【NLP】GloVe的Python实现

作者 | Peng Yan
编译 | VK
来源 | Towards Data Science

【NLP】GloVe的Python实现_第1张图片

作为NLP数据科学家,我经常阅读词向量、RNN和Transformer的论文。

阅读论文很有趣,给我一种错觉,我已经掌握了各种各样的技巧。但是,在复现它们时,困难就出现了。

据我所知,许多NLP学习者都遇到了和我一样的情况。因此,我决定开始一系列的文章,重点是实现经典的NLP方法。我还为此创建了一个GitHub存储库:https://github.com/pengyan510/nlp-paper-implementation

本帖是本系列的第一篇,它以GloVe原稿论文为基础,再现GloVe模型。如前所述,重点纯粹是实现。有关基础理论的更多信息,请参阅原始论文。

根据论文的研究,GloVe模型是用一台机器训练的。发布的代码是用C编写的,这对NLP学习者来说可能有些陌生。

因此,我对模型进行了一个全面的Python实现,它与仅使用一台机器训练大量词汇表的目标一致。以下各节逐步了解实现细节。完整的代码在这里。

第0步:准备

训练数据集

对于这个项目,我使用Text8数据集作为训练数据。为了得到它,我们可以使用gensim下载程序:

import gensim.downloader as api

dataset = api.load("text8")

数据集是一个列表列表,其中每个子列表都是表示句子的单词列表。我们只需要所有单词的列表,所以用itertools将其扁平化:

import itertools

corpus = list(itertools.chain.from_iterable(dataset))

好吧,现在我们有训练语料库了。

存储参数

在机器学习模型上工作时,通常需要配置的参数范围很广,如数据文件路径、批处理大小、字嵌入大小等,如果管理不好,这些参数会产生大量开销。

根据我的经验,我发现最好的方法是将所有的文件存储在一个名称为yaml的文件中配置yaml。在代码中,还添加加载函数以从yaml文件加载配置,如下所示:

def load_config():
    config_filepath = "config.yaml's file path"
    with config_filepath.open() as f:
        config_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)
    config = argparse.Namespace()
    for key, value in config_dict.items():
        setattr(config, key, value)
    return config

我们可以在配置文件配置batch大小, 学习率,而不是硬编码的值,这也使得代码变得更好。

这就是所有的准备工作。让我们继续进行GloVe模型的实现!

第1步:计算共现对(Cooccurring Pairs)

创建词汇

为了计算共现的token,我们首先需要确定词汇。以下是词汇的一些要求:

  • 它是一组出现在语料库中的token。

  • 每个token都映射到一个整数。

  • 如果token不属于主体,则应将其表示为未知token,或“unk”。

  • 对于计算共现,只需要一个子集token,例如最频繁的前k个token。

为了以结构化的方式满足这些需求,创建了词汇类。该类有四个字段:

  • token2index:将token映射到索引的dict。索引从0开始,每次添加以前未看到的token时,索引都会增加1。

  • index2token:将索引映射到token的dict。

  • token_counts:一个列表,其中第i个值是索引i的token计数。

  • _unk_token:用作未知token索引的整数。默认值为-1。

它还定义了以下方法:

  • add(token):在词汇表中添加新的token。如果以前未看到,则会生成新索引。token的计数也会更新。

  • get_uindex(token):返回token的索引。

  • get_utoken(index):返回与索引相对应的token。

  • get_topk_subset(k):创建一个新词汇表,其中是出现最频繁的前k个token。

  • shuffle():随机所有token,以便token和索引之间的映射是随机的。当我们实际计算共现对时,需要这个方法的原因将在后面被揭示。

我们现在可以查看代码:

