使用torchtext導(dǎo)入NLP數(shù)據(jù)集的操作
如果你是pytorch的用戶，可能你會很熟悉pytorch生態(tài)圈中專門預(yù)處理圖像數(shù)據(jù)集的torchvision庫。
從torchtext這個(gè)名字我們也能大概猜到該庫是pytorch圈中用來預(yù)處理文本數(shù)據(jù)集的庫，但這方面的教程網(wǎng)絡(luò)上比較少，今天我就講講這個(gè)特別有用的文本分析庫。
簡介
torchtext在文本數(shù)據(jù)預(yù)處理方面特別強(qiáng)大，但我們要知道ta能做什么、不能做什么，并如何將我們的需求用torchtext實(shí)現(xiàn)。雖然torchtext是為pytorch而設(shè)計(jì)的，但是也可以與keras、tensorflow等結(jié)合使用。
官方文檔地址 https://torchtext.readthedocs.io/en/latest/index.html
# 安裝 !pip3 install torchtext
自然語言處理預(yù)處理的工作流程：
1、Train/Validation/Test數(shù)據(jù)集分割
2、文件數(shù)據(jù)導(dǎo)入（File Loading）
3、分詞（Tokenization） 文本字符串切分為詞語列表
4、構(gòu)建詞典(Vocab) 根據(jù)訓(xùn)練的預(yù)料數(shù)據(jù)集構(gòu)建詞典
5、數(shù)字映射(Numericalize/Indexify) 根據(jù)詞典，將數(shù)據(jù)從詞語映射成數(shù)字，方便機(jī)器學(xué)習(xí)
6、導(dǎo)入預(yù)訓(xùn)練好的詞向量(word vector)
7、分批(Batch) 數(shù)據(jù)集太大的話，不能一次性讓機(jī)器讀取，否則機(jī)器會內(nèi)存崩潰。解決辦法就是將大的數(shù)據(jù)集分成更小份的數(shù)據(jù)集，分批處理
8、向量映射（Embedding Lookup） 根據(jù)預(yù)處理好的詞向量數(shù)據(jù)集，將5的結(jié)果中每個(gè)詞語對應(yīng)的索引值變成 詞語向量
上面8個(gè)步驟，torchtext實(shí)現(xiàn)了2-7。第一步需要我們自己diy，好在這一步?jīng)]什么難度
"The quick fox jumped over a lazy dog."
# 分詞
["The", "quick", "fox", "jumped", "over", "a", "lazy", "dog", "."]
# 構(gòu)建詞典
{"The" -> 0,
"quick"-> 1,
"fox" -> 2,
...}
# 數(shù)字映射（將每個(gè)詞根據(jù)詞典映射為對應(yīng)的索引值）
[0, 1, 2, ...]
# 向量映射（按照導(dǎo)入的預(yù)訓(xùn)練好的詞向量數(shù)據(jù)集，把詞語映射成向量）
[
[0.3, 0.2, 0.5],
[0.6, 0., 0.1],
[0.8, 01., 0.4],
...
