def create_vocab_text():
TEXT = torchtext.data.Field(sequential=True,
tokenize=tokenizer_with_preprocessing,
use_vocab=True,
lower=False,
include_lengths=True,
batch_first=True,
fix_length=max_length,
init_token="[CLS]",
eos_token="[SEP]",
pad_token='[PAD]',
unk_token='[UNK]')
LABEL = torchtext.data.Field(sequential=False, use_vocab=False)
train_val_ds, test_ds = torchtext.data.TabularDataset.splits(
path=DATA_PATH,
train='train_dumy.csv',
test='test_dumy.csv',
format='csv',
fields=[('Text', TEXT), ('Label', LABEL)])
vocab_bert, ids_to_tokens_bert = load_vocab(vocab_file=VOCAB_FILE)
TEXT.build_vocab(train_val_ds, min_freq=1)
TEXT.vocab.stoi = vocab_bert
pickle_dump(TEXT, PKL_FILE)
return TEXT
def __init__(self,
data_dir=r'./',
bert_dir=r'./pytorch_advanced/nlp_sentiment_bert/'):
self.data_dir = data_dir
self.bert_dir = bert_dir
self.tokenizer_bert = BertTokenizer(
vocab_file=self.bert_dir + "vocab/bert-base-uncased-vocab.txt",
do_lower_case=True)
self.vocab_bert, self.ids_to_tokens_bert = load_vocab(
vocab_file=self.bert_dir + "vocab/bert-base-uncased-vocab.txt")
config = get_config(file_path=self.bert_dir +
"weights/bert_config.json")
self.net_bert = BertModel(config)
self.net_bert = set_learned_params(self.net_bert,
weights_path=self.bert_dir +
"weights/pytorch_model.bin")
def get_chABSA_DataLoaders_and_TEXT(max_length=256, batch_size=32):
"""IMDbのDataLoaderとTEXTオブジェクトを取得する。 """
def preprocessing_text(text):
# 半角・全角の統一
text = mojimoji.han_to_zen(text)
# 改行、半角スペース、全角スペースを削除
text = re.sub('\r', '', text)
text = re.sub('\n', '', text)
text = re.sub(' ', '', text)
text = re.sub(' ', '', text)
# 数字文字の一律「0」化
text = re.sub(r'[0-9 ０-９]+', '0', text) # 数字
# カンマ、ピリオド以外の記号をスペースに置換
for p in string.punctuation:
if (p == ".") or (p == ","):
continue
else:
text = text.replace(p, " ")
# ピリオドなどの前後にはスペースを入れておく
text = text.replace(".", " . ")
text = text.replace(",", " , ")
return text
# 前処理と単語分割をまとめた関数を定義
# 単語分割の関数を渡すので、tokenizer_bertではなく、tokenizer_bert.tokenizeを渡す点に注意
def tokenizer_with_preprocessing(text, tokenizer=tokenizer_bert.tokenize):
text = preprocessing_text(text)
ret = tokenizer(text) # tokenizer_bert
return ret
# データを読み込んだときに、読み込んだ内容に対して行う処理を定義します
max_length = 256
TEXT = torchtext.data.Field(sequential=True,
tokenize=tokenizer_with_preprocessing,
use_vocab=True,
lower=False,
include_lengths=True,
batch_first=True,
fix_length=max_length,
init_token="[CLS]",
eos_token="[SEP]",
pad_token='[PAD]',
unk_token='[UNK]')
LABEL = torchtext.data.Field(sequential=False, use_vocab=False)
# フォルダ「data」から各tsvファイルを読み込みます
train_ds, val_ds = torchtext.data.TabularDataset.splits(path='./data/',
train='train.tsv',
test='test.tsv',
format='tsv',
fields=[('Text',
TEXT),
('Label',
LABEL)])
# torchtextで日本語ベクトルとして日本語学習済みモデルを読み込む
#japanese_fastText_vectors = Vectors(name='./data/model.vec')
# ベクトル化したバージョンのボキャブラリーを作成します
#TEXT.build_vocab(train_ds, vectors=japanese_fastText_vectors, min_freq=5)
# DataLoaderを作成します（torchtextの文脈では単純にiteraterと呼ばれています）
train_dl = torchtext.data.Iterator(train_ds,
batch_size=batch_size,
train=True)
val_dl = torchtext.data.Iterator(val_ds,
batch_size=batch_size,
train=False,
sort=False)
vocab_bert, ids_to_tokens_bert = load_vocab(vocab_file="./vocab/vocab.txt")
TEXT.build_vocab(train_ds, min_freq=1)
TEXT.vocab.stoi = vocab_bert
return train_dl, val_dl, TEXT
def _load_vocab(self, vocab_file):
vocab, ids_to_tokens = load_vocab(vocab_file)
return vocab, ids_to_tokens
def DataLoader(max_length=256, batch_size=32):
"""IMDbのDataLoaderとTEXTオブジェクトを取得する。 """
