前言
使用pytorch实现了TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention，DPCNN，Transformer，开箱即用。
中文数据集
我从THUCNews：THUCTC: 一个高效的中文文本分类工具中抽取了20万条新闻标题，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。
以字为单位输入模型，使用了预训练词向量：搜狗新闻 Word+Character 300d：GitHub - Embedding/Chinese-Word-Vectors: 100+ Chinese Word Vectors 上百种预训练中文词向量
类别：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。
数据集、词表及对应的预训练词向量已上传，开箱即用。
模型效果：
bert，ERNIE代码：Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch
1.TextCNN
数据处理：所有句子padding成一个长度：seq_len
1.模型输入：
[batch_size, seq_len]
2.经过embedding层：加载预训练词向量或者随机初始化, 词向量维度为embed_size：
[batch_size, seq_len, embed_size]
3.卷积层：NLP中卷积核宽度与embed-size相同，相当于一维卷积。
3个尺寸的卷积核：(2, 3, 4)，每个尺寸的卷积核有100个。卷积后得到三个特征图：
[batch_size, 100, seq_len-1]
[batch_size, 100, seq_len-2]
[batch_size, 100, seq_len-3]
4.池化层：对三个特征图做最大池化
[batch_size, 100]
[batch_size, 100]
[batch_size, 100]
5.拼接：
[batch_size, 300]
6.全连接：num_class是预测的类别数
[batch_size, num_class]
7.预测：softmax归一化，将num_class个数中最大的数对应的类作为最终预测
[batch_size, 1]
分析：
卷积操作相当于提取了句中的2-gram，3-gram，4-gram信息，多个卷积是为了提取多种特征，最大池化将提取到最重要的信息保留。
2.TextRNN
图片是单向RNN，看个意思就行
1.模型输入： [batch_size, seq_len]
2.经过embedding层：加载预训练词向量或者随机初始化, 词向量维度为embed_size：
[batch_size, seq_len, embed_size]
3.双向LSTM：隐层大小为hidden_size，得到所有时刻的隐层状态(前向隐层和后向隐层拼接)
[batch_size, seq_len, hidden_size * 2]
4.拿出最后时刻的隐层值：
[batch_size, hidden_size * 2]
5.全连接：num_class是预测的类别数
[batch_size, num_class]
6.预测：softmax归一化，将num_class个数中最大的数对应的类作为最终预测
[batch_size, 1]
分析：
LSTM能更好的捕捉长距离语义关系，但是由于其递归结构，不能并行计算，速度慢。
3.TextRNN+Attention
1.模型输入： [batch_size, seq_len]
2.经过embedding层：加载预训练词向量或者随机初始化, 词向量维度为embed_size： [batch_size, seq_len, embed_size]
3.双向LSTM：隐层大小为hidden_size，得到所有时刻的隐层状态(前向隐层和后向隐层拼接) [batch_size, seq_len, hidden_size * 2]
4.初始化一个可学习的权重矩阵w
w=[hidden_size * 2, 1]
5.对LSTM的输出进行非线性激活后与w进行矩阵相乘，并经行softmax归一化，得到每时刻的分值：
[batch_size, seq_len, 1]
6.将LSTM的每一时刻的隐层状态乘对应的分值后求和，得到加权平均后的终极隐层值
[batch_size, hidden_size * 2]
7.对终极隐层值进行非线性激活后送入两个连续的全连接层
[batch_size, num_class]
8.预测：softmax归一化，将num_class个数中最大的数对应的类作为最终预测
[batch_size, 1]
分析：
其中4~6步是attention机制计算过程，其实就是对lstm每刻的隐层进行加权平均。比如句长为4，首先算出4个时刻的归一化分值：[0.1, 0.3, 0.4, 0.2]，然后
4.TextRCNN
1.模型输入： [batch_size, seq_len]
2.经过embedding层：加载预训练词向量或者随机初始化, 词向量维度为embed_size： [batch_size, seq_len, embed_size]
3.双向LSTM：隐层大小为hidden_size，得到所有时刻的隐层状态(前向隐层和后向隐层拼接) [batch_size, seq_len, hidden_size * 2]
4.将embedding层与LSTM输出拼接，并进行非线性激活：
[batch_size, seq_len, hidden_size * 2 + embed_size]
5.池化层：seq_len个特征中取最大的
[batch_size, hidden_size * 2 + embed_size]
6.全连接后softmax
[batch_size, num_class] ==> [batch_size, 1]
分析：
双向LSTM每一时刻的隐层值(前向+后向)都可以表示当前词的前向和后向语义信息，将隐藏值与embedding值拼接来表示一个词；然后用最大池化层来筛选出有用的特征信息。emm...就做了一个池化，就能称之为RCNN...
