【深度学习前沿应用】文本生成

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作者简介：在校大学生一枚，C/C++领域新星创作者，华为云享专家，阿里云专家博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程爱好者，期待和大家一起学习，一起进步~ . 博客主页 ： ぃ灵彧が的学习日志 . 本文专栏 ： 机器学习 . 专栏寄语 ：若你决定灿烂，山无遮，海无拦 .

(文章目录)

前言

什幺是文本生成?

在自然语言处理领域，文本生成任务是指根据给定的输入，自动生成对应的输出，典型的任务包含：机器翻译、智能问答等。文本生成任务在注意力机制提出之后取得了显着的效果，尤其是在2018年基于多头注意力机制的Transformer(原理如下图1所示)在机器翻译领域取得当时最优效果时，基于Transformer的文本生成任务也进入了新的繁荣时期。

本实验的目的是演示如何使用经典的Transformer实现英-中机器翻译，实验平台为百度AI Studio，实验环境为Python3.7，Paddle2.0。

一、数据加载及预处理

(一)、数据加载

本实验选用开源的小型英-中翻译CMN数据集，该数据集中包含样本总数24360条，均为短文本，部分数据展示如下图2所示：

不同于图像处理，在处理自然语言时，需要指定文本的长度，便于进行批量计算，因此，在数据预处理阶段，应该先统计数据集中文本的长度，然后指定一个恰当的值，进行统一处理。

1. 导入相关包

import paddle
import paddle.nn.functional as F
import re
import numpy as np
print(paddle.__version__)
# cpu/gpu环境选择，在 paddle.set_device() 输入对应运行设备。
# device = paddle.set_device('gpu')

2. 统计数据集中句子的长度等信息

# 统计数据集中句子的长度等信息
lines =  open('data/data78721/cmn.txt','r',encoding='utf-8').readlines()
print(len(lines))
datas = []
dic_en = {}
dic_cn = {}
for line in lines:
    ll = line.strip().split('\t')
    if len(ll)<2:
        continue
    datas.append([ll[0].lower().split(' ')[1:-1],list(ll[1])])
    # print(ll[0])
    if len(ll[0].split(' ')) not in dic_en:
        dic_en[len(ll[0].split(' '))] = 1
    else:
        dic_en[len(ll[0].split(' '))] +=1
    if len(ll[1]) not in dic_cn:
        dic_cn[len(ll[1])] = 1
    else:
        dic_cn[len(ll[1])] +=1
keys_en = list(dic_en.keys())
keys_en.sort()
count = 0
# print('英文长度统计：')
for k in keys_en:
    count += dic_en[k]
    # print(k,dic_en[k],count/len(lines))
keys_cn = list(dic_cn.keys())
keys_cn.sort()
count = 0
# print('中文长度统计：')
for k in keys_cn:
    count += dic_cn[k]
    # print(k,dic_cn[k],count/len(lines))
 
en_length = 10
cn_length = 10

(二)、构建词表

对于中英文，需要分别构建词表，进行词向量学习，除此之外，还需要在每个词表中加入开始符号、结束符合以及填充符号：

# 构建中英文词表
en_vocab = {}
cn_vocab = {}
en_vocab['<pad>'], en_vocab['<bos>'], en_vocab['<eos>'] = 0, 1, 2
cn_vocab['<pad>'], cn_vocab['<bos>'], cn_vocab['<eos>'] = 0, 1, 2
en_idx, cn_idx = 3, 3
for en, cn in datas:
    # print(en,cn)
    for w in en:
        if w not in en_vocab:
            en_vocab[w] = en_idx
            en_idx += 1
    for w in cn:
        if w not in cn_vocab:
            cn_vocab[w] = cn_idx
            cn_idx += 1
print(len(list(en_vocab)))
print(len(list(cn_vocab)))
'''
英文词表长度：6057
中文词表长度：3533
'''

(三)、创建指定数据格式

需要将输入英文与输出中文封装为指定格式，即为编码器端输入添加结束符号并填充至固定长度，为解码器输入添加开始、结束符号并填充至固定长度，解码器端输出的正确答案应该只添加结束符号并且填充至固定长度。

padded_en_sents = []
padded_cn_sents = []
padded_cn_label_sents = []
for en, cn in datas:
    if len(en)>en_length:
        en = en[:en_length]
    if len(cn)>cn_length:
        cn = cn[:cn_length]
    padded_en_sent = en + ['<eos>'] + ['<pad>'] * (en_length - len(en))
    padded_en_sent.reverse()
    padded_cn_sent = ['<bos>'] + cn + ['<eos>'] + ['<pad>'] * (cn_length - len(cn))
    padded_cn_label_sent = cn + ['<eos>'] + ['<pad>'] * (cn_length - len(cn) + 1)
    
    padded_en_sents.append(np.array([en_vocab[w] for w in padded_en_sent]))
    padded_cn_sents.append(np.array([cn_vocab[w] for w in padded_cn_sent]) )
    padded_cn_label_sents.append(np.array([cn_vocab[w] for w in padded_cn_label_sent]))
train_en_sents = np.array(padded_en_sents)
train_cn_sents = np.array(padded_cn_sents)
train_cn_label_sents = np.array(padded_cn_label_sents)
 
print(train_en_sents.shape)
print(train_cn_sents.shape)
print(train_cn_label_sents.shape)