# 乱数のシードを設定
torch.manual_seed(0)
np.random.seed(0)
random.seed(0)
# 単語分割用のTokenizerを用意
tokenizer_bert = BertTokenizer(vocab_file=VOCAB_FILE, do_lower_case=False)
def preprocessing_text(text):
# 半角・全角の統一
text = mojimoji.han_to_zen(text)
# 改行、半角スペース、全角スペースを削除
text = re.sub('\r', '', text)
text = re.sub('\n', '', text)
text = re.sub(' ', '', text)
text = re.sub(' ', '', text)
text = re.sub("\"", '', text)
# 数字文字の一律「0」化
text = re.sub(r'[0-9 ０-９]+', '0', text) # 数字
# カンマ、ピリオド以外の記号をスペースに置換
for p in string.punctuation:
if (p == ".") or (p == ","):
continue
else:
text = text.replace(p, " ")
return text
# 前処理と単語分割をまとめた関数を定義
# 単語分割の関数を渡すので、tokenizer_bertではなく、tokenizer_bert.tokenizeを渡す点に注意
def tokenizer_with_preprocessing(text, tokenizer=tokenizer_bert.tokenize):
text = preprocessing_text(text)
ret = tokenizer(text) # tokenizer_bert
return ret
# データを読み込んだときに、読み込んだ内容に対して行う処理を定義します
max_length = 256
TEXT = torchtext.data.Field(sequential=True,
tokenize=tokenizer_with_preprocessing,
use_vocab=True,
lower=False,
include_lengths=True,
batch_first=True,
fix_length=max_length,
init_token="[CLS]",
eos_token="[SEP]",
pad_token='[PAD]',
unk_token='[UNK]')
LABEL = torchtext.data.Field(sequential=False, use_vocab=False)
# フォルダ「data」から各csvファイルを読み込みます
# BERT用で処理するので、10分弱時間がかかります
train_val_ds, test_ds = torchtext.data.TabularDataset.splits(
path=DATA_PATH,
train='train.csv',
test='test.csv',
format='csv',
fields=[('Text', TEXT), ('Label', LABEL)])
vocab_bert, ids_to_tokens_bert = load_vocab(vocab_file=VOCAB_FILE)
TEXT.build_vocab(train_val_ds, min_freq=1)
TEXT.vocab.stoi = vocab_bert
batch_size = 32 # BERTでは16、32あたりを使用する
train_dl = torchtext.data.Iterator(train_val_ds,
batch_size=batch_size,
train=True)
val_dl = torchtext.data.Iterator(test_ds,
batch_size=batch_size,
train=False,
sort=False)
# 辞書オブジェクトにまとめる
dataloaders_dict = {"train": train_dl, "val": val_dl}
return train_dl, val_dl, TEXT, dataloaders_dict
def main():
# define output dataframe
sample = pd.read_csv("./data/sample_submission.csv")
# データを読み込んだときに、読み込んだ内容に対して行う処理を定義します
max_length = 256
TEXT = torchtext.data.Field(sequential=True,
tokenize=tokenizer_with_preprocessing,
use_vocab=True,
lower=True,
include_lengths=True,
batch_first=True,
fix_length=max_length,
init_token="[CLS]",
eos_token="[SEP]",
pad_token='[PAD]',
unk_token='[UNK]')
LABEL1 = torchtext.data.Field(sequential=False, use_vocab=False)
LABEL2 = torchtext.data.Field(sequential=False, use_vocab=False)
LABEL3 = torchtext.data.Field(sequential=False, use_vocab=False)
LABEL4 = torchtext.data.Field(sequential=False, use_vocab=False)
LABEL5 = torchtext.data.Field(sequential=False, use_vocab=False)
LABEL6 = torchtext.data.Field(sequential=False, use_vocab=False)
# (注釈)：各引数を再確認
# sequential: データの長さが可変か？文章は長さがいろいろなのでTrue.ラベルはFalse
# tokenize: 文章を読み込んだときに、前処理や単語分割をするための関数を定義
# use_vocab：単語をボキャブラリーに追加するかどうか
# lower：アルファベットがあったときに小文字に変換するかどうか
# include_length: 文章の単語数のデータを保持するか
# batch_first：ミニバッチの次元を先頭に用意するかどうか
# fix_length：全部の文章を指定した長さと同じになるように、paddingします
# init_token, eos_token, pad_token, unk_token：文頭、文末、padding、未知語に対して、どんな単語を与えるかを指定
# フォルダ「data」から各tsvファイルを読み込みます
# BERT用で処理するので、10分弱時間がかかります
temp_path = preprocessing.reformat_csv_header(path="./data",
train_file="train.csv",
test_file="test.csv")
print("temp path {}".format(temp_path))
print("text {}".format(vars(TEXT)))
train_val_ds, test_ds = torchtext.data.TabularDataset.splits(
path=temp_path,
train='train.csv',
test='test.csv',
format='csv',
fields=[('Text', TEXT), ('toxic', LABEL1), ('severe_toxic', LABEL2),
