Transformers学习笔记1. 一些基本概念和编码器、字典

  • ​​一、基本概念​​
  • ​​1. Hugging Face简介​​
  • ​​2. Transformers​​
  • ​​（1）简介​​
  • ​​（1）预定义模型​​
  • ​​（2）使用方法​​
  • ​​3. Datasets​​
  • ​​查看有哪些公开数据集​​
  • ​​方法1： 使用datasets包的list_datasets方法​​
  • ​​方法2：到网站查看​​
  • ​​二、一些编码器知识​​
  • ​​1. BPE算法​​
  • ​​2. WordPiece算法​​
  • ​​3. SentencePiece​​
  • ​​4. tokenizer​​
  • ​​（1）spaCy​​
  • ​​（2）Moses​​
  • ​​2. transformers编码规则​​
  • ​​3. 使用tokenizer编解码​​
  • ​​（1）使用encode编码函数​​
  • ​​（2）使用增强编码函数​​
  • ​​（3）批量编码、解码句子​​
  • ​​4. 字典操作​​

Transformers学习笔记1. 一些基本概念和编码器、字典_深度学习

一、基本概念

1. Hugging Face简介

Hugging Face是一家纽约的聊天机器人初创服务商，他们开源了Transformers库，并在开源社区大火起来，其官网地址： https://huggingface.co/

Transformers学习笔记1. 一些基本概念和编码器、字典_人工智能_02


Hugging Face的主要模型可以大致分为几类：

  • 自回归：GPT2, Transfoer-XL, XLNet
  • 自编码：BERT, ALBERT, RoBERTa, ELECTRA
  • Sequence to Sequence: BART, Pegasus, T5

2. Transformers

（1）简介

Transformers是一个NLP自然语言处理库。
开源地址：
​​ https://github.com/huggingface/transformers​​ 文档地址：
​​​ https://huggingface.co/docs/transformers/index​​​ 教程地址：
https://huggingface.co/transformers/v3.0.2/quicktour.html

安装Transforms可以使用pip:

pip install transformers

（1）预定义模型

Transformers默认框架为PyTorch，也支持TensorFlow，内置了以下神经网络：

  • T5 model
  • DistilBERT model
  • ALBERT model
  • CamemBERT model
  • XLM-RoBERTa model
  • Longformer model
  • RoBERTa model
  • Reformer model
  • Bert model
  • OpenAI GPT model
  • OpenAI GPT-2 model
  • Transformer-XL model
  • XLNet model
  • XLM model
  • CTRL model
  • Flaubert model
  • ELECTRA model

每种模型至少一个预训练模型，在下面这个网址可以找到预训练模型：

​​ https://huggingface.co/models​​ 示例：bert-base-chinese 模型说明界面：

Transformers学习笔记1. 一些基本概念和编码器、字典_特殊符号_03

每种模型会围绕三种类型的类构建：

  1. 模型类 model
  2. 配置类 configuration
  3. 编码解码等 tokenizer 类

这些类实例化后，有两种方法在本地保存：

  1. from_pretrained():
  2. save_pretrained()

（2）使用方法

使用Transformers有三种方法：

  • 使用pipeline
  • 指定预训练模型
  • 使用AutoModels 加载预训练模型
    本文主要介绍pipeline。

3. Datasets

Hugging Face的数据集。

pip install datasets

加载数据集示例：

from datasets import load_dataset
datasets = load_dataset("madao33/new-title-chinese")
print(datasets)

查看有哪些公开数据集

方法1： 使用datasets包的list_datasets方法
from datasets import list_datasets
list_datasets()[:10]
# 打印值：
['acronym_identification', 'ade_corpus_v2', 'adversarial_qa', 'aeslc', 'afrikaans_ner_corpus', 'ag_news', 'ai2_arc', 'air_dialogue', 'ajgt_twitter_ar', 'allegro_reviews']
方法2：到网站查看

​​https://huggingface.co/datasets​​

二、一些编码器知识

1. BPE算法

全称是byte pair encoder，字节对编码。可以理解为一种压缩算法，把出现频繁最高的字符对用新的字符替换，反复迭代，这样可以减少语料库的数量。

2. WordPiece算法

与BPE算法类似，但在合并时会引入概率计算，选择可以最大化训练数据可能性的组合 ，从而进一步优化合并结果。

3. SentencePiece

SentencePiece是一个无监督的文本标记器和去标记器，主要用于基于神经网络的文本生成系统，它是一个谷歌开发的开源工具。开源地址：
​ https://github.com/google/sentencepiece​​

4. tokenizer

tokenizer称为编码器或分词器。自然语言处理中，首先要把句子分词转化为唯一编码。
spaCy和Moses是两个较流行的基于规则的tokenizer。

（1）spaCy

在其官网： https://spacy.io/usage/spacy-101

可以直接在线运行一个demo。

Transformers学习笔记1. 一些基本概念和编码器、字典_人工智能_04


示例中对句子：

​​Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion​​进行分析，并输出单词的属性。其中pos_可以大致理解为单词是形容词、副词、动词之类属性， dep_更复杂一些，后面有时间再详细讲解。

