【Hanlp源码分析】基于感知机实现人名性别预测

【Hanlp源码分析】基于感知机实现人名性别预测

本文是分析github中著名的开源NLP工业级代码——hanlp的实现细节，其作者是何晗。

0.总结

Get to the points first. The article comes from LawsonAbs!

• part1:感知机算法简介
• part2:【Hanlp源码分析】基于感知机实现人名性别预测

1.什么是感知机算法？

• 属于监督学习算法
  比如在后面给出的实战代码中，我们给出了人名对应的性别，会根据这个预测是否准确去完成一次更新操作。

• 属于迭代式算法
  每次读入一个样本，执行预测，将预测结果与正确答案进行对比，计算误差，根据误差更信模型参数。

2.有什么用途？

• 可以用于问题分类

3.有什么利弊？

• 模型过于简单
  参数较少的模型就容易出现**“不拟合”**的情况，同时，也会因为数个偏离点而对迭代更新的参数有很大的影响。从而难以准确的预测结果，造成较大偏差。

• 迭代偏差
  这里说的迭代偏差是因为我们总是倾向于取最后一次迭代的模型。
  每次迭代都产生一个模型，而且每个模型的对应的每个参数不一定相同。如果我们单纯的取最后一次迭代产生的模型作为“最优模型”的话，很有可能是 “补了西墙，拆了东墙”。

3.怎么改进？

针对上面叙述的问题，对应的改进方法有投票感知机和平均感知机，分别简单叙述一下。

3.1 投票感知机

3.1.1 思想

每次迭代都会产生一个不同参数的模型，那么这些模型间的准确率就不一样，把这个准确率称之为权重。根据各个模型的权重可以得到每个模型的加权平均值。根据各个模型的加权平均值与参数相乘，得到最终的一个模型。

3.1.2 缺点

• 计算开销大
• 存储开销大

3.2 平均感知机

3.2.1 思想

每次迭代都会产生一个不同参数的模型，最后得到的模型就取每次迭代模型的一个平均。【这个平均其实指的是模型参数的平均】【《自然语言处理入门》这本书中讲的是：取多个模型权重的平均。我不是很理解。】

3.2.2 特点

• 好实现
• 借助一定的方法【累积参数和，而不是傻傻的每迭代一次就算一次平均】，可以避免存储中间模型，可以以更少内存得到最终的模型

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下面开始讲第二部分，分析感知机算法中最简单的【朴素感知机】的代码实现。因为原作者用的是Java，所以会涉及到一些Java的语法知识。后期我会造出 python 版的轮子。

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4.主要类

4.1 NameGenderClassification

main() 是入口函数， trainAndEvaluate()中会训练模型【classifier.train(…)】，会将得到的模型进行效果评估【classifier.evaluate(…)】。

4.2 PerceptronClassifier

这个抽象类中实现了 上述的 train方法。如下所示：

这里主要做了几件事儿：

• 初始化一个特征字典（featureMap），这个就是将人名中除去姓氏的名字做一个映射。
• 读取语料库【 reandInstance(corpus,featureMap) 】
  这是很重要的一部分内容，其关键问题是：如何把语料库信息转换为数据信息？　下面慢慢谈。
  （1）corpus是语料库的地址，为了便于测试，这里我用了一个自己编辑的语料库做训练集。内容如下：
  
  这里传入 featureMap 的原因就是因为在读取语料库时 将特征写入Map中。在看如何将语料信息转换为数据信息之前，有必要了解一下 类 Instance 中的定义，这里的 Instance就代表是语料库中的一行数据。
  
  这里的 Instance 包含两个属性：
  （1）特征向量
  （2）标签【即应该得到的正确分类结果】
  这里的特征向量存在方式很特别。通常的文字转向量采用的编码方式有one-hot编码，但是这里采用的是记录下标的方式。这样做是为了减少内存开销，加速计算。
  下面我以上面的语料库举个例子：由 “范仲淹，男”这行数据，可以得到一个两个特征=> 仲和淹。因为它们都是第一次出现，所以就直接放到 featureMap 中，得到的就是０和１，因为范仲淹是男性，所以最终得到的 Instance 实例就是 x=[0,1], y=-1。其中 x是一个LinkedList 型的对象。
  

featureList中的值如下所示：仲对应０，淹对应１…后面同样的道理。
其中会调用的几个方法如下：


注意到 readInstance 方法返回的是一个 Instance 的数组。如果用Instance[] instArray = new Instance[200]; //直接使用 Instance[] 去直接生成一个数组将显得有写生硬且浪费。

• 根据参数 averagePerceptron 选择是进行何种训练方式？我这里就分析朴素感知机，其他的都很相似，除了平均感知机做了一个简单的内存和计算优化，也没啥的。
  这里是最主要的内容。下面我们慢慢谈。

这里的感知机机制就是： y=w*x + b。提炼一下就得到y = wx，因为代码中存储的特征是下标值【其实际含义是：该值下标对应的值为1】，所以直接采用y+=parameter[f]的这种形式就可以得到一个模拟结果。数组parameter[] 的初始值赋为0。代码如下：
如果预测结果部队，则需要对该预测过程涉及到的参数进行更新：
这里的更新过程也是结合了相关的推导进行了简化。因为只有预测错了才会对参数进行更新。分类讨论一下：
当预测结果为-1，而正确结果为1时，因为特征向量x的值不可变，且其恒为正，所以我们可以将w的值变大，从而得到一个更大结果值，所以可以直接进行parameter[f]+=y操作；
相应的，当预测结果为1时，可得到相反的结论。

• 最后评价这个模型的效果【evaluate(instanceList)】
  跑出的结果如下所示：
  

因为训练集合就一点儿数据，所得到的准确率很低，当将训练集换成正常的语料库之后，可以得到一个很好的预测效果：