@dataclass
class Vocabulary:
    token2index: dict = field(default_factory=dict)
    index2token: dict = field(default_factory=dict)
    token_counts: list = field(default_factory=list)
    _unk_token: int = field(init=False, default=-1)

    def add(self, token):
        if token not in self.token2index:
            index = len(self)
            self.token2index[token] = index
            self.index2token[index] = token
            self.token_counts.append(0)
        self.token_counts[self.token2index[token]] += 1

    def get_topk_subset(self, k):
        tokens = sorted(
            list(self.token2index.keys()),
            key=lambda token: self.token_counts[self[token]],
            reverse=True
        )
        return type(self)(
            token2index={token: index for index, token in enumerate(tokens[:k])},
            index2token={index: token for index, token in enumerate(tokens[:k])},
            token_counts=[
                self.token_counts[self.token2index[token]] for token in tokens[:k]
            ]
        )

    def shuffle(self):
        new_index = [_ for _ in range(len(self))]
        random.shuffle(new_index)
        new_token_counts = [None] * len(self)
        for token, index in zip(list(self.token2index.keys()), new_index):
            new_token_counts[index] = self.token_counts[self[token]]
            self.token2index[token] = index
            self.index2token[index] = token
        self.token_counts = new_token_counts

    def get_index(self, token):
        return self[token]

    def get_token(self, index):
        if not index in self.index2token:
            raise Exception("Invalid index.")
        return self.index2token[index]

    @property
    def unk_token(self):
        return self._unk_token

    def __getitem__(self, token):
        if token not in self.token2index:
            return self._unk_token
        return self.token2index[token]

    def __len__(self):
        return len(self.token2index)

对于类实现,我使用Python的dataclass特性。

有了这个特性,我只需要用类型注释定义字段,__init__()方法就会自动为我生成。我还可以在定义字段时为它们设置默认值。

例如,通过设置default_factory=dict, token2index默认为空dict。有关dataclass的更多信息,请参阅官方文档:https://docs.python.org/3/library/dataclasses.html

现在我们有了词汇类,剩下的问题是:我们如何使用它?基本上有两个用例:

  • 从语料库中创建一个词汇表,它由前k个最常见的token组成。

  • 在计算共现对时,使用创建的词汇表将语料库(token列表)转换为整数索引。

我创建了另一个类Vectorizer来协调这两个用例。它只有一个字段vocab,它指的是从语料库中创建的词汇。它有两种方法:

  • from_corpus(corpus, vocab_size):这是一个类方法。首先,通过添加语料库中的所有token来创建词汇表。然后选择词汇量最大最频繁的token来创建新的词汇表。这个词汇表被随机并用于实例化Vectorizer。随机的原因将在后面解释。

  • vectorize(corpus):将给定的语料库(一个token列表)转换为一个索引列表。

完整代码如下:

@dataclass
class Vectorizer:
    vocab: Vocabulary

    @classmethod
    def from_corpus(cls, corpus, vocab_size):
        vocab = Vocabulary()
        for token in corpus:
            vocab.add(token)
        vocab_subset = vocab.get_topk_subset(vocab_size)
        vocab_subset.shuffle()
        return cls(vocab_subset)

    def vectorize(self, corpus):
        return [self.vocab[token] for token in corpus]

扫描上下文窗口

现在我们有了将所有单词转换成索引的vectorizer,剩下的任务是扫描所有上下文窗口并计算所有可能的共现对。

由于共现矩阵是稀疏的,所以使用Counter模块来计算。键是(单词i的索引,单词j的索引),其中单词j出现在单词i的上下文中。值是表示个数。但是,如果使用此策略,可能会出现两个问题。

问题1:如果我们在一次扫描中计算所有共现对,我们很可能会耗尽内存,因为distinct (word i’s index, word j's index)的值可能是巨大的。

解决方案:我们可以在多个扫描中计算共现对。在每次扫描中,我们将单词i的索引限制在一个很小的范围内,这样就大大减少了不同对的数量。

假设词汇表有100000个不同的token。如果我们在一次扫描中对所有对进行计数,则不同对的数量可能高达10¹⁰。

相反,我们可以在10次扫描中计算所有对。在第一次扫描中,我们将单词i的索引限制在0到9999之间;在第二次扫描中,我们将其限制在10000到19999之间;在第三次扫描中,我们将其限制在20000到29999之间,依此类推。

