实现了nlp-beginner的几个任务，一方面自己练练手，另一方面供刚入门的朋友参考。才学疏浅，难免有不少问题，有任何问题可以发issue或者邮箱联系，万分感谢~

数据集地址：Classify the sentiment of sentences from the Rotten Tomatoes dataset

1. 用sklearn实现，n-gram特征提取直接用sklearn内置的CountVectorizer。

2. 用numpy实现：

   • 自定义n-gram特征抽取类，用scipy的csr_matrix来保存doc-ngram稀疏矩阵；
   • numpy实现用于二分类的Logistic Regression及用于多分类的Softmax Regression；
   • 实现三种梯度更新方式：BGD、SGD以及MBGD；

   方法	参数	准确度
   LR (sklearn)	C=0.8; penalty='l1'	0.587
   SoftmaxRegression (numpy)	C=0.8; penalty='l1'	0.548

数据集地址：Classify the sentiment of sentences from the Rotten Tomatoes dataset

1. 老老实实一步步写分词、构建词典、数据向量化、加载词向量等；

2. 用pytorch写RNN, GRU, LSTM以及TextCNN，其中自己编写的RNN, GRU, LSTM模型已经测试与pytorch内部nn.xxx一致。

3. 用torchtext简化数据的处理操作；

   方法	参数	准确度
   RNN	epoch=5; hidden_size = 256; num_layers = 1; bidirectional = True; random embedding	0.629
   RNN	epoch=5; hidden_size = 256; num_layers = 1; bidirectional = True; glove_200 embedding	0.633
   CNN	epoch=5; num_filters = 200; kernel_sizes = [2, 3, 4]; random embedding	0.654
   CNN	epoch=5; num_filters = 200; kernel_sizes = [2, 3, 4]; glove_200 embedding	0.660

说明：该实验glove词向量对结果提升不大，第四个实验效果较为显著；

数据集地址：SNLI

1. 实现ESIM模型，如上图左边所示，模型主要分三层，由下至上：

   • 第一层用BiLSTM来对句子的每个词向量进行重新编码，使其具备全局性；
   • 第二层先用Attention来提取前提与假设之间的关系，然后重构，以前提为例：

   # x1为前提，x2为假设，new_embed1是假设x1经过BiLSTM后的值，weight2是x2的每个词对x1的归一化相关程度，即attention值。
   # 1. 对假设x2进行加权求和，该值提取出了x2中与x1相关的部分；
   x1_align = torch.matmul(weight2, x2)
   # 2. 将四部分连接起来，用相减以及相乘来实现前提与假设的“交互推断”，文中说可以使得局部信息（如矛盾关系）更加明显；
   x1_combined = torch.cat([new_embed1, x1_align, new_embed1 - x1_align, new_embed1 * x1_align],dim=-1)

   • 第三层是将重构后的前提和假设再放到一个BiLSTM中，文中说为了控制模型复杂度，在传入前先经过一个单层FFN并且ReLU一下。
   • 第四层是输出层，先pooling一下，文中前提和假设都用了max-pooling以及average-pooling两种形式，再对两者连接后MLP输出。

2. 注意用torchtext读取json文件的方式，及依赖解析数据的读取方式。其实torchtext内部有dataset.nli模块实现了 nli数据读取方式，但是在代码中我还是用原版的FIELD来实现，便于理解其内部的处理流程。

数据集地址：CONLL 2003

采用CNN+BiLSTM+CRF结构，复现论文End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF

• 数据采用BIOES结构，用bio2bioes.py进行转换。
• 关于预处理，将数字都变为0；
• 设置预训练embedding的时候需注意模糊匹配（大小写）；
• 设置vocab的时候使要用到train以及dev+test中出现在embedding中的词；
• 关于初始化，论文里有详细的设置，注意的是LSTM里面的forget gate的 bias初始为1，因为开始的时候记忆准确度不高。
• 关于dropout,LSTM的输入和输出的时候都加dropout；字符embedding进入CNN前也要dropout。
• 关于优化器，论文是采用了SGD，每个epoch都对学习率进行调整，注意这里不能用pytorch的SGD中的weight decay，因为它是对权重的衰减（L2正则），而我们要的是对学习率进行衰减。

注意点：使用torchtext进行文本处理，需注意要由于torchtext只能处理tsv/csv/json格式的文本，这里需要自己 从文本读取的句子，也要自定义Dataset，make Example时的两种表现形式：

• list形式，此时构建FIELD的时候FIELD内部的tokenizer不会起作用;
• str形式，word空格隔开，此时构建FIELD的时候必须传入tokenizer=lambda x:x.split()（针对该任务）来覆盖内部的tokenizer, 否则会用内部的来分词，得到的word可能不一样了，也就和label不对应了。

用CharRNN来写诗，评价指标为困惑度，是交叉熵损失取exp。

1. 采用单向LSTM，输入的最后一个为[EOS]，对应的target为输入右移一位；
2. 控制诗的长度为MAX_LEN，以一行为单位进行切分，即将超长的诗切分为若干短诗；
3. 训练200个epoch后，困惑度为400左右。

Input the first word or press Ctrl-C to exit: 鸟

鸟渠霭乌秋，游王居信知。鹏未弟休不，深沙由意。寥五将不，两迹悄臣。生微心日，水复师尘。来称簸更，影乏魍无。