作者 | Mike Casale
编译 | VK
来源 | Towards Data Science
下图是文本到文本框架的示意图。每个任务都使用文本作为模型的输入,通过训练生成一些目标文本。
这允许在不同的任务中使用相同的模型、损失函数和超参数,包括翻译(绿色)、语言可接受性(红色)、句子相似性(黄色)和文档摘要(蓝色)。
在本文中,我们将演示如何使用Google T5对表格数据中的文本进行特征化。你可以使用这个存储库中的Jupyter笔记本:
https://github.com/mikewcasale/nlp_primitives
当试图在机器学习管道中利用真实世界的数据时,通常会遇到书面文本—例如,在预测房地产估价时,有许多数字特征,例如:
“卧室数量”
“浴室数量”
“面积(平方英尺)”
“纬度”
“经度”
等等…
但同时,也有大量的书面文本,比如在Zillow等网站的房地产上市描述中。这些文本数据可以包括许多其他方面没有考虑到的有价值的信息,例如:
开放式厨房/平面图
花岗岩个数
硬木地板
不锈钢电器
最近的装修
等等…
然而,令人惊讶的是,许多AutoML工具完全忽略了这些信息,因为诸如XGBoost之类的流行表格算法不能直接使用书面文本。
这就是Featuretools基本函数的用武之地。Featuretools旨在为不同类型的数据(包括文本)自动创建特征,然后表格机器学习模型可以使用这些数据。
在本文中,我们将展示如何扩展nlp Primitive库,以便与Google最先进的T5模型一起使用,并在此过程中创建最重要的nlp特征,进而提高准确性。
对于任何不熟悉T5的读者来说,T5模型出现在谷歌的论文中,题目是Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer。
在NLP的背景下,Hugging Face Transformers是一个自然语言处理库,对很多ML模型开放,并得到了像Flair、Asteroid、ESPnet、Pyannote等库的支持。
为了扩展NLP库以便与T5一起使用,我们将构建两个自定义TransformPrimitive类。出于实验目的,我们测试了两种方法:
微调Hugging Face T5-base
Hugging Face T5-base的情感分析
首先,让我们加载基本模型。
from simpletransformers.t5
import T5Modelmodel_args = {
"max_seq_length": 196,
"train_batch_size": 8,
"eval_batch_size": 8,
"num_train_epochs": 1,
"evaluate_during_training": True,
"evaluate_during_training_steps": 15000,
"evaluate_during_training_verbose": True,
"use_multiprocessing": False,
"fp16": False,
"save_steps": -1,
"save_eval_checkpoints": False,
"save_model_every_epoch": False,
"reprocess_input_data": True,
"overwrite_output_dir": True,
"wandb_project": None,
}
model = T5Model("t5", "t5-base", args=model_args)
第二,让我们加载预训练模型。
model_pretuned_sentiment = T5Model('t5',
'mrm8488/t5-base-finetuned-imdb-sentiment',
use_cuda=True)
model_pretuned_sentiment.args
为了对t5模型进行微调,需要对训练数据进行重组和格式化。
从Kaggle数据集,我们将review_text
列映射到一个名为input_text
的新列,我们将review_rating
列映射到一个名为target_text
的新列,这意味着review_rating
就是我们试图预测的内容。
这些更改符合Simpletransformers库接口,用于微调t5,其中主要的附加要求是指定一个“前缀”,用于帮助进行多任务训练(注意:在本例中,我们将重点放在单个任务上,因此前缀不必使用,但是,我们无论如何都会定义它,以便于使用)。
dft5 = df[['review_text','review_rating']
].rename({
'review_text':'input_text',
'review_rating':'target_text'
},axis=1)
dft5['prefix'] = ['t5-encode' for x in range(len(dft5))]dft5['target_text'] =
dft5['target_text'].astype(str)
dft5
本例中的目标文本是消费者对给定餐厅的评分。我们可以通过以下方法轻松地微调T5模型
from sklearn.model_selection import train_test_split
train_df, eval_df = train_test_split(dft5)
model.train_model(train_df, eval_data=eval_df)
接下来,我们加载预训练模型。
test = ['Great drinks and food',
list(np.array(model.predict(test)).astype(float))
'Good food & beer',
Generating outputs: 0%| | 0/1 [00:00, ?it/s] Generating outputs: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 3.17it/s] Generating outputs: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 3.16it/s] Decoding outputs: 0%| | 0/3 [00:00, ?it/s] Decoding outputs: 33%|███▎ | 1/3 [00:00<00:01, 1.14it/s] Decoding outputs: 100%|██████████| 3/3 [00:00<00:00, 3.43it/s] Out[14]: [4.0, 4.0, 4.0]
'Pretty good beers']
我们可以看到,微调模型输出了review_rankings
列表[4.0,4.0,4.0],这是一个预测结果。
接下来,让我们使用预训练的模型进行测试。
test = ['Great drinks and food',
'Good food & beer',