Apple PROPN nsubj
is AUX aux
looking VERB ROOT
at ADP prep
buying VERB pcomp
U.K. PROPN dobj
startup NOUN dobj
for ADP prep
$ SYM quantmod
1 NUM compound
billion NUM pobj

（2）Moses

官网：http://www2.statmt.org/moses/
Moses 是一个统计机器翻译系统。

2. transformers编码规则

transformers 模型对语句采用了词级切分和字符级切分的混合，称为子词（subword）切分。该算法依赖这样一种原则 ：

  • 常用词不应该被拆分
  • 非常用词应被切分为更有意义的词。
    子词切分是在模型维护的词汇量、保持单词语义方面的一种折衷。

3. 使用tokenizer编解码

（1）使用encode编码函数

from transformers import BertTokenizer

# 定义模型、语料
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(
    # 预加载模型
    pretrained_model_name_or_path='bert-base-chinese',
    cache_dir=None,
    force_download=False
)

sents = [
    '今天是星期一。',
    '今天天气很好',
    '今天电脑运行有点故障',
    '电脑硬盘好像坏了，读不出数据。'
]

print(tokenizer)
# 打印结果
PreTrainedTokenizer(name_or_path='bert-base-chinese', vocab_size=21128, model_max_len=512, is_fast=False, padding_side='right', truncation_side='right', special_tokens={'unk_token': '[UNK]', 'sep_token': '[SEP]', 'pad_token': '[PAD]', 'cls_token': '[CLS]', 'mask_token': '[MASK]'})

out = tokenizer.encode(
    # 输入的语料
    text=sents[0],
    # 可以输入两条语料
    text_pair=sents[1],
    # 句子长度大于下面的max_length时，是否截断
    truncation=True,
    # 长度不到max_length时，是不是补pad
    padding='max_length',
    
    add_special_tokens=True,
    # 最大长度
    max_length=30,
    # 返回的数据类型不指定，默认为list
    return_tensors=None
)

print(out)
# 打印的结果
[101, 791, 1921, 3221, 3215, 3309, 671, 511, 102, 791, 1921, 1921, 3698, 2523, 1962, 102, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

decodeTxt = tokenizer.decode(out)
print(decodeTxt)
# 打印的结果
[CLS] 今 天 是 星 期 一 。 [SEP] 今 天 天 气 很 好 [SEP] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD]

Tokenizer对中文的处理比较简单，每个汉字都作为一个词。

（2）使用增强编码函数

from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(
    pretrained_model_name_or_path='bert-base-chinese',
    cache_dir=None,
    force_download=False
)

sents = [
    '今天是星期一。',
    '今天天气很好',
    '今天电脑运行有点故障',
    '电脑硬盘好像坏了，读不出数据。'
]

print(tokenizer, sents)

out = tokenizer.encode_plus(
    text=sents[0],
    text_pair=sents[1],
    truncation=True,
    padding='max_length',
    add_special_tokens=True,
    max_length=30,
    # 返回类型，可以是tf(tensorflow),pt(pytorch),np(numpy)，默认返回list
    return_tensors=None,
    # 是否返回token_type_ids,结果第一个句子和特殊符号的位置是0，第二个句子的位置是1
    return_token_type_ids=True,
    # 是否返回attention_mask，pad的位置是0，其它位置是1
    return_attention_mask=True,
    # 是否返回special_tokens_mask，特殊符号的位置是1，其它位置是0
    return_special_tokens_mask=True,
    # 返回 length 标识的长度
    return_length=True
)
for k, v in out.items():
    print(k, ':', v)

tokenizer.decode(out['input_ids'])

# 输出结果：
PreTrainedTokenizer(name_or_path='bert-base-chinese', vocab_size=21128, model_max_len=512, is_fast=False, padding_side='right', truncation_side='right', special_tokens={'unk_token': '[UNK]', 'sep_token': '[SEP]', 'pad_token': '[PAD]', 'cls_token': '[CLS]', 'mask_token': '[MASK]'}) ['今天是星期一。', '今天天气很好', '今天电脑运行有点故障', '电脑硬盘好像坏了，读不出数据。']
# 和简单编码结果一样
input_ids : [101, 791, 1921, 3221, 3215, 3309, 671, 511, 102, 791, 1921, 1921, 3698, 2523, 1962, 102, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
# 第2个句子的位置是1
token_type_ids : [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
# 特殊符号位置是1
special_tokens_mask : [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
# pad位置是0，其它是1
attention_mask : [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
# 句子的长度
length : 30