]
一、數(shù)據(jù)集分割
一般我們做機(jī)器學(xué)習(xí)會將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集，而在深度學(xué)習(xí)中，需要多輪訓(xùn)練學(xué)習(xí)，每次的學(xué)習(xí)過程都包括訓(xùn)練和驗(yàn)證，最后再進(jìn)行測試。所以需要將數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練、驗(yàn)證和測試數(shù)據(jù)。
import pandas as pd
import numpy as np
def split_csv(infile, trainfile, valtestfile, seed=999, ratio=0.2):
df = pd.read_csv(infile)
df["text"] = df.text.str.replace("\n", " ")
idxs = np.arange(df.shape[0])
np.random.seed(seed)
np.random.shuffle(idxs)
val_size = int(len(idxs) * ratio)
df.iloc[idxs[:val_size], :].to_csv(valtestfile, index=False)
df.iloc[idxs[val_size:], :].to_csv(trainfile, index=False)
#先將sms_spam.csv數(shù)據(jù)分為train.csv和test.csv
split_csv(infile='data/sms_spam.csv',
trainfile='data/train.csv',
valtestfile='data/test.csv',
seed=999,
ratio=0.2)
#再將train.csv分為dataset_train.csv和dataset_valid.csv
split_csv(infile='data/train.csv',
trainfile='data/dataset_train.csv',
valtestfile='data/dataset_valid.csv',
seed=999,
ratio=0.2)
1.1 參數(shù)解讀
split_csv(infile, trainfile, valtestfile, seed, ratio)
infile:待分割的csv文件
trainfile:分割出的訓(xùn)練cs文件
valtestfile：分割出的測試或驗(yàn)證csv文件
seed:隨機(jī)種子，保證每次的隨機(jī)分割隨機(jī)性一致
ratio:測試（驗(yàn)證）集占數(shù)據(jù)的比例
經(jīng)過上面的操作，我們已經(jīng)構(gòu)建出實(shí)驗(yàn)所需的數(shù)據(jù)：
訓(xùn)練數(shù)據(jù)（這里說的是dataset_train.csv而不是train.csv）
驗(yàn)證數(shù)據(jù)（dataset_train.csv）
測試數(shù)據(jù)（test.csv）。
二、分詞
導(dǎo)入的數(shù)據(jù)是字符串形式的文本，我們需要將其分詞成詞語列表。英文最精準(zhǔn)的分詞器如下：
import re
import spacy
import jieba
#英文的分詞器
NLP = spacy.load('en_core_web_sm')
MAX_CHARS = 20000 #為了降低處理的數(shù)據(jù)規(guī)模，可以設(shè)置最大文本長度,超過的部分忽略，
def tokenize1(text):
text = re.sub(r"\s", " ", text)
if (len(text) > MAX_CHARS):
text = text[:MAX_CHARS]
return [
x.text for x in NLP.tokenizer(text) if x.text != " " and len(x.text)>1]
#有的同學(xué)tokenize1用不了，可以使用tokenize2。
def tokenize2(text):
text = re.sub(r"\s", " ", text)
if (len(text) > MAX_CHARS):
text = text[:MAX_CHARS]
return [w for w in text.split(' ') if len(w)>1]
#中文的分類器比較簡單
def tokenize3(text):
if (len(text) > MAX_CHARS):
text = text[:MAX_CHARS]
return [w for w in jieba.lcut(text) if len(w)>1]
print(tokenize1('Python is powerful and beautiful!'))
print(tokenize2('Python is powerful and beautiful!'))
print(tokenize3('Python強(qiáng)大而美麗！'))
Run
['Python', 'is', 'powerful', 'and', 'beautiful'] ['Python', 'is', 'powerful', 'and', 'beautiful!'] ['Python', '強(qiáng)大', '美麗']
三、 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
torchtext中使用torchtext.data.TabularDataset來導(dǎo)入自己的數(shù)據(jù)集，并且我們需要先定義字段的數(shù)據(jù)類型才能導(dǎo)入。要按照csv中的字段順序來定義字段的數(shù)據(jù)類型，我們的csv文件中有兩個(gè)字段（label、text）
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/train.csv')
df.head()
import torch
import torchtext
from torchtext import data
import logging
LABEL = data.LabelField(dtype = torch.float)
TEXT = data.Field(tokenize = tokenize1,
lower=True,
fix_length=100,
stop_words=None)
train, valid, test = data.TabularDataset.splits(path='data', #數(shù)據(jù)所在文件夾
train='dataset_train.csv',
validation='dataset_valid.csv',
test = 'test.csv',
format='csv',
skip_header=True,
fields = [('label', LABEL),('text', TEXT)])
train
Run
<torchtext.data.dataset.TabularDataset at 0x120d8ab38>
四、構(gòu)建詞典
根據(jù)訓(xùn)練（上面得到的train）的預(yù)料數(shù)據(jù)集構(gòu)建詞典。這兩有兩種構(gòu)建方式，一種是常規(guī)的不使用詞向量，而另一種是使用向量的。
區(qū)別僅僅在于vectors是否傳入?yún)?shù)
vects = torchtext.vocab.Vectors(name = 'glove.6B.100d.txt',
cache = 'data/')
TEXT.build_vocab(train,
max_size=2000,
min_freq=50,
vectors=vects, #vects替換為None則不使用詞向量
unk_init = torch.Tensor.normal_)
4.1 TEXT是Field對象，該對象的方法有
print(type(TEXT)) print(type(TEXT.vocab))
Run
<class 'torchtext.data.field.Field'> <class 'torchtext.vocab.Vocab'>
詞典-詞語列表形式，這里只顯示前20個(gè)
TEXT.vocab.itos[:20]
['<unk>', '<pad>', 'to', 'you', 'the', '...', 'and', 'is', 'in', 'me', 'it', 'my', 'for', 'your', '..', 'do', 'of', 'have', 'that', 'call']
詞典-字典形式
TEXT.vocab.stoi
defaultdict(<bound method Vocab._default_unk_index of <torchtext.vocab.Vocab object at 0x1214b1e48>>,
{'<unk>': 0,
'<pad>': 1,
'to': 2,
'you': 3,
'the': 4,
'...': 5,
'and': 6,
'is': 7,
'in': 8,
....