每次扫描完成后,我们把计数保存到磁盘上。现在在每一次扫描中,不同对的数目可以达到10⁹,这是原始数目的十分之一。

这种方法背后的思想是,我们不是在一次扫描中计算整个共现矩阵,而是将矩阵分成10个较小的矩形,然后依次计算它们。下面的图片将这个想法形象化。

左:一次扫描计数右:多次扫描计数

【NLP】GloVe的Python实现_第2张图片

这种方法是可伸缩的,因为随着词汇表大小的增加,我们总是可以增加扫描次数以减少内存使用。

主要缺点是如果使用一台机器,运行时间也会增加。然而,由于扫描之间没有依赖关系,它们可以很容易地与Spark并行。但这超出了我们的范围。

同时,在这一点上,词汇混乱的原因可以被发现。当我们用最频繁的token创建词汇表时,这些token的索引是有序的。

索引0对应最频繁的token,索引1对应第二频繁的token,依此类推。如果我们继续以100000个token为例,在第一次扫描中,我们将计算10000个最频繁的token对,不同的token对的数量将是巨大的。

而在剩下的扫描中,不同对的数量会少得多。这会导致扫描之间的内存使用不平衡。通过对词汇表进行随机,不同的词汇对在扫描中均匀分布,内存使用平衡。

问题2:从解决方案继续到问题1,如何将每次扫描的计数保存到磁盘?最明显的方法是在扫描之间将(单词i的索引,单词j的索引,count)三元组写入共享文本文件。但是在以后的训练中使用这个文件会带来太多的开销。

解决方案:有一个python库h5py,它为HDF5二进制格式提供Pythonic接口。它使你能够存储大量的数字数据,并且可以像处理真正的NumPy数组一样轻松地对它们进行操作。

有关该库的更多详细信息,请查看其文档:https://docs.h5py.org/en/stable/

和前面一样,我创建了一个CooccurrenceEntries类,它进行计数并将结果保存到磁盘。该类有两个字段:

  • vectorizer:从语料库创建的向量器实例。

  • vectorized_corpus:一个单词索引列表。这是使用vectorizer对原始语料库(单词列表)进行向量化的结果。

主要有两种方法:

  • setup(corpus,vectorizer):这是一个用于创建CooccurrenceEntries实例的类方法。通过调用vectorizer的vectorize方法生成向量化的语料库。

  • build(window_size, num_partitions, chunk_size, output_directory=“.” ):此方法统计num_partitions扫描中的共现对,并将结果写入输出目录。chunk_size参数用于使用HDF5格式将数据保存为块。分块保存的原因将在模型训练部分讨论。简而言之,它用于更快地生成训练批。

具体实施如下:

@dataclass
class CooccurrenceEntries:
    vectorized_corpus: list
    vectorizer: Vectorizer

    @classmethod
    def setup(cls, corpus, vectorizer):
        return cls(
            vectorized_corpus=vectorizer.vectorize(corpus),
            vectorizer=vectorizer
        )

    def validate_index(self, index, lower, upper):
        is_unk = index == self.vectorizer.vocab.unk_token
        if lower < 0:
            return not is_unk
        return not is_unk and index >= lower and index <= upper

    def build(
        self,
        window_size,
        num_partitions,
        chunk_size,
        output_directory="."
    ):
        partition_step = len(self.vectorizer.vocab) // num_partitions
        split_points = [0]
        while split_points[-1] + partition_step <= len(self.vectorizer.vocab):
            split_points.append(split_points[-1] + partition_step)
        split_points[-1] = len(self.vectorizer.vocab)

        for partition_id in tqdm(range(len(split_points) - 1)):
            index_lower = split_points[partition_id]
            index_upper = split_points[partition_id + 1] - 1
            cooccurr_counts = Counter()
            for i in tqdm(range(len(self.vectorized_corpus))):
                if not self.validate_index(
                    self.vectorized_corpus[i],
                    index_lower,
                    index_upper
                ):
                    continue

                context_lower = max(i - window_size, 0)
                context_upper = min(i + window_size + 1, len(self.vectorized_corpus))
                for j in range(context_lower, context_upper):
                    if i == j or not self.validate_index(
                        self.vectorized_corpus[j],
                        -1,
                        -1
                    ):
                        continue
                    cooccurr_counts[(self.vectorized_corpus[i], self.vectorized_corpus[j])] += 1 / abs(i - j)

