干货 | ​NLP数据处理工具——torchtext

  • 2019 年 10 月 7 日
  • 筆記

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01.概述

在处理NLP任务时除了需要优秀的神经网络还需要方便、高效的数据预处理工具。今天介绍一款优秀的NLP数据处理工具torchtext。

NLP常见的数据预处理工作如下：

  1. Load File：数据文件加载；
  2. Tokenization：分词；
  3. Create Vocabulary：创建字典;
  4. Indexify：将词与索引进行映射;
  5. Word Vectors：创建或加载词向量；
  6. Padding or Fix Length：按长度对文本进行补齐或截取；
  7. Dataset Splits：划分数据集（如将数据集划分问训练集、验证集、测试集）；
  8. Batching and Iterators：将数据集按固定大小划分成Batch；

使用torchtext完成以上工作：

  • 使用 torchtext.data.Field 定义样本各个字段的处理流程（分词、数据预处理等）；
  • 使用 torchtext.data.Example 将 torchtext.data.Field 处理成一条样本；
  • 使用 torchtext.data.Dataset 将 torchtext.data.Example 处理成数据集，也可对数据集进行划分等工作；
  • 使用 torchtext.data.Iterators 将 torchtext.data.Dataset 按照 batch_size 组装成 Batch 供模型训练使用；
  • 使用 torchtext.data.vocab 和 torchtext.data.Vectors 创建词典、词和索引的一一对应、下载或使用预训练的词向量等；

02.安装

  • 使用如下命令安装：pip install torchtext

03.文档

  • 官方教程：https://torchtext.readthedocs.io/en/latest/index.html

04.主要的Package

  1. torchtext.data
    • torchtext.data.Dataset：数据集；
    • torchtext.data.Example：样本；
    • torchtext.data.Fields：样本的属性（如：content、label）；
    • torchtext.data.Iterators：将数据集封装成Batch，并提供迭代器；
  2. tochtext.vocab
    • torchtext.vocab.Vocab：词典相关；
    • torchtext.vocab.Vectors：词向量相关；

05.实践

  • 05-1.Field

API

class torchtext.data.Field(

重要的参数：

  1. sequential：是否是可序列化数据（类似于字符串数据），默认值是 True；
  2. user_vocab：是否使用 Vocab 对象，如果取 False，则该字段必须是数值类型；默认值是True；
  3. tokenize：是一个 function 类型的对象（如 string.cut 、jieba.cut 等），用于对字符串进行分词；
  4. batch_first：如果该属性的值取 True，则该字段返回的 Tensor 对象的第一维度是 batch 的大小；默认值是False；
  5. fix_length：该字段是否是定长，如果取 None 则按同 batch 该字段的最大长度进行pad；

重要函数：

  1. build_vocab：为该Field创建Vocab；

Code Demo

数据集（第一个字段是 label ， 第二个字段是 content ）：

0 我不退我也不买。我就看戏

代码：

# 分词函数
  • 05-2.Example

API

class torchtext.data.Example:

该类有5个类函数，可以从 csv、json、dict、list、tree等数据结构中创建Example，常用的是 fromlist ；

  • 05-3.Dataset

API

class torchtext.data.Dataset(examples, fields, filter_pred=None)

重要参数：

  1. examples：Example对象列表;
  2. fields：格式是List(tuple(str, Field))，其中 str 是 Field 对象的描述；

Code Demo

# 读取数据
  • 05-4.Vocab

API

class torchtext.vocab.Vocab(

重要参数：

  1. counter：collections.Counter 类型的对象，用于保存数据（如：单词）的频率；
  2. vectors：预训练的词向量，可以是torch.vocab.Vectors类型，也可以是其他类型；

Code Demo

# 为 CONTENT 字段创建词向量
  • 05-5.Vectors

API

class torchtext.vocab.Vectors(name, cache=None, url=None, unk_init=None, max_vectors=None)

重要参数：

  1. name：保存word vectors的文件；
  2. catch：word vectors文件的缓存目录，默认是.vector_cache；
  3. url：如果缓存文件夹中不存在 word vectors文件，则去该url下载；
  4. unk_init：是一个function 类型的对象，用来初始化词典中不存在的词向量；默认是Tensor.zero_；
  5. max_vecotrs：int类型的数据，限制词典的大小；

Code Demo

# 使用预训练词向量

结果：

06.结语

torchtext 是一个很好用的文本处理工具，本文只是介绍了torchtext常用的功能，可以查看官方文档进一步学习。

* 封面图来源：https://www.developereconomics.com/nlp-wit-luis-api-ai

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