【英文文本分类实战】之四——词典提取与词向量提取

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[1] 提取词典

  在这一步，我们需要把训练集train.csv、验证集dev.csv中的英文文本先清洗，然后分词，最后构建出词典，转存为pkl格式文件。

【注】：“清洗”可参见博客 【英文文本分类实战】之三——数据清洗。

  1、为什么要提取词典，转存为pkl文件？
  ——运行神经网络模型需要用到词典，每构建一次词典，需要读取训练集train.csv、验证集dev.csv，当数据集较大时时间上难以接受，转存一次，之后直接读取就行。

  2、什么是pkl文件？
  ——pkl文件是需要导入pickle库才能读取/保存的。pkl文件是一种保存数据的格式，与npz文件差不多，只需要会读取/保存操作就可以，比较简单。

  3、怎么构建词典？
  ——我们在“【英文文本分类实战】之三——数据清洗”中提取出来所有的词典后，我们可以取前N个频率最高的词，放入词典。也可以使用机器学习中，CHI、TF-IDF等的概念为标准，来选取放入词典中的词。

【注】：TF-IDF是词频-逆文档频率，按这个标准选取出来的词，相当部分的词在数据集中出现占比不高，这就导致用词向量表示文本能力变差，会不会降低模型的准确率？（我没实验，网上应当有结论，我这仅仅是猜想。）

  4、如果一个文本中的词不在构建的词典中，如何处理？
  ——假设一个文本为I love NLP，而构建的词典为{I:0,love:1}，我们通常会先在词典中加两个词和。其中表示当文本长度不够的补齐词，表示不在文本中的词。
  ——这样，词典变为{I:0,love:1,:2,:3}，当pad_len=3时，文本被表示成I love = [0,1,3]；当pad_len=5时，文本被表示成I love = [0,1,3,2,2]。

  代码如下：

# ## 进度条初始化
tqdm.pandas()

MAX_VOCAB_SIZE = 7000  # 词表长度限制
UNK, PAD = '', ''  # 未知字，padding符号

def build_vocab(file_path, max_size, min_freq):
    df = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8', sep=';')
    # 转化为小写
    sentences = df['content'].apply(lambda x: x.lower())
    # 去除特殊字符
    punct = "/-'?!.,#$%\'()*+-/:;<=>@[\\]^_`{|}~" + '""“”’' + '∞θ÷α•à−β∅³π‘₹´°£€\×™√²—–&'
    punct_mapping = {"‘": "'", "₹": "e", "´": "'", "°": "", "€": "e", "™": "tm", "√": " sqrt ", "×": "x", "²": "2",
                     "—": "-", "–": "-", "’": "'", "_": "-", "`": "'", '“': '"', '”': '"', '“': '"', "£": "e",
                     '∞': 'infinity', 'θ': 'theta', '÷': '/', 'α': 'alpha', '•': '.', 'à': 'a', '−': '-', 'β': 'beta',
                     '∅': '', '³': '3', 'π': 'pi', }
    sentences = sentences.apply(lambda x: clean_special_chars(x, punct, punct_mapping))
    # 提取数组
    sentences = sentences.progress_apply(lambda x: x.split()).values
    vocab_dic = {}
    for sentence in tqdm(sentences, disable=False):
        for word in sentence:
            try:
                vocab_dic[word] += 1
            except KeyError:
                vocab_dic[word] = 1
    vocab_list = sorted([_ for _ in vocab_dic.items() if _[1] >= min_freq], key=lambda x: x[1], reverse=True)[:max_size]
    vocab_dic = {word_count[0]: idx for idx, word_count in enumerate(vocab_list)}
    vocab_dic.update({UNK: len(vocab_dic), PAD: len(vocab_dic) + 1})
    return vocab_dic


def build_dataset(config):
    if os.path.exists(config.vocab_path):
        vocab = pkl.load(open(config.vocab_path, 'rb'))
    else:
        vocab = build_vocab(config.train_path, max_size=MAX_VOCAB_SIZE, min_freq=1)
        pkl.dump(vocab, open(config.vocab_path, 'wb'))
    print(f"词典======== {vocab}")

if __name__ == "__main__":
    class Config():
        def __init__(self):
            self.vocab_path = '../@_数据集/TLND/data/vocab.pkl'
            self.train_path = '../@_数据集/TLND/data/train.csv'
            self.dev_path = '../@_数据集/TLND/data/dev.csv'
            self.test_path = '../@_数据集/TLND/data/test.csv'
            self.pad_size = 14

    build_dataset(Config())