需要注意的是，我的实现和论文中略有不同，论文中其实用的不是我们平时见的RNN，其实从图中能看出来，看公式的区别：
传统RNN：
论文中：
符号看不懂不要紧，我给转换一下：
5.FastText
0.用哈希算法将2-gram、3-gram信息分别映射到两张表内。
1.模型输入： [batch_size, seq_len]
2.embedding层：随机初始化, 词向量维度为embed_size，2-gram和3-gram同理：
word： [batch_size, seq_len, embed_size]
2-gram：[batch_size, seq_len, embed_size]
3-gram：[batch_size, seq_len, embed_size]
3.拼接embedding层：
[batch_size, seq_len, embed_size * 3]
4.求所有seq_len个词的均值
[batch_size, embed_size * 3]
5.全连接+非线性激活：隐层大小hidden_size
[batch_size, hidden_size]
6.全连接+softmax归一化：
[batch_size, num_class]==>[batch_size, 1]
分析：
不加N-Gram信息，就是词袋模型，准确率89.59%，加上2-gram和3-gram后准确率92.23%。N-Gram的哈希映射算法见utils_fasttext.py中注释------gram-------处。
N-Gram的词表我设的25W，相对于前面几个模型，这个模型稍慢一点，FastText被我搞成SlowText了。。？但是效果不错呀。。哈哈
有人私信问我这个N-Gram，我大体讲一下。对于N-Gram，我们设定一个词表，词表大小自己定，当然越大效果越好，但是你得结合实际情况，对于2-Gram，5000个字(字表大小)的两两组合有多少种你算算，3-Gram的组合有多少种，组合太多了，词表设大效果是好了，但是机器它受不了啊。
所以N-Gram词表大小的设定是要适中的，那么适中的词表就放不下所有N-Gram了，不同的N-Gram用哈希算法可能会映射到词表同一位置，这确实是个弊端，但是问题不大：5000个字不可能每两个字都两两组合出现，很多两个字是永远不会组成2-Gram的，所以真正出现的N-Gram不会特别多，映射到同一词表位置的N-Gram也就不多了。
N-Gram词表大小我定的25w，比较大了，比小词表训练慢了很多，效果也提升了。这么形容N-Gram词表大小对效果的影响吧：一分价钱1分货，十分价钱1.1分货。
6.DPCNN
1.模型输入： [batch_size, seq_len]
2.经过embedding层：加载预训练词向量或者随机初始化, 词向量维度为embed_size： [batch_size, seq_len, embed_size]
3.进行卷积，250个尺寸为3的卷积核，论文中称这层为region embedding。
[batch_size, 250, seq_len - 3 + 1]
4.接两层卷积(+relu)，每层都是250个尺寸为3的卷积核，(等长卷积，先padding再卷积，保证卷积前后的序列长度不变)
[batch_size, 250, seq_len - 3 + 1]
5.接下来进行上图中小框中的操作。
I. 进行 大小为3，步长为2的最大池化，将序列长度压缩为原来的二分之一。（进行采样）
II. 接两层等长卷积(+relu)，每层都是250个尺寸为3的卷积核。
III. I的结果加上II的结果。（残差连接）
重复以上操作，直至序列长度等于1。
[batch_size, 250, 1]
6.全连接+softmax归一化：
[batch_size, num_class]==>[batch_size, 1]
分析：
TextCNN的过程类似于提取N-Gram信息，而且只有一层，难以捕捉长距离特征。
反观DPCNN，可以看出来它的region embedding就是一个去掉池化层的TextCNN，再将卷积层叠加。
每层序列长度都减半(如上图所示)，可以这么理解：相当于在N-Gram上再做N-Gram。越往后的层，每个位置融合的信息越多，最后一层提取的就是整个序列的语义信息。
7.Transformer
代码已上传