二、模型配置

(一)、定义网络超参数

embedding_size = 128
hidden_size = 512
num_encoder_lstm_layers = 1
en_vocab_size = len(list(en_vocab))
cn_vocab_size = len(list(cn_vocab))
epochs = 20
batch_size = 16

(二)、定义编码器

# encoder: simply learn representation of source sentence
class Encoder(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self,en_vocab_size, embedding_size,num_layers=2,head_number=2,middle_units=512):
        super(Encoder, self).__init__()
        self.emb = paddle.nn.Embedding(en_vocab_size, embedding_size,)
        """
        d_model (int) - 输入输出的维度。
        nhead (int) - 多头注意力机制的Head数量。
        dim_feedforward (int) - 前馈神经网络中隐藏层的大小。
        """
        encoder_layer = paddle.nn.TransformerEncoderLayer(embedding_size, head_number, middle_units)
        self.encoder = paddle.nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers) 
    def forward(self, x):
        x = self.emb(x)
        en_out = self.encoder(x)
        return en_out

(三)、定义解码器

class Decoder(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self,cn_vocab_size, embedding_size,num_layers=2,head_number=2,middle_units=512):
        super(Decoder, self).__init__()
        self.emb = paddle.nn.Embedding(cn_vocab_size, embedding_size)
        
        decoder_layer = paddle.nn.TransformerDecoderLayer(embedding_size, head_number, middle_units)
        self.decoder = paddle.nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers) 
   
        # for computing output logits
        self.outlinear =paddle.nn.Linear(embedding_size, cn_vocab_size)
    def forward(self, x,  encoder_outputs):
        x = self.emb(x)
        # dec_input, enc_output,self_attn_mask,  cross_attn_mask
        de_out = self.decoder(x, encoder_outputs)
        output = self.outlinear(de_out)
        output = paddle.squeeze(output)
        return  output

三、模型训练

encoder = Encoder(en_vocab_size, embedding_size)
decoder = Decoder(cn_vocab_size, embedding_size)
opt = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.0001,
                            parameters=encoder.parameters() + decoder.parameters())
for epoch in range(epochs):
    print("epoch:{}".format(epoch))
    # shuffle training data
    perm = np.random.permutation(len(train_en_sents))
    train_en_sents_shuffled = train_en_sents[perm]
    train_cn_sents_shuffled = train_cn_sents[perm]
    train_cn_label_sents_shuffled = train_cn_label_sents[perm]
    # print(train_en_sents_shuffled.shape[0],train_en_sents_shuffled.shape[1])
    for iteration in range(train_en_sents_shuffled.shape[0] // batch_size):
        x_data = train_en_sents_shuffled[(batch_size*iteration):(batch_size*(iteration+1))]
        sent = paddle.to_tensor(x_data)
        en_repr = encoder(sent)
        x_cn_data = train_cn_sents_shuffled[(batch_size*iteration):(batch_size*(iteration+1))]
        x_cn_label_data = train_cn_label_sents_shuffled[(batch_size*iteration):(batch_size*(iteration+1))]
 
        loss = paddle.zeros([1]) 
        for i in range( cn_length + 2):
            cn_word = paddle.to_tensor(x_cn_data[:,i:i+1])
            cn_word_label = paddle.to_tensor(x_cn_label_data[:,i])
            logits = decoder(cn_word, en_repr)
            step_loss = F.cross_entropy(logits, cn_word_label)
            loss += step_loss
        loss = loss / (cn_length + 2)
        if(iteration % 50 == 0):
            print("iter {}, loss:{}".format(iteration, loss.numpy()))
        loss.backward()
        opt.step()
        opt.clear_grad()

输出结果如下图3所示：

四、模型预测

encoder.eval（)
decoder.eval（)
num_of_exampels_to_evaluate = 10
indices = np.random.choice(len(train_en_sents),  num_of_exampels_to_evaluate, replace=False)
x_data = train_en_sents[indices]
sent = paddle.to_tensor(x_data)
en_repr = encoder(sent)
word = np.array(
    [[cn_vocab['<bos>']]] * num_of_exampels_to_evaluate
)
word = paddle.to_tensor(word)
 
decoded_sent = []
for i in range(cn_length + 2):
    logits  = decoder(word, en_repr)
    word = paddle.argmax(logits, axis=1)
    decoded_sent.append(word.numpy())
    word = paddle.unsqueeze(word, axis=-1)
results = np.stack(decoded_sent, axis=1)
for i in range(num_of_exampels_to_evaluate):
    print('---------------------')
    en_input = " ".join(datas[indices[i]][0])
    ground_truth_translate = "".join(datas[indices[i]][1])
    model_translate = ""
    for k in results[i]:
        w = list(cn_vocab)[k]
        if w != '<pad>' and w != '<eos>':
            model_translate += w
    print(en_input)
    print("true: {}".format(ground_truth_translate))
    print("pred: {}".format(model_translate))

输出结果如下图4所示：

总结

本系列文章内容为根据清华社出版的《机器学习实践》所作的相关笔记和感悟，其中代码均为基于百度飞桨开发，若有任何侵权和不妥之处，请私信于我，定积极配合处理，看到必回！！！