使用StanfordCoreNLP的句法树以及NLTK的Tree建立DGL的图数据结构

前言

因为其实Tree-LSTM的数据类型构造起来也是比较麻烦的，还是要记录一下，以防之后忘记

构建思路

因为前面一篇写的Tree-LSTM是用DGL实现的，那么图数据结构自然也要用DGL来操作一下，不然喂不进去啊。

构建数据集的样子是按照DGL自带的SSTDataset(mode=‘tiny’)来的，因为这样我就可以直接放进去训练了。

我是使用句法树来构建的，因为句法树并不止二叉，因此模型使用Child-sum Tree-LSTM会比较合适。
例如：

这么一颗句法树，因为DGL使用序号来标注节点的，那么其实我也需要转成序号才方便赋值，因此使用NLTK的Tree操作一下，可以将句法树变成这样：

然后我再从叶子节点往上加入边，知道根节点停止，那么一个图就建立完成了。

但是，这只是一句话，我需要对一段话进行情感分类，而句法树只能分析一句话，那么我可以把一段话切句，然后将每句话的根节点连接到一个假想的节点上，然后用这个节点的信息作为最终的分类输出，代表整段话的含义，然后用来分类即可。

就像这样，构造一片句法森林，然后用0节点的信息来分类即可。

代码如下：
首先获取图数据结构，以及记录每段话叶子节点的词

from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP
from nltk import Tree
from nltk.tokenize import sent_tokenize
import dgl
import torch
import pandas as pd
from tqdm import tqdm

nlp = StanfordCoreNLP(r'D:\stanfordnlp\stanford-corenlp-4.4.0', lang="en")
row_data_path = "demo.tsv" # 每段话的tsv文件
data = pd.read_csv(row_data_path, sep="\t")
graph_data = []  # 存放句法树组成的图
tree_word = []  # 存放句法树的叶子节点

for index, d in tqdm(data.iterrows()):
    sentence = sent_tokenize(d["text"])
    j = 1  # 节点编号,取下面那个为根节点，标号为1
    tree = []  # 存u->v的元组
    leaves_pos = []  # 存叶子节点的位置信息
    leaves_word = []  # 存叶子节点的词
    node_sum = -1  # 节点数
    for sen in sentence:
        tree.append((j, 0))  # 每句话句法树连到0节点

        parse = nlp.parse(sen)
        t = Tree.fromstring(parse)
        # t.draw()

        pos = t.treepositions()  # 所有节点的位置
        leaves = t.treepositions('leaves')  # 所有叶子节点的位置
        num = len(pos) - len(leaves)  # 非叶子节点的位置

        for i in range(len(pos)):  # 给节点打标号，跳过ROOT
            if i == 0:
                continue
            if type(t[pos[i]]) == str:
                continue
            else:
                t[pos[i]].set_label(j)
                j += 1
        # t.draw()
        # for pos in t.treepositions('leaves'):  # 获取所有叶子节点的位置
        #     print(t[pos[:-1]].label())

        
        for pos in t.treepositions('leaves'):  # 获取所有叶子节点的位置
            leaves_word.append(t[pos])  # 存叶子节点的词
            node_num = len(pos)
            labels = []  # 存此叶子节点到根节点的所有节点的序号
            for i in range(1, node_num, 1):
                labels.append(t[pos[:-i]].label())
            leaves_pos.append(labels[0])  # 第一个为叶子节点
            for k in range(len(labels)):
                if labels[k] > node_sum:  # 记录最大节点编号
                    node_sum = labels[k]
                try:
                    u_v = (labels[k], labels[k+1])
                    if u_v not in tree:
                        tree.append(u_v)
                    else:
                        break
                except:
                    break

    # print(tree)
    # print(leaves_pos)
    # print(node_sum)
    # print(leaves_word)

    tree_graph = dgl.graph(tree)
    mask = torch.zeros(node_sum + 1)  # 不是叶子节点的被遮掩
    mask[leaves_pos] = 1
    tree_graph.ndata["mask"] = mask.long()  # 节点给上掩码
    node_pos = torch.arange(0, node_sum  + 1)
    tree_graph.ndata["node_pos"] = node_pos  # 节点标记位置 
    if d["label"] == 0:
        label = torch.zeros(node_sum + 1)  # 存句子的标签0
    else:
        label = torch.ones(node_sum + 1)  # 存句子的标签1

    tree_graph.ndata["y"] = label.long() 
    tree_graph.ndata["x"] = label.long()

    # print(tree_graph)
    graph_data.append(tree_graph)
    tree_word.append("#$#".join(leaves_word))
    if index % 1000 == 0: # 每隔1000次保存一次
        print(index)
        torch.save(graph_data, "graph_data_" + str(index) + ".pt") # 存图数据
        pd.DataFrame(tree_word).to_csv("tree_word_" + str(index) + ".tsv", sep="\t", index=0) # 存叶子节点的词

nlp.close()

当所有数据分析完成后（没有完成的话字典是建立不出来的，下面代码没有建立字典的过程，需要自己补充），通过叶子节点的记录建立对应的字典，然后将图数据结构中的叶子节点对应的词等等特征补充完整

graph_data = torch.load("graph_data_0.pt")

import json
with open("train_data_dic.json") as f:
    dic = json.load(f)

import pandas as pd
import torch
f = pd.read_csv(r"tree_word_0.tsv", sep="\t")
for i in range(len(f)): # 赋值叶子节点（node_pos）
    words = f.loc[i][0].split("#$#")
    mask = graph_data[i].ndata["mask"]
    wordid = torch.zeros(len(mask))

    k = 0 # 词的下标
    for j in range(len(mask)):
        if mask[j] == 1:  # 没被mask就是对应的词
            try:
                wordid[j] = dic[words[k]]
            except:
                wordid[j] = dic[""]
            k += 1
    graph_data[i].ndata["x"] = wordid.long()
print(graph_data)
torch.save(graph_data, "graph_data.pt")

例如：
demo.tsv:

text	label
although i am not a golf fan, i attended a sneak preview of this movie and absolutely loved it.	1

运行完成后得到的图数据graph_data如下：

[Graph(num_nodes=38, num_edges=37,
      ndata_schemes={'mask': Scheme(shape=(), dtype=torch.int64), 'node_pos': Scheme(shape=(), dtype=torch.int64), 'y': Scheme(shape=(), dtype=torch.int64), 'x': Scheme(shape=(), dtype=torch.int64)}
      edata_schemes={})]

元素0为这个段话的图，共38个节点，37条边，节点的特征中有mask(用于屏蔽不是叶子节点的位置)，node_pos节点标记位置 ，x存词的id， y存标签。