'mother': 0,
'english': 0,
'son': 0,
'gradfather': 0,
'father': 0,
'german': 0)
4.2 注意
train數(shù)據(jù)中生成的詞典，里面有，這里有兩個(gè)要注意:
是指不認(rèn)識的詞語都編碼為
german、father等都編碼為0,這是因?yàn)槲覀円笤~典中出現(xiàn)的詞語詞頻必須大于50，小于50的都統(tǒng)一分配一個(gè)索引值。
詞語you對應(yīng)的詞向量
TEXT.vocab.vectors[3]
tensor([-0.4989, 0.7660, 0.8975, -0.7855, -0.6855, 0.6261, -0.3965, 0.3491,
0.3333, -0.4523, 0.6122, 0.0759, 0.2253, 0.1637, 0.2810, -0.2476,
0.0099, 0.7111, -0.7586, 0.8742, 0.0031, 0.3580, -0.3523, -0.6650,
0.3845, 0.6268, -0.5154, -0.9665, 0.6152, -0.7545, -0.0124, 1.1188,
0.3572, 0.0072, 0.2025, 0.5011, -0.4405, 0.1066, 0.7939, -0.8095,
-0.0156, -0.2289, -0.3420, -1.0065, -0.8763, 0.1516, -0.0853, -0.6465,
-0.1673, -1.4499, -0.0066, 0.0048, -0.0124, 1.0474, -0.1938, -2.5991,
0.4053, 0.4380, 1.9332, 0.4581, -0.0488, 1.4308, -0.7864, -0.2079,
1.0900, 0.2482, 1.1487, 0.5148, -0.2183, -0.4572, 0.1389, -0.2637,
0.1365, -0.6054, 0.0996, 0.2334, 0.1365, -0.1846, -0.0477, -0.1839,
0.5272, -0.2885, -1.0742, -0.0467, -1.8302, -0.2120, 0.0298, -0.3096,
-0.4339, -0.3646, -0.3274, -0.0093, 0.4721, -0.5169, -0.5918, -0.3234,
0.2005, -0.4118, 0.4054, 0.7850])
4.3 計(jì)算詞語的相似性
得用詞向量構(gòu)建特征工程時(shí)能保留更多的信息量（詞語之間的關(guān)系）
這樣可以看出詞語的向量方向
是同義還是反義
距離遠(yuǎn)近。
而這里我們粗糙的用余弦定理計(jì)算詞語之間的關(guān)系，沒有近義反義關(guān)系，只能體現(xiàn)出距離遠(yuǎn)近（相似性）。
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np
def simalarity(word1, word2):
word_vec1 = TEXT.vocab.vectors[TEXT.vocab.stoi[word1]].tolist()
word_vec2 = TEXT.vocab.vectors[TEXT.vocab.stoi[word2]].tolist()
vectors = np.array([word_vec1, word_vec2])
return cosine_similarity(vectors)
print(simalarity('you', 'your'))
Run
[[1. 0.83483314] [0.83483314 1. ]]
五、get_dataset函數(shù)
相似的功能合并成模塊，可以增加代碼的可讀性。這里我們把階段性合并三四的成果get_dataset函數(shù)
from torchtext import data
import torchtext
import torch
import logging
LOGGER = logging.getLogger("導(dǎo)入數(shù)據(jù)")
def get_dataset(stop_words=None):
#定義字段的數(shù)據(jù)類型
LABEL = data.LabelField(dtype = torch.float)
TEXT = data.Field(tokenize = tokenize1,
lower=True,
fix_length=100,
stop_words=stop_words)
LOGGER.debug("準(zhǔn)備讀取csv數(shù)據(jù)...")
