深度学习-->NLP-->RNNLM实现

本篇博文将详细总结 RNNLM 的原理以及如何在 tensorflow 上实现 RNNLM

我们要实现的网络结构如下:

深度学习-->NLP-->RNNLM实现_第1张图片

数据预处理

创建 vocab

分词:

将句子中的每个单词以空格,符号分开,形成一个单词列表

def blank_tokenizer(sentence):
    ##以空格对句子进行切分
    return sentence.strip().split()

def basic_tokenizer(sentence):
    '''
    _WORD_SPLIT=re.compile(b"([.,!?\"':;)(])")
    首先以空格对句子进行切分,然后再以标点符号切分,切分出一个个词,然后词列表
    '''
    words=[]
    for space_separated_fragment in sentence.strip().split():
        words.extend(_WORD_SPLIT.split(space_separated_fragment))
    return [w for w in words if w]

对单词列表添加特殊词汇:

  • _PAD 填充词汇
  • _GO 句子开始
  • _EOS 句子结束
  • _UNK 未知词(低频的词替换为UNK)

"i love you" 创建成 vocab 时,应为:
"_GO i love you _EOS

将单词替换成数字

vocab 内的单词按出现频率排序,用其索引代替单词。
如:1 3 102 3424 2

def create_vocabulary(vocabulary_path,data_paths,max_vocabulary_size,tokenizer=None,normalize_digits=False):
    '''
    读取data_paths路径下的文件,并且一行行的读取,对每句做分词处理,得到每个词的频率,然后存储频率最高的max_vocabulary_size的词,存入vocabulary_path
    :param vocabulary_path: 新建的文件夹,将返回的结果写入
    :param data_paths:存储原始文件的路径
    :param max_vocabulary_size:最大存储的词的个数
    :param tokenizer:对句子做分词处理
    :param normalize_digits:是否对句子中的数字以0替换
    :return:返回的vocabulary_path中一行一个词
    '''
    if not gfile.Exists(vocabulary_path):
        print ("Create vocabulary %s from data %s" %(vocabulary_path,",".join(data_paths)))
        vocab={}
        for data_path in data_paths:
            with gfile.GFile(data_path,mode='rb') as f:
                print (data_path)
                counter=0
                for line in f:
                    counter+=1
                    if counter%100000==0:
                        print ("processing line %d" %counter)
                    #Converts either bytes or unicode to bytes, using utf-8 encoding for text.
                    line=tf.compat.as_bytes(line)
                    tokens=tokenizer(line) if tokenizer else blank_tokenizer(line)
                    for w in tokens:
                        #replace digit to 0
                        #_DIGIT_RE=re.compile(br"\d")
                        word=_DIGIT_RE.sub(b"0",w) if normalize_digits else w
                        if word in vocab:
                            vocab[word]+=1
                        else:
                            vocab[word]=1
                print (len(vocab))
        # _START_VOCAB=[_PAD,_GO,_EOS,_UNK]
        # 按词频率降序排序
        vocab_list=_START_VOCAB+sorted(vocab,key=vocab.get,reverse=True)
        if len(vocab_list)>max_vocabulary_size:
            vocab_list=vocab_list[:max_vocabulary_size]##只取出现频率最高的max_vocabulary_size
        with gfile.GFile(vocabulary_path,mode='rb') as vocab_file:
            for w in vocab_list:
                vocab_file.write(w+b'\n')##注意将分出的单词一行一行的写入到vocabulary_path


def initialize_vocabulary(vocabulary_path):
    '''
    :param vocabulary_path:一行一个词
    读取vocabulary_path文件内每行的每个单词到rev_vocab,然后枚举rev_vocab,然后字典列表[(word,index)]
    :return:
    '''
    if gfile.Exists(vocabulary_path):
        rev_vocab=[]
        with gfile.GFile(vocabulary_path,mode='rb') as f:
            rev_vocab.extend(f.readlines())
        rev_vocab=[tf.compat.as_bytes(line.strip()) for line in rev_vocab]
        vocab=dict([(x,y) for (y,x) in enumerate(rev_vocab)])
        return vocab,rev_vocab
    else:
        raise ValueError("Vocabulary file % not found",vocabulary_path)


