Μοντέλο Seq2seq (Ακολουθία σε Ακολουθία) με PyTorch
Έβελιν Κλαρκ
Τι είναι το NLP;
Το NLP ή η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας είναι ένας από τους δημοφιλείς κλάδους της Τεχνητής Νοημοσύνης που βοηθά τους υπολογιστές να κατανοούν, να χειρίζονται ή να ανταποκρίνονται σε έναν άνθρωπο στη φυσική του γλώσσα. Το NLP είναι ο κινητήρας πίσω Google Translate που μας βοηθά να κατανοήσουμε άλλες γλώσσες.
Τι είναι το Seq2Seq;
Seq2Seq είναι μια μέθοδος μηχανικής μετάφρασης και επεξεργασίας γλώσσας που βασίζεται σε κωδικοποιητή-αποκωδικοποιητή που αντιστοιχίζει μια είσοδο ακολουθίας σε μια έξοδο ακολουθίας με τιμή ετικέτας και προσοχής. Η ιδέα είναι να χρησιμοποιηθούν 2 RNN που θα συνεργάζονται με ένα ειδικό διακριτικό και θα προσπαθήσουν να προβλέψουν την επόμενη ακολουθία καταστάσεων από την προηγούμενη ακολουθία.
Πώς να προβλέψετε την ακολουθία από την προηγούμενη ακολουθία
Ακολουθούν βήματα για πρόβλεψη ακολουθίας από την προηγούμενη ακολουθία με το PyTorch.
Βήμα 1) Φόρτωση των δεδομένων μας
Για το σύνολο δεδομένων μας, θα χρησιμοποιήσετε ένα σύνολο δεδομένων από Ζεύγη δίγλωσσων προτάσεων οριοθετημένα με καρτέλες. Εδώ θα χρησιμοποιήσω το σύνολο δεδομένων Αγγλικά σε Ινδονησιακά. Μπορείτε να επιλέξετε οτιδήποτε θέλετε, αλλά θυμηθείτε να αλλάξετε το όνομα του αρχείου και τον κατάλογο στον κώδικα.
from __future__ import unicode_literals, print_function, division
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
import pandas as pd
import os
import re
import random
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
Βήμα 2) Προετοιμασία Δεδομένων
Δεν μπορείτε να χρησιμοποιήσετε απευθείας το σύνολο δεδομένων. Πρέπει να χωρίσετε τις προτάσεις σε λέξεις και να τις μετατρέψετε σε One-Hot Vector. Κάθε λέξη θα ευρετηριάζεται μοναδικά στην τάξη Lang για να δημιουργηθεί ένα λεξικό. Η Τάξη Lang θα αποθηκεύει κάθε πρόταση και θα τη χωρίζει λέξη προς λέξη με την προσθήκη πρότασης. Στη συνέχεια, δημιουργήστε ένα λεξικό με ευρετηρίαση κάθε άγνωστης λέξης για μοντέλα Sequence to sequence.
SOS_token = 0
EOS_token = 1
MAX_LENGTH = 20
#initialize Lang Class
class Lang:
def __init__(self):
#initialize containers to hold the words and corresponding index
self.word2index = {}
self.word2count = {}
self.index2word = {0: "SOS", 1: "EOS"}
self.n_words = 2 # Count SOS and EOS
#split a sentence into words and add it to the container
def addSentence(self, sentence):
for word in sentence.split(' '):
self.addWord(word)
#If the word is not in the container, the word will be added to it,
#else, update the word counter
def addWord(self, word):
if word not in self.word2index:
self.word2index[word] = self.n_words
self.word2count[word] = 1
self.index2word[self.n_words] = word
self.n_words += 1
else:
self.word2count[word] += 1
Το Lang Class είναι ένα μάθημα που θα μας βοηθήσει να φτιάξουμε ένα λεξικό. Για κάθε γλώσσα, κάθε πρόταση θα χωριστεί σε λέξεις και στη συνέχεια θα προστεθεί στο κοντέινερ. Κάθε δοχείο θα αποθηκεύει τις λέξεις στο κατάλληλο ευρετήριο, θα μετράει τη λέξη και θα προσθέτει το ευρετήριο της λέξης, ώστε να μπορούμε να το χρησιμοποιήσουμε για να βρούμε το ευρετήριο μιας λέξης ή να βρούμε μια λέξη από το ευρετήριό της.
