pytorch学习笔记（十九）：torchtext_torchtext 多个特征字段

文章部分翻译自 http://anie.me/On-Torchtext/

API一览

torchtext.data

• torchtext.data.Example : 用来表示一个样本，数据+标签
• torchtext.vocab.Vocab: 词汇表相关
• torchtext.data.Datasets: 数据集类，__getitem__ 返回 Example实例
• torchtext.data.Field : 用来定义字段的处理方法（文本字段，标签字段）
  • 创建 Example时的 预处理
  • batch 时的一些处理操作。
• torchtext.data.Iterator: 迭代器，用来生成 batch

torchtext.datasets: 包含了常见的数据集.

前言

Torchtext 是一个非常强有力的库，她可以帮助我们解决 文本的预处理问题。为了能够更好的利用这个工具，我们需要知道她可以做什么，不可以做什么，也要将每个API和其我们想要的做的事情联系起来。另外一个值得夸赞的一点是，Torchtext 不仅可以和 pytorch 一起用，还可以和其它深度学习框架(tf,mxnet,…)。

下面是 text 预处理的工作列表，打勾的代表 torchtext 已经支持的工作：

• File Loading: 加载不同文件格式的 corpus
• Tokenization: 将句子 分解成 词列表。
• Vocab: 构建 当前 corpus 的词汇表
• Numericalize/Indexify: 将 词 映射成 index
• Word Vector: 词向量
• Batching: generate batches of training sample (padding is normally happening here)
• Train/Val/Test Split: seperate your data into a fixed train/val/test set (not used for k-fold validation)（这个需要手动划分）
• Embedding Lookup: map each sentence (which contains word indices) to fixed dimension word vectors（这个可以使用 pytorch 的 Embedding Layer解决）

下面是对以上任务一个直观的表述：

"The quick fox jumped over a lazy dog."
-> (tokenization) 
["The", "quick", "fox", "jumped", "over", "a", "lazy", "dog", "."]

-> (vocab)
{"The" -> 0, 
"quick"-> 1, 
"fox" -> 2,
...}

-> (numericalize/indexify)
[0, 1, 2, ...]

-> (embedding lookup)
[
  [0.3, 0.2, 0.5],
  [0.6, 0., 0.1],
  ...
]
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这些过程非常容易搞砸，特别是 tokenization。研究者们经常花费大量的时间编写代码来处理这些问题。Torchtext 将这些常用的预处理操作整理起来，使得更加好用。

概览

TorchText 的数据预处理流程为：

1. 定义样本的处理操作。—> torchtext.data.Field
2. 加载 corpus （都是 string）—> torchtext.data.Datasets
   • 在Datasets 中，torchtext 将 corpus 处理成一个个的 torchtext.data.Example 实例
   • 创建 torchtext.data.Example 的时候，会调用 field.preprocess 方法
3. 创建词汇表， 用来将 string token 转成 index —> field.build_vocab()
   • 词汇表负责：string token ---> index, index ---> string token ，string token ---> word vector
4. 将处理后的数据 进行 batch 操作。—> torchtext.data.Iterator
   • 将 Datasets 中的数据 batch 化
   • 其中会包含一些 pad 操作，保证一个 batch 中的 example 长度一致
   • 在这里将 string token 转化成index。

tokenization，vocab， numericalize， embedding lookup 和 TorchText 数据预处理阶段的对应关系是：

• tokenization —> Dataset 的构造函数中，由 Field 的 tokenize 操作
• vocab —> field.build_vocab 时，由 Field 保存 映射关系
• numericalize —> 发生在 iterator 准备 batch 的时候，由 Field 执行 numericalize 操作
• embedding lookup —> 由 pytorch Embedding Layer 提供此功能。