  代码只取了前7000个高频词，运行之后，会在指定位置生成vocab.pkl文件，我们随机打印vocab.pkl文件中的数据，如下：

{'Insulated': 3, 'Mergers': 9, 'Acquisitions': 9}

【注】：代码会默认在最后加上和两个词。设置了MAX_VOCAB_SIZE = 7000后，其实词典长度为7002。

[2] 提取词向量

  仔细观察之前下载预训练词向量的网站，如下图。图如提及每种词向量的词典大小为400k、1.9m、2.2m、1.2m。

  而我们构建的词典大小只有7002，要怎么处理呢。

  对于预训练词向量中，不包含的构建的词典中的词，我们直接弃之不要。只从预训练词向量找出，构建的词典中的词对应的词向量，按照构建的词典中的词的顺序一一存到一个数组里，最终会变成一个二维数组，然后使用numpy保存为npz文件。

【注】：这里的二维数组应当转为numpy数组格式再保存。

  对于、以及从预训练词向量中找不到的词，可以赋值为零向量，或者随机初始化。这样，我们就从预训练词向量中提取出了我们需要的词向量，不必每次都加载大则上GB的预训练词向量文件。

  代码如下：

# ## 加载预训练词向量
def load_embed(file):
    def get_coefs(word, *arr):
        return word, np.asarray(arr, dtype='float32')

    if file == '../@_词向量/fasttext/wiki-news-300d-1M.vec':
        embeddings_index = dict(get_coefs(*o.split(" ")) for o in open(file, encoding='utf-8') if len(o) > 100)
    else:
        embeddings_index = dict(get_coefs(*o.split(" ")) for o in open(file, encoding='latin'))

    return embeddings_index


ebed = []

def get_embed(vocab_path, embed_path,dim):
    vocab = pkl.load(open(vocab_path, 'rb'))
    embed_glove = load_embed(embed_path)
    for v in vocab:
        if v not in embed_glove.keys():
            ebed.append(np.asarray([0 for i in range(0,dim)], dtype='float32'))
        else:
            ebed.append(embed_glove[v])
    return np.asarray(ebed, dtype='float32')


vocab_path = '../@_数据集/TLND/data/vocab.pkl'
embed_path = '../@_词向量/glove/glove.6B.300d.txt'
dim = 300

np.savez('../@_数据集/TLND/data/glove.6B.300d.npz',embeddings=get_embed(vocab_path, embed_path, dim))

  运行之后，我们就能得到提取后的glove.6B.300d.npz文件。其中存储的数据格式为：

{
	"embeddings":[
		[……],
		[……],
		[……],
		……
		# 总共有n个dim维的向量，与vocab词典中的n个词一一对应
		]
}

[3] 提取标签

  最后，我们提取数据集的标签，存放在class.txt中。很简单，对所有标签取个set()之类的，效果如图：

[4] 大功告成

  最后，一切准备工作皆以就绪。我们来总结一下现有的文件：

  · class.txt是提取出来的无重复标签，一个一行，顺序不限；
  · train.csv、dev.csv、test.csv是分割好的数据集；
  · labelled_newscatcher_dataset.csv是初始数据集，已经用不到了；
  · vocab.pkl存放的是从数据集中提取的词典；
  · glove.6B.50d、glove.6B.300d是提取的预训练词向量，对应50维、300维。

【注】：这里的文件位置不限，放在哪都可以，注意使用的时候写好路径即可。

  大功告成！可以正式开始写pytorh的代码了！

[5] 进行下一篇实战

  【英文文本分类实战】之五——数据加载