1 資料集準備

2 構建文字分類器

Pytext框架包括了Task, Trainer, Model, DataHandler, Exporter 元件，分別對應了任務切換、模型訓練、模型結構、資料處理、模型匯出的作用，它們都繼承自名Component的類

(圖片來自: pytext-pytext.readthedocs-hosted.com/en/latest/o…

Component可以讀取JSON型別的配置檔案，配置檔案可以設定訓練過程中使用的輸入和學習率等引數。按照官方文字分類教程，我們幾乎可以不需要實現模型，輸入，輸出等程式碼，只需要準備好資料集即可。

docnn.json的內容如下：

{
  "task": {
    "DocClassificationTask": {
      "data_handler": {
        "train_path": "train.tsv",
        "eval_path": "test.tsv",
        "test_path": "test.tsv"
      }
    }
  }
}
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• 步驟1 訓練模型：

pytext train < docnn.json 
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• 步驟2 匯出模型

CONFIG=docnn.json 
pytext export --output-path model.c2 < "$CONFIG"
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在桌面上我們可以看到匯出的模型 model.c2

• 步驟3 模型預測 參考意圖識別的例子，我寫了下面的測試程式碼

# !/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:yanqiang
@File: demo.py
@Time: 2018/12/21 19:06
@Software: PyCharm
@Description:
"
 
""
import sys
import pytext
import jieba

config_file = sys.argv[1]
model_file = sys.argv[2]
text = sys.argv[3]
text = " ".join([word for word in jieba.cut(text)])
config = pytext.load_config(config_file)
predictor = pytext.create_predictor(config, model_file)
# Pass the inputs to PyText's prediction API
result = predictor({"raw_text": text})

# Results is a list of output blob names and their scores.
# The blob names are different for joint models vs doc models
# Since this tutorial is for both, let's check which one we should look at.
doc_label_scores_prefix = (
    'scores:' if any(r.startswith('scores:') for r in result)
    else 'doc_scores:'
)

# For now let's just output the top document label!
best_doc_label = max(
    (label for label in result if label.startswith(doc_label_scores_prefix)),
    key=lambda label: result[label][0],
    # Strip the doc label prefix here
)[len(doc_label_scores_prefix):]
print("輸入句子的情感為：%s" % best_doc_label)

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我們看看效果：

python main.py "$CONFIG" model.c2 "超級喜歡蒙牛這個味 道"
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python main.py "$CONFIG" model.c2 "這是什麼商品啊！太 差了吧？"
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3 總結

我們上面過程可以看到，pytext加速了模型從訓練到落地的速度，省去了很多繁瑣的工程。不過，我們上面的例子模型需要有待提高，需要研究下自定義模型和詞向量使用，提高分類效果。