def sentence_to_token_ids(sentence,vocabulary,tokenizer=None,normalize_digits=False,with_start=True,with_end=True):
    '''
    对sentence句子进行分词处理,并且用其在vocabulary中的索引代替其词,并且加上GO_ID,EOS_ID,UNK等特殊数字,返回数字列表。
    :param sentence:需要分词的句子
    :param vocabulary:字典列表[(word,index)]
    :param tokenizer:分词处理方法
    :param normalize_digits:是否将句子中数字用0替换
    :param with_start:是否在句头带上GO_ID
    :param with_end:是否在句尾带上EOS_ID
    :return:
    '''
    if tokenizer:
        #对sentence进行分词处理
        words=tokenizer(sentence)
    else:
        # 对sentence进行分词处理
        words=basic_tokenizer(sentence)
    if not normalize_digits:
        #在vocabulary中找到Word,返回其index,否则以UNK_ID代替返回
        #UNK_ID=3
        ids=[vocabulary.get(w,UNK_ID) for w in words]
    else:
        #_DIGIT_RE=re.compile(br"\d")
        ids=[vocabulary.get(_DIGIT_RE.sub(b"0",w),UNK_ID) for w in words]

    if with_start:
        ids=[GO_ID]+ids
    if with_end:
        ids=ids+[EOS_ID]
    return ids


def data_to_token_ids(data_path,target_path,vocabulary_path,tokenizer=None,normalize_digits=False,with_go=True,with_end=True):
    '''
    读取data_path路径下的文件内容,读取其每一行,喂给sentence_to_token_ids方法处理,得到所有词的索引列表,然后存入到target_path
    :param data_path:原文件
    :param target_path:原文件处理完要存入的地址
    :param vocabulary_path:一行一个词
    :param tokenizer:
    :param normalize_digits:
    :param with_go:
    :param with_end:
    :return:
    '''
    if not gfile.Exists(target_path):
        print ("Tokenizing data in %s" % data_path)
        vocab,_=initialize_vocabulary(vocabulary_path)
        #vocab是字典列表[(word,index)]
        with gfile.GFile(data_path,mode='rb') as data_file:
            with gfile.GFile(target_path,mode='w') as tokens_file:
                counter=0
                for line in data_file:
                    counter+=1
                    if counter%100000==0:
                        print ("tokenizing line %d" % counter)
                    token_ids=sentence_to_token_ids(tf.compat.as_bytes(line),vocab,tokenizer,normalize_digits)
                    tokens_file.write(" ".join([str(tok) for tok in token_ids])+'\n')#注意一行一句话

训练RNN模型

Minibatch Gradient Descent 梯度下降法

适当的条件更新 learning rate η ,直到收敛。
适当的条件:
每处理了一半的训练数据,就去验证集 计算 perplexity

  • 如果 perplexity 比上次下降了,保持 learning rate 不变, 记录下现在最好的参数。
  • 否则, learning rate=0.5 缩小一半。

如果连续10次 learning rate 没有变,就停止训练。

  1. 读取训练数据 train 和验证数据 dev
  2. 建立模型; patience=0
  3. while
    从数据中随机取 m 个句子进行训练
    到达半个 epoch ,计算 ppx(dev)
      比之前降低:更新 best parameters patience=0
      比之前升高: learning rate 减半, patience+=1
    if (patience>10):break

minibatch RNN 上问题

句子的长度不一样

深度学习-->NLP-->RNNLM实现_第2张图片

解决方法:句子的长度不一样: 增加 padding

深度学习-->NLP-->RNNLM实现_第3张图片

loss 增大了

loss=logP(I)+logP(like)+logP(it)+logP(.)+logP(_EOS)+logP(YES)+logP(_EOS)+logP(_PAD)+logP(_PAD)+logP(_PAD)

解决方法:乘以一个0/1 mask矩阵

LOSS=[[logP(I),logP(like),logP(it),logP(.),logP(_EOS)],[logP(YES),logP(_EOS),logP(_PAD),logP(_PAD),logP(_PAD)]][[1,1,1,1,1],[1,1,0,0,0]]=logP(I)+logP(like)+logP(it)+logP(.)+logP(_EOS)+logP(YES)+logP(_EOS)

效率过低问题

随之而来另外一个问题,我们在增加 padding 填充时,以什么样的标准长度进行填充?以所有句子中最长长度进行填充?