            cooccurr_dataset = np.zeros((len(cooccurr_counts), 3))
            for index, ((i, j), cooccurr_count) in enumerate(cooccurr_counts.items()):
                cooccurr_dataset[index] = (i, j, cooccurr_count)
            if partition_id == 0:
                file = h5py.File(
                    os.path.join(
                        output_directory,
                        "cooccurrence.hdf5"
                    ),
                    "w"
                )
                dataset = file.create_dataset(
                    "cooccurrence",
                    (len(cooccurr_counts), 3),
                    maxshape=(None, 3),
                    chunks=(chunk_size, 3)
                )
                prev_len = 0
            else:
                prev_len = dataset.len()
                dataset.resize(dataset.len() + len(cooccurr_counts), axis=0)
            dataset[prev_len: dataset.len()] = cooccurr_dataset

        file.close()
        with open(os.path.join(output_directory, "vocab.pkl"), "wb") as file:
            pickle.dump(self.vectorizer.vocab, file)

通过Vocabulary, Vectorizer, CooccurrenceEntri的抽象,计算共现对并保存到磁盘的代码很简单:

vectorizer = Vectorizer.from_corpus(
    corpus=corpus,
    vocab_size=config.vocab_size
)
cooccurrence = CooccurrenceEntries.setup(
    corpus=corpus,
    vectorizer=vectorizer
)
cooccurrence.build(
    window_size=config.window_size,
    num_partitions=config.num_partitions,
    chunk_size=config.chunk_size,
    output_directory=config.cooccurrence_dir
) 

第2步:训练GloVe模型

从HDF5数据集加载批处理

我们首先需要从HDF5数据集中批量加载数据。由于可以像存储在NumPy矩阵中一样检索数据,因此最简单的方法是使用PyTorch数据加载器。

但是,加载每个batch需要以dataset[i]的形式调用许多次,其中dataset是h5py.Dataset实例。这涉及到许多IO调用,并且可能非常慢。

解决方法是加载h5py.Dataset一块一块地调入内存。每个加载的块在内存中都是一个纯粹的NumPy数组,因此我们可以使用PyTorch的Dataloader在其上迭代批处理。现在所需的IO调用数等于块的数量,块的数量要小得多。

这种方法的一个缺点是不可能完全随机,因为永远不会生成包含来自不同块的数据的批。为了获得更多的随机性,我们可以按随机顺序加载块,并将DataLoader的shuffle参数设置为True。

为加载批处理创建HDF5DataLoader类。它有五个字段:

  • filepath:HDF5文件的路径。

  • dataset_name:h5py.Dataset名称。

  • batch_size:训练批大小。

  • device:训练设备,可以是cpu或gpu。

  • dataset:h5py.Dataset文件中的实例。

它有两种方法:

  • open():此方法打开HDF5文件并定位数据集。不会发生读取。

  • iter_batches():此方法以随机顺序加载块,并创建PyTorch数据加载程序来迭代其中的批。

代码如下所示。需要注意的一点是,CooccurrenceDataset只是PyTorch数据集的一个子类,用于索引数据。

@dataclass
class HDF5DataLoader:
    filepath: str
    dataset_name: str
    batch_size: int
    device: str
    dataset: h5py.Dataset = field(init=False)

    def iter_batches(self):
        chunks = list(self.dataset.iter_chunks())
        random.shuffle(chunks)
        for chunk in chunks:
            chunked_dataset = self.dataset[chunk]
            dataloader = torch.utils.data.DataLoader(
                dataset=CooccurrenceDataset(
                    token_ids=torch.from_numpy(chunked_dataset[:,:2]).long(),
                    cooccurr_counts=torch.from_numpy(chunked_dataset[:,
                        2]).float()
                ),
                batch_size=self.batch_size,
                shuffle=True,
                pin_memory=True
            )
            for batch in dataloader:
                batch = [_.to(self.device) for _ in batch]
                yield batch

    @contextlib.contextmanager
    def open(self):
        with h5py.File(self.filepath, "r") as file:
            self.dataset = file[self.dataset_name]
            yield