Επειδή τα δεδομένα μας διαχωρίζονται με TAB, πρέπει να τα χρησιμοποιήσετε Πάντα ως πρόγραμμα φόρτωσης δεδομένων μας. Τα Pandas θα διαβάσουν τα δεδομένα μας ως dataFrame και θα τα χωρίσουν σε πρόταση πηγής και στόχου. Για κάθε πρόταση που έχεις,
- θα το κανονικοποιήσεις σε πεζά,
- αφαιρέστε όλους τους μη χαρακτήρες
- μετατροπή σε ASCII από Unicode
- χωρίστε τις προτάσεις, ώστε να έχετε κάθε λέξη μέσα.
#Normalize every sentence
def normalize_sentence(df, lang):
sentence = df[lang].str.lower()
sentence = sentence.str.replace('[^A-Za-z\s]+', '')
sentence = sentence.str.normalize('NFD')
sentence = sentence.str.encode('ascii', errors='ignore').str.decode('utf-8')
return sentence
def read_sentence(df, lang1, lang2):
sentence1 = normalize_sentence(df, lang1)
sentence2 = normalize_sentence(df, lang2)
return sentence1, sentence2
def read_file(loc, lang1, lang2):
df = pd.read_csv(loc, delimiter='\t', header=None, names=[lang1, lang2])
return df
def process_data(lang1,lang2):
df = read_file('text/%s-%s.txt' % (lang1, lang2), lang1, lang2)
print("Read %s sentence pairs" % len(df))
sentence1, sentence2 = read_sentence(df, lang1, lang2)
source = Lang()
target = Lang()
pairs = []
for i in range(len(df)):
if len(sentence1[i].split(' ')) < MAX_LENGTH and len(sentence2[i].split(' ')) < MAX_LENGTH:
full = [sentence1[i], sentence2[i]]
source.addSentence(sentence1[i])
target.addSentence(sentence2[i])
pairs.append(full)
return source, target, pairs
Μια άλλη χρήσιμη λειτουργία που θα χρησιμοποιήσετε είναι η μετατροπή ζευγών σε Tensor. Αυτό είναι πολύ σημαντικό γιατί το δίκτυό μας διαβάζει μόνο δεδομένα τύπου τανυστή. Είναι επίσης σημαντικό γιατί αυτό είναι το μέρος που σε κάθε τέλος της πρότασης θα υπάρχει ένα διακριτικό που θα λέει στο δίκτυο ότι η είσοδος έχει ολοκληρωθεί. Για κάθε λέξη στην πρόταση, θα πάρει το ευρετήριο από την κατάλληλη λέξη στο λεξικό και θα προσθέσει ένα διακριτικό στο τέλος της πρότασης.
def indexesFromSentence(lang, sentence):
return [lang.word2index[word] for word in sentence.split(' ')]
def tensorFromSentence(lang, sentence):
indexes = indexesFromSentence(lang, sentence)
indexes.append(EOS_token)
return torch.tensor(indexes, dtype=torch.long, device=device).view(-1, 1)
def tensorsFromPair(input_lang, output_lang, pair):
input_tensor = tensorFromSentence(input_lang, pair[0])
target_tensor = tensorFromSentence(output_lang, pair[1])
return (input_tensor, target_tensor)
Μοντέλο Seq2Seq
Το μοντέλο PyTorch Seq2seq είναι ένα είδος μοντέλου που χρησιμοποιεί αποκωδικοποιητή κωδικοποιητή PyTorch πάνω από το μοντέλο. Ο Κωδικοποιητής θα κωδικοποιήσει την πρόταση λέξη προς λέξεις σε ένα ευρετηριασμένο λεξιλόγιο ή γνωστές λέξεις με ευρετήριο και ο αποκωδικοποιητής θα προβλέψει την έξοδο της κωδικοποιημένης εισόδου αποκωδικοποιώντας την είσοδο στη σειρά και θα προσπαθήσει να χρησιμοποιήσει την τελευταία είσοδο ως την επόμενη είσοδο εάν είναι δυνατό. Με αυτή τη μέθοδο, είναι επίσης δυνατή η πρόβλεψη της επόμενης εισαγωγής για τη δημιουργία μιας πρότασης. Σε κάθε πρόταση θα εκχωρηθεί ένα διακριτικό για να σηματοδοτήσει το τέλος της ακολουθίας. Στο τέλος της πρόβλεψης, θα υπάρχει επίσης ένα διακριτικό για να σηματοδοτήσει το τέλος της εξόδου. Έτσι, από τον κωδικοποιητή, θα περάσει μια κατάσταση στον αποκωδικοποιητή για να προβλέψει την έξοδο.