('obscene', LABEL3), ('threat', LABEL4), ('insult', LABEL5),
('identity_hate', LABEL6)])
# torchtext.data.Datasetのsplit関数で訓練データとvalidationデータを分ける
train_ds, val_ds = train_val_ds.split(split_ratio=0.8,
random_state=random.seed(2395))
# BERTはBERTが持つ全単語でBertEmbeddingモジュールを作成しているので、ボキャブラリーとしては全単語を使用します
# そのため訓練データからボキャブラリーは作成しません
vocab_bert, ids_to_tokens_bert = load_vocab(
vocab_file="./weights/bert-base-uncased-vocab.txt")
# このまま、TEXT.vocab.stoi= vocab_bert (stoiはstring_to_IDで、単語からIDへの辞書)としたいですが、
# 一度bulild_vocabを実行しないとTEXTオブジェクトがvocabのメンバ変数をもってくれないです。
# （'Field' object has no attribute 'vocab' というエラーをはきます）
# 1度適当にbuild_vocabでボキャブラリーを作成してから、BERTのボキャブラリーを上書きします
TEXT.build_vocab(train_ds, min_freq=1)
TEXT.vocab.stoi = vocab_bert
# DataLoaderを作成します（torchtextの文脈では単純にiteraterと呼ばれています）
batch_size = 16 # BERTでは16、32あたりを使用する
train_dl = torchtext.data.Iterator(train_ds,
batch_size=batch_size,
train=True)
val_dl = torchtext.data.Iterator(val_ds,
batch_size=batch_size,
train=False,
sort=False)
test_dl = torchtext.data.Iterator(test_ds,
batch_size=batch_size,
train=False,
sort=False)
# 辞書オブジェクトにまとめる
dataloaders_dict = {"train": train_dl, "val": val_dl}
print(vars(train_ds[0]))
print(vars(test_ds[0]))
# モデル設定のJOSNファイルをオブジェクト変数として読み込みます
config = get_config(file_path="./weights/bert_config.json")
# BERTモデルを作成します
net_bert = BertModel(config)
# BERTモデルに学習済みパラメータセットします
net_bert = set_learned_params(net_bert,
weights_path="./weights/pytorch_model.bin")
for label in [
'toxic', 'severe_toxic', 'obscene', 'threat', 'insult',
'identity_hate'
]:
# モデル構築
net = BertTraining(net_bert)
# 訓練モードに設定
net.train()
print('done setup network')
# 勾配計算を最後のBertLayerモジュールと追加した分類アダプターのみ実行
# 1. まず全部を、勾配計算Falseにしてしまう
for name, param in net.named_parameters():
param.requires_grad = False
# 2. 最後のBertLayerモジュールを勾配計算ありに変更
for name, param in net.bert.encoder.layer[-1].named_parameters():
param.requires_grad = True
# 3. 識別器を勾配計算ありに変更
for name, param in net.cls.named_parameters():
param.requires_grad = True
# 最適化手法の設定
# BERTの元の部分はファインチューニング
optimizer = optim.Adam(
[{
'params': net.bert.encoder.layer[-1].parameters(),
'lr': 5e-5
}, {
'params': net.cls.parameters(),
'lr': 5e-5
}],
betas=(0.9, 0.999))
# 損失関数の設定
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# nn.LogSoftmax()を計算してからnn.NLLLoss(negative log likelihood loss)を計算
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 学習・検証を実行する。1epochに20分ほどかかります
num_epochs = 2
net_trained = train_model(net,
dataloaders_dict,
criterion,
optimizer,
num_epochs=num_epochs,
label=label,
device=device)
# 学習したネットワークパラメータを保存します
save_path = './weights/bert_fine_tuning_weights.pth'
torch.save(net_trained.state_dict(), save_path)
# テストデータ
net_trained.eval() # モデルを検証モードに
net_trained.to(device) # GPUが使えるならGPUへ送る
predicts = []
for batch in tqdm(test_dl): # testデータのDataLoader
# batchはTextとLableの辞書オブジェクト
# GPUが使えるならGPUにデータを送る
inputs = batch.Text[0].to(device) # 文章
# 順伝搬（forward）計算
with torch.set_grad_enabled(False):
# BertForIMDbに入力
outputs = net_trained(inputs,
token_type_ids=None,
attention_mask=None,
output_all_encoded_layers=False,
attention_show_flg=False)
_, preds = torch.max(outputs, 1) # ラベルを予測
preds = preds.cpu()
preds = preds.numpy().tolist()
predicts += preds
sample[label] = predicts
# save predictions
if not os.path.exists("./submission"):
os.mkdir("./submission")
sample.to_csv("./submission/submission_Bert_{}_{}ep.csv".format(
datetime.datetime.now().date(), num_epochs),
index=False)
def _load_vocab(self, vocab_file):
_v, _i2t = load_vocab(vocab_file)
return _v, _i2t