编码GloVe模型

用PyTorch实现GloVe模型非常简单。我们定义了两个权矩阵和两个偏置向量。请注意,我们在创建嵌入时设置sparse=True,因为梯度更新本质上是稀疏的。在forward()中,返回平均batch损失。

class GloVe(nn.Module):

    def __init__(self, vocab_size, embedding_size, x_max, alpha):
        super().__init__()
        self.weight = nn.Embedding(
            num_embeddings=vocab_size,
            embedding_dim=embedding_size,
            sparse=True
        )
        self.weight_tilde = nn.Embedding(
            num_embeddings=vocab_size,
            embedding_dim=embedding_size,
            sparse=True
        )
        self.bias = nn.Parameter(
            torch.randn(
                vocab_size,
                dtype=torch.float,
            )
        )
        self.bias_tilde = nn.Parameter(
            torch.randn(
                vocab_size,
                dtype=torch.float,
            )
        )
        self.weighting_func = lambda x: (x / x_max).float_power(alpha).clamp(0, 1)

    def forward(self, i, j, x):
        loss = torch.mul(self.weight(i), self.weight_tilde(j)).sum(dim=1)
        loss = (loss + self.bias[i] + self.bias_tilde[j] - x.log()).square()
        loss = torch.mul(self.weighting_func(x), loss).mean()
        return loss

训练GloVe模型

模型训练遵循标准的PyTorch训练程序。唯一的区别是,我们使用定制的HDF5Loader来生成批处理,而不是PyTorch的DataLoader。以下是训练代码:

dataloader = HDF5DataLoader(
    filepath=os.path.join(config.cooccurrence_dir, "cooccurrence.hdf5"),
    dataset_name="cooccurrence",
    batch_size=config.batch_size,
    device=config.device
)
model = GloVe(
    vocab_size=config.vocab_size,
    embedding_size=config.embedding_size,
    x_max=config.x_max,
    alpha=config.alpha
)
model.to(config.device)
optimizer = torch.optim.Adagrad(
    model.parameters(),
    lr=config.learning_rate
)
with dataloader.open():
    model.train()
    losses = []
    for epoch in tqdm(range(config.num_epochs)):
        epoch_loss = 0
        for batch in tqdm(dataloader.iter_batches()):
            loss = model(
                batch[0][:, 0],
                batch[0][:, 1],
                batch[1]
            )
            epoch_loss += loss.detach().item()
            loss.backward()
            optimizer.step()
            optimizer.zero_grad()

        losses.append(epoch_loss)
        print(f"Epoch {epoch}: loss = {epoch_loss}")
        torch.save(model.state_dict(), config.output_filepath)

实施完毕!

接下来,让我们训练模型,看看结果!

第3步:结果

对于Text8数据集,训练一个epoch大约需要80分钟。我训练了20个epoch的模型,需要一天多的时间才能完成。学习曲线看起来很有希望,如果继续训练,损失似乎会进一步减少。

学习曲线图

【NLP】GloVe的Python实现_第3张图片

我们也可以做一些单词相似性的任务来看看词向量的行为。

这里我使用了gensim中的KeyedVectors类,它允许你在不编写最近邻或余弦相似性代码的情况下执行此操作:https://github.com/pengyan510/nlp-paper-implementation/blob/master/glove/src/evaluate.py

相似性评估代码在这里。有关KeyedVectors的详细信息,请参阅文档:https://radimrehurek.com/gensim/models/keyedvectors.html#what-can-i-do-with-word-vectors

运行一些简单的相似性任务将显示以下结果:

【NLP】GloVe的Python实现_第4张图片

正如我们所看到的,其中有些是有意义的,比如“computer”和“game”,“united”和“states”;有些则不是。在一个更大的数据集上进行更多epoch的训练应该会改善结果。

结尾

GloVe论文写得很好,容易看懂。然而,在实现过程中,有很多陷阱和困难,特别是当你考虑到内存问题时。

经过相当多的努力,我们最终得到了一个令人满意的解决方案,可以在一台机器上进行训练。

正如我在开始时所说,我将继续实现更多的NLP论文,并与大家分享

感谢阅读!


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