例如:我们有长度为10的句子有1101句,长度为11的句子有1226句,长度为81的只有一句,长度为82的也只有1句,那么我们尝试将所有句子补齐到82个字。

  • 实际计算了(1101++1226+1+1) * 82 = 190978 步
  • 有效的步数:1101*10 +1226 * 11 + 1* 81+ 1*82 = 24659
  • 利用率: 12.9% 浪费!

解决低效问题
将句子分成两组, 一组补齐到11,一组补齐到82,相当于建两个RNN,一个11步,另外一个82步。

  • (1101+1226) * 11 + (1+1)*82 = 25761
  • 利用率: 24659 / 25761 = 95.7%

当然也可以建四个RNN,分别为11步,10步,81步,82步,这样效率就到达100%了。但是显然四个RNN训练比较耗时耗存。

显然,这就有一个问题了,该如何决定分组个数?该如何决定每组的应补齐的步长。

best_buckets问题

这里采用一种贪心算法,贪心的最后结果可能不是全局最优,但肯定不会太差。

我们以下为例:
length_array :表示所有句子长度的列表。
length_array=[1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,4,4]

max_buckets :表示计划分的组数
max_buckets=3

max_length :表示最长的句子长度
max_length=4

running_sum :元祖列表形式。表示长度小于等于1的有5句,长度小于等于有15句,….
running_sum=[(1,5),(2,15),(3,18),(4,20)]

下面是尝试分组:
①:不作分组,相当于只分一组。
   running_sum=[(1,5),(2,15),(3,18),(4,20)]
  灰色面积是 有效计算步数
  空白面积是 无效计算步数

深度学习-->NLP-->RNNLM实现_第4张图片

横坐标: running_sum 所有元组的第一个数。
纵坐标: running_sum 所有元组的第二个数。

由图可以看出这种分组方式效率较低。

②分为两组。
  如果buckets = [2,4];
  实际 = 红框 – 红色区域
  红色区域:在当前这种分组下,可以去掉的无效计算。

深度学习-->NLP-->RNNLM实现_第5张图片

如果buckets = [3,4]

深度学习-->NLP-->RNNLM实现_第6张图片

如果buckets = [1,4]

深度学习-->NLP-->RNNLM实现_第7张图片

比较以上三种二分方式,得出以句子长度为2划分方式效率最高。然后我们再尝试在这中最优二分划分方式基础上再进行划分。

③分为三组。在buckets = [2,4]基础上载进行划分分组。
  如果buckets = [2,4,3]
  实际 = 红框 – 红色区域
  红色区域:在当前这种分组下,可以去掉的无效计算。

深度学习-->NLP-->RNNLM实现_第8张图片

buckets = [2,4,1]

深度学习-->NLP-->RNNLM实现_第9张图片

比较以上两种三分组划分方式,显然最好的buckets = [1,2,4]。

def calculate_buckets(length_array, max_length, max_buckets):
    '''

    :param length_array:所有句子的长度列表[1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,4,4]
    :param max_length:最长句子的长度4
    :param max_buckets:分为几个组
    :return:
    '''
    d = {}
    for length in length_array:
        if not length in d:
            d[length] = 0
        d[length] += 1

    #dd:[(句子长度,该长度出现次数)]
    dd = [(x, d[x]) for x in d]
    dd = sorted(dd, key=lambda x: x[0])##以长度升序排序

    #计算running_sum
    running_sum = []
    s = 0
    for l, n in dd:
        s += n
        running_sum.append((l, s))#running_sum = [(1,5),(2,15),(3,18),(4,20)]

    def best_point(ll):
        ## ll即running_sum:[(句子长度,小于等于该长度出现次数)]
        #找出最大可以去掉的无效面积
        index = 0
        maxv = 0
        base = ll[0][1]
        for i in xrange(len(ll)):
            l, n = ll[i]
            v = (ll[-1][0] - l) * (n - base)
            if v > maxv:
                maxv = v
                index = i
        return index, maxv

    def arg_max(array, key):
        # 找出最大可以去掉的无效面积
        maxv = -10000
        index = -1

        for i in xrange(len(array)):
            item = array[i]
            v = key(item)
            if v > maxv:
                maxv = v
                index = i
        return index

    end_index = 0
    for i in xrange(len(running_sum) - 1, -1, -1):
        if running_sum[i][0] <= max_length:
            end_index = i + 1
            break