train, valid, test = data.TabularDataset.splits(path='data', #數(shù)據(jù)所在文件夾
train='dataset_train.csv',
validation='dataset_valid.csv',
test = 'test.csv',
format='csv',
skip_header=True,
fields = [('label', LABEL),('text', TEXT)])
LOGGER.debug("準(zhǔn)備導(dǎo)入詞向量...")
vectors = torchtext.vocab.Vectors(name = 'glove.6B.100d.txt',
cache = 'data/')
LOGGER.debug("準(zhǔn)備構(gòu)建詞典...")
TEXT.build_vocab(
train,
max_size=2000,
min_freq=50,
vectors=vectors,
unk_init = torch.Tensor.normal_)
LOGGER.debug("完成數(shù)據(jù)導(dǎo)入!")
return train,valid, test, TEXT
get_dataset函數(shù)內(nèi)部參數(shù)解讀
data.Field(tokenize,fix_length)定義字段
tokenize=tokenize1 使用英文的分詞器tokenize1函數(shù)。
fix_length=100 讓每個(gè)文本分詞后的長度均為100個(gè)詞；不足100的，可以填充為100。超過100的，只保留100
data.TabularDataset.splits(train, validation,test, format,skip_header,fields)讀取訓(xùn)練驗(yàn)證數(shù)據(jù)，可以一次性讀取多個(gè)文件
train/validation/test 訓(xùn)練驗(yàn)證測試對應(yīng)的csv文件名
skip_header=True 如果csv有抬頭，設(shè)置為True可以避免pytorch將抬頭當(dāng)成一條記錄
fields = [('label', LABEL), ('text', TEXT)] 定義字段的類型，注意fields要按照csv抬頭中字段的順序設(shè)置
torchtext.vocab.Vectors(name, cache)導(dǎo)入詞向量數(shù)據(jù)文件
name= 'glove.6B.100d.txt' 從網(wǎng)上下載預(yù)訓(xùn)練好的詞向量glove.6B.100d.txt文件（該文件有6B個(gè)詞，每個(gè)詞向量長度為100）
cache = 'data/' 文件夾位置。glove文件存放在data文件夾內(nèi)
TEXT.buildvocab(maxsize,minfreq,unkinit) 構(gòu)建詞典，其中
max_size=2000 設(shè)定了詞典最大詞語數(shù)
min_freq=50設(shè)定了詞典中的詞語保證最少出現(xiàn)50次
unkinit=torch.Tensor.normal 詞典中沒有的詞語對應(yīng)的向量統(tǒng)一用torch.Tensor.normal_填充
六、分批次
數(shù)據(jù)集太大的話，一次性讓機(jī)器讀取容易導(dǎo)致內(nèi)存崩潰。解決辦法就是將大的數(shù)據(jù)集分成更小份的數(shù)據(jù)集，分批處理
def split2batches(batch_size=32, device='cpu'):
train, valid, test, TEXT = get_dataset() #datasets按順序包含train、valid、test三部分
LOGGER.debug("準(zhǔn)備數(shù)據(jù)分批次...")
train_iterator, valid_iterator, test_iterator = data.BucketIterator.splits((train, valid, test),
batch_size = batch_size,
sort = False,
device = device)
LOGGER.debug("完成數(shù)據(jù)分批次!")