Ο Κωδικοποιητής θα κωδικοποιήσει την εισαγόμενη πρόταση λέξη προς λέξη με τη σειρά και στο τέλος θα υπάρχει ένα διακριτικό που θα επισημάνει το τέλος μιας πρότασης. Ο κωδικοποιητής αποτελείται από ένα επίπεδο ενσωμάτωσης και ένα στρώμα GRU. Το επίπεδο ενσωμάτωσης είναι ένας πίνακας αναζήτησης που αποθηκεύει την ενσωμάτωση των δεδομένων μας σε ένα λεξικό λέξεων σταθερού μεγέθους. Θα περάσει σε ένα επίπεδο GRU. Το επίπεδο GRU είναι μια Gated Recurrent Unit που αποτελείται από πολλαπλούς τύπους επιπέδων RNN που θα υπολογίσει την ακολουθούμενη είσοδο. Αυτό το επίπεδο θα υπολογίσει την κρυφή κατάσταση από την προηγούμενη και θα ενημερώσει την επαναφορά, την ενημέρωση και τις νέες πύλες.
Ο αποκωδικοποιητής θα αποκωδικοποιήσει την είσοδο από την έξοδο του κωδικοποιητή. Θα προσπαθήσει να προβλέψει την επόμενη έξοδο και θα προσπαθήσει να τη χρησιμοποιήσει ως την επόμενη είσοδο, αν είναι δυνατόν. Ο αποκωδικοποιητής αποτελείται από ένα στρώμα ενσωμάτωσης, ένα στρώμα GRU και ένα γραμμικό στρώμα. Το επίπεδο ενσωμάτωσης θα δημιουργήσει έναν πίνακα αναζήτησης για την έξοδο και θα τον περάσει σε ένα επίπεδο GRU για να υπολογίσει την προβλεπόμενη κατάσταση εξόδου. Μετά από αυτό, ένα Γραμμικό επίπεδο θα βοηθήσει στον υπολογισμό της συνάρτησης ενεργοποίησης για τον προσδιορισμό της πραγματικής τιμής της προβλεπόμενης εξόδου.
class Encoder(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, embbed_dim, num_layers):
super(Encoder, self).__init__()
#set the encoder input dimesion , embbed dimesion, hidden dimesion, and number of layers
self.input_dim = input_dim
self.embbed_dim = embbed_dim
self.hidden_dim = hidden_dim
self.num_layers = num_layers
#initialize the embedding layer with input and embbed dimention
self.embedding = nn.Embedding(input_dim, self.embbed_dim)
#intialize the GRU to take the input dimetion of embbed, and output dimention of hidden and
#set the number of gru layers
self.gru = nn.GRU(self.embbed_dim, self.hidden_dim, num_layers=self.num_layers)
def forward(self, src):
embedded = self.embedding(src).view(1,1,-1)
outputs, hidden = self.gru(embedded)
return outputs, hidden
class Decoder(nn.Module):
def __init__(self, output_dim, hidden_dim, embbed_dim, num_layers):
super(Decoder, self).__init__()
#set the encoder output dimension, embed dimension, hidden dimension, and number of layers
self.embbed_dim = embbed_dim
self.hidden_dim = hidden_dim
self.output_dim = output_dim
self.num_layers = num_layers
# initialize every layer with the appropriate dimension. For the decoder layer, it will consist of an embedding, GRU, a Linear layer and a Log softmax activation function.
self.embedding = nn.Embedding(output_dim, self.embbed_dim)
self.gru = nn.GRU(self.embbed_dim, self.hidden_dim, num_layers=self.num_layers)
self.out = nn.Linear(self.hidden_dim, output_dim)
self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
def forward(self, input, hidden):
# reshape the input to (1, batch_size)
input = input.view(1, -1)
embedded = F.relu(self.embedding(input))
output, hidden = self.gru(embedded, hidden)
prediction = self.softmax(self.out(output[0]))
return prediction, hidden
class Seq2Seq(nn.Module):
def __init__(self, encoder, decoder, device, MAX_LENGTH=MAX_LENGTH):
super().__init__()
#initialize the encoder and decoder
self.encoder = encoder
self.decoder = decoder
self.device = device
def forward(self, source, target, teacher_forcing_ratio=0.5):
input_length = source.size(0) #get the input length (number of words in sentence)
batch_size = target.shape[1]
target_length = target.shape[0]
vocab_size = self.decoder.output_dim
#initialize a variable to hold the predicted outputs
outputs = torch.zeros(target_length, batch_size, vocab_size).to(self.device)
#encode every word in a sentence
for i in range(input_length):
encoder_output, encoder_hidden = self.encoder(source[i])
#use the encoder’s hidden layer as the decoder hidden
decoder_hidden = encoder_hidden.to(device)
#add a token before the first predicted word
decoder_input = torch.tensor([SOS_token], device=device) # SOS
#topk is used to get the top K value over a list
#predict the output word from the current target word. If we enable the teaching force, then the #next decoder input is the next word, else, use the decoder output highest value.