    # print "running_sum [(length, count)] :"
    # print running_sum

    if end_index <= max_buckets:
        buckets = [x[0] for x in running_sum[:end_index]]
    else:
        '''
        不断递归的以可以去掉最大的无效面积为原则不断的划分
        '''
        buckets = []
        # (array,  maxv, index)
        states = [(running_sum[:end_index], 0, end_index - 1)]#[([(1,5),(2,15),(3,18),(4,20)],0,end_index-1)],列表长度为1
        while len(buckets) < max_buckets:
            index = arg_max(states, lambda x: x[1])##最大可以去掉的无效面积对应的索引
            state = states[index]
            del states[index]
            # split state
            array = state[0]
            split_index = state[2]
            buckets.append(array[split_index][0])
            array1 = array[:split_index + 1]
            array2 = array[split_index + 1:]
            if len(array1) > 0:
                id1, maxv1 = best_point(array1)
                states.append((array1, maxv1, id1))
            if len(array2) > 0:
                id2, maxv2 = best_point(array2)
                states.append((array2, maxv2, id2))
    return sorted(buckets)

def split_buckets(array, buckets, withOrder=False):
    """

    :param array:句子的集合
    :param buckets:上面计算出来的最优划分组
    :param withOrder:
    :return:d[buckets_id,属于该组的items];order((buckets_id,len(d[buckets_id]) - 1))
    """
    order = []
    d = [[] for i in xrange(len(buckets))]
    for items in array:
        index = get_buckets_id(len(items), buckets)
        if index >= 0:
            d[index].append(items)
            order.append((index, len(d[index]) - 1))
    return d, order


def get_buckets_id(l, buckets):
    '''
    将某句子长度划到对应的分组中,返回该句子的组号
    :param l:
    :param buckets:
    :return:
    '''
    id = -1
    for i in xrange(len(buckets)):
        if l <= buckets[i]:
            id = i
            break
    return id

我们计算处buckets,需要对其中不同的bucket建立不同步长的RNN模型。并且在对不同模型的loss求和。

    def model_with_buckets(self, inputs, targets, weights,
                           buckets, cell, dtype,
                           per_example_loss=False, name=None, devices=None):

        all_inputs = inputs + targets + weights

        losses = []
        hts = []
        logits = []
        topk_values = []
        topk_indexes = []

        # initial state
        with tf.device(devices[1]):
            init_state = cell.zero_state(self.batch_size, dtype)

        # softmax
        with tf.device(devices[2]):
            softmax_loss_function = lambda x, y: tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=x, labels=y)

        with tf.name_scope(name, "model_with_buckets", all_inputs):
            for j, bucket in enumerate(buckets):
                with variable_scope.variable_scope(variable_scope.get_variable_scope(), reuse=True if j > 0 else None):

                    # ht
                    with tf.device(devices[1]):
                        _hts, _ = tf.contrib.rnn.static_rnn(cell, inputs[:bucket], initial_state=init_state)
                        hts.append(_hts)

                    # logits / loss / topk_values + topk_indexes
                    with tf.device(devices[2]):
                        _logits = [tf.add(tf.matmul(ht, tf.transpose(self.output_embedding)), self.output_bias) for ht
                                   in _hts]
                        logits.append(_logits)

                        if per_example_loss:
                            losses.append(sequence_loss_by_example(
                                logits[-1], targets[:bucket], weights[:bucket],
                                softmax_loss_function=softmax_loss_function))

                        else:
                            losses.append(sequence_loss(
                                logits[-1], targets[:bucket], weights[:bucket],
                                softmax_loss_function=softmax_loss_function))

                        topk_value, topk_index = [], []

                        for _logits in logits[-1]:
                            value, index = tf.nn.top_k(tf.nn.softmax(_logits), self.topk_n, sorted=True)
                            topk_value.append(value)
                            topk_index.append(index)
                        topk_values.append(topk_value)
                        topk_indexes.append(topk_index)

        self.losses = losses
        self.hts = hts
        self.logits = logits
        self.topk_values = topk_values
        self.topk_indexes = topk_indexes