一个简单例子

首先，我们要创建 Field 对象： 这个对象包含了我们打算如何预处理文本数据的信息。 她就像一个说明书。下面定义了两个 Field 对象。

import spacy
spacy_en = spacy.load('en')

def tokenizer(text): # create a tokenizer function
    # 返回 a list of <class 'spacy.tokens.token.Token'>
    return [tok.text for tok in spacy_en.tokenizer(text)]

TEXT = data.Field(sequential=True, tokenize=tokenizer, lower=True)
LABEL = data.Field(sequential=False, use_vocab=False)
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如果LABEL是整型，不需要 numericalize ， 就需要将 use_vocab=False. Torchtext 可能也会允许使用 text 作为 label，但是现在我还没有用到。

然后我们可以通过 torchtext.data.Dataset 的类方法 splits 加载所有的语料库：(假设我们有三个语料库，train.tsv, val.tsv, test.tsv)

train, val, test = data.TabularDataset.splits(
        path='./data/', train='train.tsv',
        validation='val.tsv', test='test.tsv', format='tsv',
        fields=[('Text', TEXT), ('Label', LABEL)])
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然后构建语料库的 Vocabulary， 同时，加载预训练的 word-embedding

TEXT.build_vocab(train, vectors="glove.6B.100d")
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我们可以直接传一个 string，然后后端会下载 word vectors 并且加载她。我们也可以通过 vocab.Vectors 使用自定义的 vectors.

下一步将要进行 batching 操作：用 torchtext 提供的 API 来创建一个 iterator

train_iter, val_iter, test_iter = data.Iterator.splits(
        (train, val, test), sort_key=lambda x: len(x.Text),
        batch_sizes=(32, 256, 256), device=-1)

batch = next(iter(train_iter))
print("batch text: ", batch.Text) # 对应 Fileld 的 name
print("batch label: ", batch.Label)
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需要注意的是，如果您要运行在 CPU 上，需要设置 device=-1， 如果运行在GPU 上，需要设置device=0 。您可以很容易的检查 batch 后的结果，同时会发现，torchtext 使用了动态 padding，意味着 batch内的所有句子会 pad 成 batch 内最长的句子长度。

batch.Text 和 batch.Label 都是 torch.LongTensor 类型的值，保存的是 index 。

如果我们想获得 word vector，应该怎么办呢？

• Field 的 vocab 属性保存了 word vector 数据，我们可以把这些数据拿出来
• 然后我们使用 Pytorch 的 Embedding Layer 来解决 embedding lookup 问题。

vocab = TEXT.vocab
self.embed = nn.Embedding(len(vocab), emb_dim)
self.embed.weight.data.copy_(vocab.vectors)
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Field, Vocab, Vectors

为什么使用 Field 抽象：
torchtext 认为一个样本是由多个字段（文本字段，标签字段）组成，不同的字段可能会有不同的处理方式，所以才会有 Field 抽象。

• Field: 定义对应字段的处理操作
• Vocab: 定义了 词汇表
• Vectors: 用来保存预训练好的 word vectors

所以，

TEXT.build_vocab(train, vectors="glove.6B.100d")
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的解释为： 从预训练的 vectors 中，将当前 corpus 词汇表的词向量抽取出来，构成当前 corpus 的 Vocab（词汇表）。

其它

希望迭代器返回固定长度的文本

• 设置 Field 的 fix_length 属性

在创建字典时, 希望仅仅保存出现频率最高的 k 个单词

• 在 .build_vocab 时使用 max_size 参数指定

如何指定 Vector 缺失值的初始化方式

• vector.unk_init = init.xavier_uniform 这种方式指定完再传入 build_vocab

inference

在推断的时候掌握Field的两个接口即可

Field.preprocess(self, x)
# x：文本 string，此api会对 string 进行 tokenization，返回的是 token list
Field.process(self, batch, device=None)
# batch: list of token list，此API会执行，padding，numericalization 操作。返回的是 idx-tensor。
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参考资料

http://mlexplained.com/2018/02/08/a-comprehensive-tutorial-to-torchtext/
http://anie.me/On-Torchtext/