在文章PyTorch入门（五）使用CNN模型进行中文文本分类中，笔者介绍了如何在PyTorch中使用CNN模型进行中文文本分类。本文将会使用Transformer模型实现中文文本分类。
  本文将会使用相同的数据集。文本预处理已经在文章PyTorch入门（五）使用CNN模型进行中文文本分类中介绍，本文使用Transformer模型的Encoder部分，Transformer模型如图：

使用Transformer的Encoder部分建立文本分类模型，Python代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2023/3/16 14:28
# @Author : Jclian91
# @File : model.py
# @Place : Minghang, Shanghai
import math
import torch
import torch.nn as nn

from params import NUM_WORDS, EMBEDDING_SIZE


# https://pytorch.org/tutorials/beginner/transformer_tutorial.html
class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, vocab_size=5000, dropout=0.1):
        super().__init__()
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)

        pe = torch.zeros(vocab_size, d_model)
        position = torch.arange(0, vocab_size, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(
            torch.arange(0, d_model, 2).float()
            * (-math.log(10000.0) / d_model)
        )
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        pe = pe.unsqueeze(0)
        self.register_buffer("pe", pe)

    def forward(self, x):
        x = x + self.pe[:, : x.size(1), :]
        return self.dropout(x)


# Text classifier based on a pytorch TransformerEncoder.
class TextClassifier(nn.Module):
    def __init__(
            self,
            nhead=8,
            dim_feedforward=2048,
            num_layers=6,
            dropout=0.1,
            activation="relu",
            classifier_dropout=0.1
    ):
        super().__init__()

        vocab_size = NUM_WORDS + 2
        d_model = EMBEDDING_SIZE
        # vocab_size, d_model = embeddings.size()
        assert d_model % nhead == 0, "nheads must divide evenly into d_model"

        # Embedding layer definition
        self.emb = nn.Embedding(vocab_size, d_model, padding_idx=0)

        self.pos_encoder = PositionalEncoding(
            d_model=d_model,
            dropout=dropout,
            vocab_size=vocab_size
        )

        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(
            d_model=d_model,
            nhead=nhead,
            dim_feedforward=dim_feedforward,
            dropout=dropout
        )
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(
            encoder_layer,
            num_layers=num_layers
        )
        self.classifier = nn.Linear(d_model, 5)
        self.d_model = d_model

    def forward(self, x):
        x = self.emb(x) * math.sqrt(self.d_model)
        x = self.pos_encoder(x)
        x = self.transformer_encoder(x)
        x = x.mean(dim=1)
        x = self.classifier(x)

        return x

需要注意的是，Encoder部分的位置编码（PositionalEncoding类）需要自己实现，因为PyTorch中没有实现。
  设置模型参数如下：

• 文字总数为5500
• 文本长度（SENT_LENGTH）为200
• 词向量维度（EMBEDDING_SIZE）为128
• Transformer的Encoder层数（num_layers）为1
• 学习率（learning rate）为0.01
• 训练轮数（epoch）为10
• 批量大小（batch size）为32

进行模型训练，得到在验证集上的结果为：accuracy=0.9010, precision=0.9051, recall=0.9010, f1-score=0.9018, 混淆矩阵为：

参数影响

  我们考察模型参数对模型在验证集上的表现的影响。

• 考察句子长度对模型表现的影响

保持其它参数不变，设置文本长度（SENT_LENGTH）分别为200，256，300，结果如下：

文本长度	accuracy	precision	recall	f1-score
200	0.9010	0.9051	0.9010	0.9018
256	0.8990	0.9019	0.8990	0.8977
300	0.8788	0.8824	0.8788	0.8774

• 考察词向量维度对模型表现的影响

设置文本长度（SENT_LENGTH）为200，保持其它参数不变，设置词向量维度为32, 64， 128，结果如下：

词向量维度	accuracy	precision	recall	f1-score
32	0.6869	0.7402	0.6869	0.6738
64	0.7576	0.7629	0.7576	0.7518
128	0.9010	0.9051	0.9010	0.9018
256	0.9212	0.9238	0.9212	0.9213

从中，我们可以发现，文本长度对模型表现的影响不如词向量维度对模型表现的影响大，当然，这是相对而言，因为文本长度一直保持在200以上，如果文本长度下降很多的话，模型表现会迅速下降。

总结

  本文介绍了如何使用Transformer模型进行中文文本分类，并考察了各重要参数对模型表现的影响。
  本项目已上传至Github，访问网址为：https://github.com/percent4/pytorch_transformer_chinese_text_classification

参考文献

1. Language Modeling with nn.Transformer and TorchText: https://pytorch.org/tutorials/beginner/transformer_tutorial.html
2. The Annotated Transformer: http://nlp.seas.harvard.edu/annotated-transformer/