如何随机选择m个数据?

inputs, outputs, weights, _ = self.model.get_batch(self.data_set, bucket_id)

  1. 先随机一个buckets
  2. 再随机取m个数据
  3. 将m个数据变成一个矩阵,加上padding
    def get_batch(self, data_set, bucket_id, start_id=None):
        '''
        :param data_set:[ [ s1,s1,s1,s1,s1] , [s2,s2,s2,s2,s2,s2,s2,s2,s2,s2],
[s3,s3,s3,s4,s4] ],注意每个字母表示一个句子。
        :param bucket_id:第几个分组
        :param buckets:[1,2,4]
        :param batch_size
        :param start_id:
        :return:
        '''
        length = self.buckets[bucket_id]##当前组的句子长度,即需要补齐的长度

        input_ids, output_ids, weights = [], [], []

        for i in xrange(self.batch_size):##获取batch_size个句子。
            if start_id == None:
                word_seq = random.choice(data_set[bucket_id])
            else:
                if start_id + i < len(data_set[bucket_id]):
                    word_seq = data_set[bucket_id][start_id + i]
                else:
                    word_seq = []

            word_input_seq = word_seq[:-1]  # without _EOS
            word_output_seq = word_seq[1:]  # target without _GO

            target_weight = [1.0] * len(word_output_seq) + [0.0] * (length - len(word_output_seq))
            word_input_seq = word_input_seq + [self.PAD_ID] * (length - len(word_input_seq))
            word_output_seq = word_output_seq + [self.PAD_ID] * (length - len(word_output_seq))

            input_ids.append(word_input_seq)
            output_ids.append(word_output_seq)
            weights.append(target_weight)

        # Now we create batch-major vectors from the data selected above.
        def batch_major(l):
            output = []
            for i in xrange(len(l[0])):
                temp = []
                for j in xrange(self.batch_size):
                    temp.append(l[j][i])
                output.append(temp)
            return output

        batch_input_ids = batch_major(input_ids)
        batch_output_ids = batch_major(output_ids)
        batch_weights = batch_major(weights)

        finished = False
        if start_id != None and start_id + self.batch_size >= len(data_set[bucket_id]):
            finished = True

        return batch_input_ids, batch_output_ids, batch_weights, finished

模型训练

    def step(self, session, inputs, targets, target_weights,
             bucket_id, forward_only=False, dump_lstm=False):

        length = self.buckets[bucket_id]

        input_feed = {}
        for l in xrange(length):
            input_feed[self.inputs[l].name] = inputs[l]
            input_feed[self.targets[l].name] = targets[l]
            input_feed[self.target_weights[l].name] = target_weights[l]

        # output_feed
        if forward_only:
            output_feed = [self.losses[bucket_id]]
            if dump_lstm:
                output_feed.append(self.states_to_dump[bucket_id])

        else:
            output_feed = [self.losses[bucket_id]]
            output_feed += [self.updates[bucket_id], self.gradient_norms[bucket_id]]

        outputs = session.run(output_feed, input_feed, options=self.run_options, run_metadata=self.run_metadata)

        if forward_only and dump_lstm:
            return outputs
        else:
            return outputs[0]  # only return losses

总结

  1. 分词
    将所有句子按空格,符号切分成单词列表,转成数字,并添加上特殊数字。然后再按照已经获取的单词和其对应的数字元组列表,将指定的文件内容进行转换,以一句话作为单位进行转换,存到指定文件内,并且一行一句话。

  2. 分组
    计算获取 best_buckets ,然后还需要对上面获取的分词结果按照句子长度和 best_buckets 进行分组,如:[ [ s1,s1,s1,s1,s1] , [s2,s2,s2,s2,s2,s2,s2,s2,s2,s2],[s3,s3,s3,s4,s4] ],每一个字母表示一句话。

  3. 随机选取m个样本
    随机选择 bucket_id ,然后在该组内随机选取m个样本,即m个句子,得到每个句子对应的 Input output ,并计算出该句对应的mask矩阵。

  4. 如果分为n组,则需要训练n个RNN模型。将上面所得的训练样本丢进对应RNN模型中进行训练预测。并且计算loss之和。

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