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使用torchtext导入NLP数据集

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如果你是pytorch的用户,可能你会很熟悉pytorch生态圈中专门预处理图像数据集的torchvision库。从torchtext这个名字我们也能大概猜到该库是pytorch圈中用来预处理文本数据集的库,但这方面的教程网络上比较少,今天我就讲讲这个特别有用的文本分析库。

 

简介

 

torchtext在文本数据预处理方面特别强大,但我们要知道ta能做什幺、不能做什幺,并如何将我们的需求用torchtext实现。虽然torchtext是为pytorch而设计的,但是也可以与keras、tensorflow等结合使用。官方文档地址 https://torchtext.readthedocs.io/en/latest/index.html

 

自然语言处理预处理的工作流程:

 

 

Train/Validation/Test数据集分割

 

文件数据导入(File Loading)

 

分词(Tokenization) 文本字符串切分为词语列表

 

构建词典(Vocab) 根据训练的预料数据集构建词典

 

数字映射(Numericalize/Indexify) 根据词典,将数据从词语映射成数字,方便机器学习

 

导入预训练好的词向量(word vector)

 

分批(Batch) 数据集太大的话,不能一次性让机器读取,否则机器会内存崩溃。解决办法就是将大的数据集分成更小份的数据集,分批处理

 

向量映射(Embedding Lookup) 根据预处理好的词向量数据集,将5的结果中每个 词语对应的索引值 变成  词语向量

 

 

上面8个步骤,torchtext实现了2-7。第一步需要我们自己diy,好在这一步没什幺难度

 

一、数据集分割

 

一般我们做机器学习会将数据分为训练集和测试集,而在深度学习中,需要多轮训练学习,每次的学习过程都包括训练和验证,最后再进行测试。所以需要将数据分成训练、验证和测试数据。

 

1.1 参数解读

 

split_csv(infile, trainfile, valtestfile, seed, ratio)

 

infile:待分割的csv文件

 

trainfile:分割出的训练cs文件

 

valtestfile:分割出的测试或验证csv文件

 

seed:随机种子,保证每次的随机分割随机性一致

 

ratio:测试(验证)集占数据的比例

 

经过上面的操作,我们已经构建出实验所需的数据:

 

训练数据(这里说的是dataset_train.csv而不是train.csv)

 

验证数据(_train.csv)

 

测试数据(test.csv)。

 

二、分词

 

导入的数据是字符串形式的文本,我们需要将其分词成词语列表。英文最精准的分词器如下:

 

Run

 

三、 导入数据

 

torchtext中使用torchtext.data.TabularDataset来导入自己的数据集,并且我们需要先定义字段的数据类型才能导入。要按照csv中的字段顺序来定义字段的数据类型,我们的csv文件中有两个字段(label、text)

 

 

Run

 

四、构建词典

 

根据训练(上面得到的train)的预料数据集构建词典。这两有两种构建方式,一种是常规的不使用词向量,而另一种是使用向量的。区别仅仅在于vectors是否传入参数

 

4.1 TEXT是Field对象,该对象的方法有

 

 

Run

 

词典-词语列表形式,这里只显示前20个

 

词典-字典形式

 

4.2 注意

 

train数据中生成的词典,里面有

,这里有两个要注意:

 

是指不认识的词语都编码为

 

、german、father等都编码为0,这是因为我们要求词典中出现的词语词频必须大于50,小于50的都统一分配一个索引值。

 

词语you对应的词向量

 

4.3 计算词语的相似性

 

得用词向量构建特征工程时能保留更多的信息量(词语之间的关系)

 

这样可以看出词语的向量方向

 

是同义还是反义

 

距离远近。

 

 

而这里我们粗糙的用余弦定理计算词语之间的关系,没有近义反义关系,只能体现出距离远近(相似性)。

 

Run

 

五、get_dataset函数

 

相似的功能合并成模块,可以增加代码的可读性。这里我们把阶段性合并三四的成果get_dataset函数

 

get_dataset函数内部参数解读

 

data.Field(tokenize,fix_length)定义字段

 

tokenize=tokenize1 使用英文的分词器tokenize1函数。

 

fix_length=100 让每个文本分词后的长度均为100个词;不足100的,可以填充为100。超过100的,只保留100

 

data.TabularDataset.splits(train, validation,test, format,skip_header,fields)读取训练验证数据,可以一次性读取多个文件

 

train/validation/test 训练验证测试对应的csv文件名

 

skip_header=True 如果csv有抬头,设置为True可以避免pytorch将抬头当成一条记录

 

fields = [(‘label’, LABEL), (‘text’, TEXT)] 定义字段的类型,注意fields要按照csv抬头中字段的顺序设置

 

torchtext.vocab.Vectors(name, cache)导入词向量数据文件

 

name= ‘glove.6B.100d.txt’ 从网上下载预训练好的词向量glove.6B.100d.txt文件(该文件有6B个词,每个词向量长度为100)

 

cache = ‘data/’ 文件夹位置。glove文件存放在data文件夹内

 

TEXT.build vocab(max size,min freq,unk init) 构建词典,其中

 

max_size=2000 设定了词典最大词语数

 

min_freq=50设定了词典中的词语保证最少出现50次

 

unk init=torch.Tensor.normal 词典中没有的词语对应的向量统一用torch.Tensor.normal_填充

 

六、分批次

 

数据集太大的话,一次性让机器读取容易导致内存崩溃。解决办法就是将大的数据集分成更小份的数据集,分批处理

 

6.1参数解读

 

split2batches(batch_size=32, device=0)

 

batch_size 每批次最多加入多少条评论

 

device device=’cpu’在CPU中运行,device=’gpu’ 在GPU中运行。普通电脑都只有CPU的 该函数返回的是BucketIterator对象

 

Run

 

查看train_iterator数据类型

 

6.2BucketIterator对象

 

这里以train iterator为例(valid iterator, test_iterator都是相同的对象)。因为本例中数据有两个字段label和text,所以

 

 

获取train_iterator的dataset

 

获取train_iterator中的第8个对象

 

获取train_iterator中的第8个对象的lebel字段的内容

 

获取train_iterator中的第8个对象的text字段的内容

 

总结

 

到这里我们已经学习了torchtext的常用知识。使用本代码要注意:

 

我们假设数据集是csv文件,torchtext可以还可以处理tsv、json。但如果你想使用本代码,请先转为csv

 

本教程的csv文件只有两个字段,label和text。如果你的数据有更多的字段,记得再代码中增加字段定义

 

本教程默认场景是英文,且使用词向量。所以记得对应位置下载本教程的glove.6B.100d.txt。glove下载地址https://nlp.stanford.edu/projects/glove/

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