        # Calculate accuracy
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)
        #print(predicted)
        total_predictions1 += labels.view(-1).size(0)
        correct_predictions1 += (predicted == labels.view(-1)).sum().item()
    #测试过程
    new_loader = Data.DataLoader(dataset2, batch_size, shuffle=True)
    with torch.no_grad():
        for a,(inputs,labels) in enumerate(new_loader):
            outputs = model.forward(torch.tensor(inputs))
            outputs = torch.squeeze(outputs)  # 去除维度为1的维度
            # 将模型输出经过Sigmoid激活函数处理
            loss = criterion(outputs, labels.long())  # 计算损失
            output=nn.functional.softmax(outputs,dim=1)
            # Calculate accuracy
            _, predicted = torch.max(outputs, 1)
            #print(predicted)
            total_predictions2 += labels.view(-1).size(0)
            correct_predictions2 += (predicted == labels.view(-1)).sum().item()

    # Calculate and append the average loss and accuracy for the epoch
    train_accuracy = (correct_predictions1 / total_predictions1) * 100
    train_accuracy_values.append(train_accuracy)
    test_accuracy = (correct_predictions2 / total_predictions2) * 100
    test_accuracy_values.append(test_accuracy)
    
    print('Epoch:', '%04d' % (epoch + 1), 'train_accuracy =', '{:.2f}%'.format(train_accuracy))
    print('Epoch:', '%04d' % (epoch + 1), 'test_accuracy =', '{:.2f}%'.format(test_accuracy))
torch.save(model,'model.pth')

由于数据量与参数量庞大且本人使用的是CPU内核，因此上述训练过程耗费时长达到4个小时，将模型训练结果绘制成曲线则如下图

在经过25轮次的训练后，模型在训练集上的准确度达到90.26%，在测试集上达到83.04%

使用方式

将上述训练好的模型与“文本to向量”转换器之间进行衔接之后，最终得到期望的Transformer情感分类器，模型的输入格式为英文文本内容，输出为Positive，Negative或者Normal这三类情感标签之一。
例如：输入：“It’s incredible. I didn’t think it could flip or even go up.”
输出：“Positive”

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