return train_iterator, valid_iterator, test_iterator, TEXT
6.1參數(shù)解讀
split2batches(batch_size=32, device=0)
batch_size 每批次最多加入多少條評論
device device='cpu'在CPU中運(yùn)行，device='gpu' 在GPU中運(yùn)行。普通電腦都只有CPU的 該函數(shù)返回的是BucketIterator對象
train_iterator, valid_iterator, test_iterator, TEXT = split2batches() train_iterator
Run
<torchtext.data.iterator.BucketIterator at 0x12b0c7898>
查看train_iterator數(shù)據(jù)類型
type(train_iterator) torchtext.data.iterator.BucketIterator
6.2BucketIterator對象
這里以trainiterator為例（validiterator, test_iterator都是相同的對象）。因?yàn)楸纠袛?shù)據(jù)有兩個(gè)字段label和text，所以
獲取train_iterator的dataset
train_iterator.dataset <torchtext.data.dataset.TabularDataset at 0x12e9c57b8>
獲取train_iterator中的第8個(gè)對象
train_iterator.dataset.examples[7] <torchtext.data.example.Example at 0x12a82dcf8>
獲取train_iterator中的第8個(gè)對象的lebel字段的內(nèi)容
train_iterator.dataset.examples[7].label 'ham'
獲取train_iterator中的第8個(gè)對象的text字段的內(nèi)容
train_iterator.dataset.examples[7].text ['were', 'trying', 'to', 'find', 'chinese', 'food', 'place', 'around', 'here']
總結(jié)
到這里我們已經(jīng)學(xué)習(xí)了torchtext的常用知識。使用本代碼要注意：
我們假設(shè)數(shù)據(jù)集是csv文件，torchtext可以還可以處理tsv、json。但如果你想使用本代碼，請先轉(zhuǎn)為csv
本教程的csv文件只有兩個(gè)字段，label和text。如果你的數(shù)據(jù)有更多的字段，記得再代碼中增加字段定義
本教程默認(rèn)場景是英文，且使用詞向量。所以記得對應(yīng)位置下載本教程的glove.6B.100d.txt。
glove下載地址https://nlp.stanford.edu/projects/glove/
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
這篇文章主要介紹了如何基于Python爬取隱秘的角落評論,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-07-07
python-pandas創(chuàng)建Series數(shù)據(jù)類型的操作
這篇文章主要介紹了python-pandas創(chuàng)建Series數(shù)據(jù)類型的操作，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2021-04-04
python 字符串替換 是python 操作字符串的時(shí)候經(jīng)常會碰到的問題，這里簡單介紹下字符串替換方法2014-11-11
Python實(shí)現(xiàn)定時(shí)執(zhí)行任務(wù)的三種方式簡單示例
這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)定時(shí)執(zhí)行任務(wù)的三種方式,結(jié)合簡單實(shí)例形式分析了Python使用time,os,sched等模塊定時(shí)執(zhí)行任務(wù)的相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下2019-03-03
這篇文章主要介紹了如何基于Python獲取圖片的物理尺寸,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2019-11-11
這篇文章主要介紹了基于python實(shí)現(xiàn)高速視頻傳輸程序的實(shí)例代碼，本文通過實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下2019-05-05
這篇文章主要介紹了python引用DLL文件的方法,涉及Python調(diào)用dll文件的相關(guān)技巧,需要的朋友可以參考下2015-05-05
Python實(shí)現(xiàn)自動打開電腦應(yīng)用的示例代碼
這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)自動打開電腦應(yīng)用的示例代碼，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2020-04-04
Python中的并發(fā)處理之a(chǎn)syncio包使用的詳解
本篇文章主要介紹了Python中的并發(fā)處理之a(chǎn)syncio包使用的詳解，小編覺得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過來看看吧2018-04-04
使用Python處理KNN分類算法的實(shí)現(xiàn)代碼
KNN分類算法（K-Nearest-Neighbors?Classification），又叫K近鄰算法，是一個(gè)概念極其簡單，而分類效果又很優(yōu)秀的分類算法，這篇文章主要介紹了使用Python處理KNN分類算法,需要的朋友可以參考下2022-09-09