for t in range(target_length):
decoder_output, decoder_hidden = self.decoder(decoder_input, decoder_hidden)
outputs[t] = decoder_output
teacher_force = random.random() < teacher_forcing_ratio
topv, topi = decoder_output.topk(1)
input = (target[t] if teacher_force else topi)
if(teacher_force == False and input.item() == EOS_token):
break
return outputs
Βήμα 3) Εκπαίδευση του Μοντέλου
Η διαδικασία εκπαίδευσης στα μοντέλα Seq2seq ξεκινά με τη μετατροπή κάθε ζεύγους προτάσεων σε Tensors από τον δείκτη Lang τους. Το μοντέλο ακολουθίας σε ακολουθία θα χρησιμοποιεί το SGD ως βελτιστοποιητή και τη συνάρτηση NLLLoss για τον υπολογισμό των απωλειών. Η διαδικασία εκπαίδευσης ξεκινά με την τροφοδοσία του ζεύγους μιας πρότασης στο μοντέλο για να προβλέψει τη σωστή έξοδο. Σε κάθε βήμα, η έξοδος από το μοντέλο θα υπολογίζεται με τις αληθινές λέξεις για να βρεθούν οι απώλειες και να ενημερώσετε τις παραμέτρους. Επειδή λοιπόν θα χρησιμοποιήσετε 75000 επαναλήψεις, το μοντέλο ακολουθίας σε ακολουθία θα δημιουργήσει τυχαία 75000 ζεύγη από το σύνολο δεδομένων μας.
teacher_forcing_ratio = 0.5
def clacModel(model, input_tensor, target_tensor, model_optimizer, criterion):
model_optimizer.zero_grad()
input_length = input_tensor.size(0)
loss = 0
epoch_loss = 0
# print(input_tensor.shape)
output = model(input_tensor, target_tensor)
num_iter = output.size(0)
print(num_iter)
#calculate the loss from a predicted sentence with the expected result
for ot in range(num_iter):
loss += criterion(output[ot], target_tensor[ot])
loss.backward()
model_optimizer.step()
epoch_loss = loss.item() / num_iter
return epoch_loss
def trainModel(model, source, target, pairs, num_iteration=20000):
model.train()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.NLLLoss()
total_loss_iterations = 0
training_pairs = [tensorsFromPair(source, target, random.choice(pairs))
for i in range(num_iteration)]
for iter in range(1, num_iteration+1):
training_pair = training_pairs[iter - 1]
input_tensor = training_pair[0]
target_tensor = training_pair[1]
loss = clacModel(model, input_tensor, target_tensor, optimizer, criterion)
total_loss_iterations += loss
if iter % 5000 == 0:
avarage_loss= total_loss_iterations / 5000
total_loss_iterations = 0
print('%d %.4f' % (iter, avarage_loss))
torch.save(model.state_dict(), 'mytraining.pt')
return model
Βήμα 4) Δοκιμάστε το μοντέλο
Η διαδικασία αξιολόγησης του Seq2seq PyTorch είναι να ελέγξει την έξοδο του μοντέλου. Κάθε ζεύγος μοντέλων ακολουθίας σε ακολουθία θα τροφοδοτηθεί στο μοντέλο και θα δημιουργήσει τις προβλεπόμενες λέξεις. Μετά από αυτό θα αναζητήσετε την υψηλότερη τιμή σε κάθε έξοδο για να βρείτε το σωστό ευρετήριο. Και στο τέλος, θα συγκρίνετε για να δείτε την πρόβλεψη του μοντέλου μας με την αληθινή πρόταση
def evaluate(model, input_lang, output_lang, sentences, max_length=MAX_LENGTH):
with torch.no_grad():
input_tensor = tensorFromSentence(input_lang, sentences[0])
output_tensor = tensorFromSentence(output_lang, sentences[1])
decoded_words = []
output = model(input_tensor, output_tensor)
# print(output_tensor)
for ot in range(output.size(0)):
topv, topi = output[ot].topk(1)
# print(topi)
if topi[0].item() == EOS_token:
decoded_words.append('<EOS>')
break
else:
decoded_words.append(output_lang.index2word[topi[0].item()])
return decoded_words
def evaluateRandomly(model, source, target, pairs, n=10):
for i in range(n):
pair = random.choice(pairs)
print(‘source {}’.format(pair[0]))
print(‘target {}’.format(pair[1]))
output_words = evaluate(model, source, target, pair)
output_sentence = ' '.join(output_words)
print(‘predicted {}’.format(output_sentence))
Τώρα, ας ξεκινήσουμε την εκπαίδευσή μας με Seq σε Seq, με τον αριθμό των επαναλήψεων 75000 και τον αριθμό του επιπέδου RNN 1 με το κρυφό μέγεθος 512.