（3）批量编码、解码句子

from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(
    pretrained_model_name_or_path='bert-base-chinese',
    cache_dir=None,
    force_download=False
)

sents = [
    '今天是星期一。',
    '今天天气很好',
    '今天电脑运行有点故障',
    '电脑硬盘好像坏了，读不出数据。'
]

print(tokenizer, sents)

out = tokenizer.batch_encode_plus(
    batch_text_or_text_pairs=[sents[0], sents[1]],
    truncation=True,
    padding='max_length',
    add_special_tokens=True,
    max_length=30,
    # 返回类型，可以是tf(tensorflow),pt(pytorch),np(numpy)，默认返回list
    return_tensors=None,
    # 是否返回token_type_ids,结果第一个句子和特殊符号的位置是0，第二个句子的位置是1
    return_token_type_ids=True,
    # 是否返回attention_mask，pad的位置是0，其它位置是1
    return_attention_mask=True,
    # 是否返回special_tokens_mask，特殊符号的位置是1，其它位置是0
    return_special_tokens_mask=True,
    # 返回 length 标识的长度
    return_length=True
)
for k, v in out.items():
    print(k, ':', v)

print(tokenizer.batch_decode(out['input_ids']))

输出结果:

PreTrainedTokenizer(name_or_path='bert-base-chinese', vocab_size=21128, model_max_len=512, is_fast=False, padding_side='right', truncation_side='right', special_tokens={'unk_token': '[UNK]', 'sep_token': '[SEP]', 'pad_token': '[PAD]', 'cls_token': '[CLS]', 'mask_token': '[MASK]'}) ['今天是星期一。', '今天天气很好', '今天电脑运行有点故障', '电脑硬盘好像坏了，读不出数据。']
input_ids : [[101, 791, 1921, 3221, 3215, 3309, 671, 511, 102, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [101, 791, 1921, 1921, 3698, 2523, 1962, 102, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]
token_type_ids : [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]
special_tokens_mask : [[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]
length : [9, 8]
attention_mask : [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]
['[CLS] 今 天 是 星 期 一 。 [SEP] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD]', '[CLS] 今 天 天 气 很 好 [SEP] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD]']

4. 字典操作

from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(
    pretrained_model_name_or_path='bert-base-chinese',
    cache_dir=None,
    force_download=False
)

sents = [
    '今天是星期一。',
    '今天天气很好',
    '今天电脑运行有点故障',
    '电脑硬盘好像坏了，读不出数据。'
]

print(tokenizer, sents)

# 定义字典
dict = tokenizer.get_vocab()
print(type(dict), len(dict), '天气' in dict)

# 添加新词
tokenizer.add_tokens(new_tokens=['今天', '天气', '星期一'])
dict = tokenizer.get_vocab()
print(type(dict), len(dict), '天气' in dict)
# 添加新符号
tokenizer.add_special_tokens({'eos_token':'[EOS]'})
dict = tokenizer.get_vocab()
print(type(dict), len(dict), '天气' in dict)


out = tokenizer.batch_encode_plus(
    batch_text_or_text_pairs=[(sents[0], sents[1])],
    truncation=True,
    padding='max_length',
    add_special_tokens=True,
    max_length=30,
    # 返回类型，可以是tf(tensorflow),pt(pytorch),np(numpy)，默认返回list
    return_tensors=None,
    # 是否返回token_type_ids,结果第一个句子和特殊符号的位置是0，第二个句子的位置是1
    return_token_type_ids=True,
    # 是否返回attention_mask，pad的位置是0，其它位置是1
    return_attention_mask=True,
    # 是否返回special_tokens_mask，特殊符号的位置是1，其它位置是0
    return_special_tokens_mask=True,
    # 返回 length 标识的长度
    return_length=True
)
for k, v in out.items():
    print(k, ':', v)

print(tokenizer.batch_decode(out['input_ids']))

输出结果：

PreTrainedTokenizer(name_or_path='bert-base-chinese', vocab_size=21128, model_max_len=512, is_fast=False, padding_side='right', truncation_side='right', special_tokens={'unk_token': '[UNK]', 'sep_token': '[SEP]', 'pad_token': '[PAD]', 'cls_token': '[CLS]', 'mask_token': '[MASK]'}) ['今天是星期一。', '今天天气很好', '今天电脑运行有点故障', '电脑硬盘好像坏了，读不出数据。']
<class 'dict'> 21128 False
<class 'dict'> 21131 True
<class 'dict'> 21132 True
input_ids : [[101, 21128, 3221, 21130, 511, 102, 21128, 21129, 2523, 1962, 102, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]
token_type_ids : [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]
special_tokens_mask : [[1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]
length : [11]
attention_mask : [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]
['[CLS] 今天 是 星期一 。 [SEP] 今天 天气 很 好 [SEP] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD] [PAD]']

重新编码的结果里，今天、天气、星期一已经当成词语进行了编码。