lang1 = 'eng'
lang2 = 'ind'
source, target, pairs = process_data(lang1, lang2)
randomize = random.choice(pairs)
print('random sentence {}'.format(randomize))
#print number of words
input_size = source.n_words
output_size = target.n_words
print('Input : {} Output : {}'.format(input_size, output_size))
embed_size = 256
hidden_size = 512
num_layers = 1
num_iteration = 100000
#create encoder-decoder model
encoder = Encoder(input_size, hidden_size, embed_size, num_layers)
decoder = Decoder(output_size, hidden_size, embed_size, num_layers)
model = Seq2Seq(encoder, decoder, device).to(device)
#print model
print(encoder)
print(decoder)
model = trainModel(model, source, target, pairs, num_iteration)
evaluateRandomly(model, source, target, pairs)
Όπως μπορείτε να δείτε, η προβλεπόμενη πρόταση μας δεν ταιριάζει πολύ καλά, επομένως για να έχετε μεγαλύτερη ακρίβεια, πρέπει να προπονηθείτε με πολύ περισσότερα δεδομένα και να προσπαθήσετε να προσθέσετε περισσότερες επαναλήψεις και αριθμό επιπέδων χρησιμοποιώντας την εκμάθηση ακολουθίας σε ακολουθία.
random sentence ['tom is finishing his work', 'tom sedang menyelesaikan pekerjaannya']
Input : 3551 Output : 4253
Encoder(
(embedding): Embedding(3551, 256)
(gru): GRU(256, 512)
)
Decoder(
(embedding): Embedding(4253, 256)
(gru): GRU(256, 512)
(out): Linear(in_features=512, out_features=4253, bias=True)
(softmax): LogSoftmax()
)
Seq2Seq(
(encoder): Encoder(
(embedding): Embedding(3551, 256)
(gru): GRU(256, 512)
)
(decoder): Decoder(
(embedding): Embedding(4253, 256)
(gru): GRU(256, 512)
(out): Linear(in_features=512, out_features=4253, bias=True)
(softmax): LogSoftmax()
)
)
5000 4.0906
10000 3.9129
15000 3.8171
20000 3.8369
25000 3.8199
30000 3.7957
35000 3.8037
40000 3.8098
45000 3.7530
50000 3.7119
55000 3.7263
60000 3.6933
65000 3.6840
70000 3.7058
75000 3.7044
> this is worth one million yen
= ini senilai satu juta yen
< tom sangat satu juta yen <EOS>
> she got good grades in english
= dia mendapatkan nilai bagus dalam bahasa inggris
< tom meminta nilai bagus dalam bahasa inggris <EOS>
> put in a little more sugar
= tambahkan sedikit gula
< tom tidak <EOS>
> are you a japanese student
= apakah kamu siswa dari jepang
< tom kamu memiliki yang jepang <EOS>
> i apologize for having to leave
= saya meminta maaf karena harus pergi
< tom tidak maaf karena harus pergi ke
> he isnt here is he
= dia tidak ada di sini kan
< tom tidak <EOS>
> speaking about trips have you ever been to kobe
= berbicara tentang wisata apa kau pernah ke kobe
< tom tidak <EOS>
> tom bought me roses
= tom membelikanku bunga mawar
< tom tidak bunga mawar <EOS>
> no one was more surprised than tom
= tidak ada seorangpun yang lebih terkejut dari tom
< tom ada orang yang lebih terkejut <EOS>
> i thought it was true
= aku kira itu benar adanya
< tom tidak <EOS>