'Pretty good beers']
list(np.where(np.array(model_pretuned_sentiment.predict(test))=='positive', 1.0, 0.0))
Generating outputs: 0%| | 0/1 [00:00, ?it/s] Generating outputs: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 7.57it/s] Generating outputs: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 7.56it/s] Decoding outputs: 0%| | 0/3 [00:00, ?it/s] Decoding outputs: 33%|███▎ | 1/3 [00:00<00:01, 1.17it/s] Decoding outputs: 100%|██████████| 3/3 [00:00<00:00, 3.50it/s] Out[15]: [1.0, 1.0, 1.0]
注意,预训练模型输出一个布尔真/假值列表,该列表指示语句是正还是负-我们将它们转换为浮点值,以便更好地与表格建模集成。在这种情况下,所有值都为true,因此输出变为[1.0、1.0、1.0]。
既然我们已经加载了两个版本的T5,我们可以构建TransformPrimitive
类,这些类将与NLP和Featuretools库集成。
from featuretools.primitives.base import TransformPrimitive
from featuretools.variable_types import Numeric, Text
class T5Encoder(TransformPrimitive):
name = "t5_encoder"
input_types = [Text]
return_type = Numeric
default_value = 0
def __init__(self, model=model):
self.model = model
def get_function(self):
def t5_encoder(x):
model.args.use_multiprocessing = True
return list(np.array(model.predict(x.tolist())).astype(float))
return t5_encoder
以上代码创建了一个名为T5编码器的新类,该类将使用微调的T5模型,下面的代码创建了一个名为T5SentimentEncoder的新类,该类将使用预训练的T5模型。
class T5SentimentEncoder(TransformPrimitive):
name = "t5_sentiment_encoder"
input_types = [Text]
return_type = Numeric
default_value = 0
def __init__(self, model=model_pretuned_sentiment):
self.model = model
def get_function(self):
def t5_sentiment_encoder(x):
model.args.use_multiprocessing = True
return list(np.where(np.array(model_pretuned_sentiment.predict(x.tolist()))=='positive',1.0,0.0))
return t5_sentiment_encoder
Featuretools现在知道如何使用T5来为文本列提供特征,它甚至会使用T5输出计算聚合
定义了这些新类之后,我们只需将它们与默认类一起以所需的Featuretools格式包起来,这将使它们可用于自动化特征工程
trans = [
T5Encoder,
T5SentimentEncoder,
DiversityScore,
LSA,
MeanCharactersPerWord,
PartOfSpeechCount,
PolarityScore,
PunctuationCount,
StopwordCount,
TitleWordCount,
UniversalSentenceEncoder,
UpperCaseCount
]
ignore = {'restaurants': ['rating'],
'reviews': ['review_rating']}
drop_contains = ['(reviews.UNIVERSAL']
features = ft.dfs(entityset=es,
target_entity='reviews',
trans_primitives=trans,
verbose=True,
features_only=True,
ignore_variables=ignore,
drop_contains=drop_contains,
max_depth=4)
正如你在下面的输出中看到的,Featuretools库非常强大!事实上,除了这里显示的T5特征之外,它还使用指定的所有其他NLP Primitive创建了数百个特征,非常酷!
feature_matrix = ft.calculate_feature_matrix(features=features,
entityset=es,
verbose=True)
features
现在我们使用包含新创建的T5 Primitive的特征矩阵从sklearn创建和测试各种机器学习模型。
作为提醒,我们将比较T5增强的精确度和Alteryx博客《自动特征工程的自然语言处理》中演示的精确度:https://innovation.alteryx.com/natural-language-processing-featuretools/
请注意,上面的0.64逻辑回归分数显示了比Featuretools原生逻辑回归分数0.63有0.01的改进。
请注意,上面T5增强的0.65随机林分类器分数显示了比Featuretools本机随机林分类器分数0.64有0.01的改进。
我们可以查看sklearn随机森林分类器的特征重要性,可以看到改进的分数归于新的T5特征。
从上表中我们可以看到,随机林模型的最高特征重要性是新创建的特征
T5情感编码器(标题)!
T5模型是一个健壮、灵活的文本到文本转换器,它可以增强几乎任何NLP任务的结果,包括处理文本数据时NLP Primitive库的结果。虽然额外的准确度在这里微不足道,但几乎可以肯定的是,除了情绪分析之外,通过实施额外的预训练模型,可以提高准确度。
此外,在这个例子中,我们微调的T5版本只在review_text
上训练,而不是在review_title
数据上训练,这似乎与Featuretools创建的特征不一致。纠正这个问题很可能意味着更高的整体性能。
扩展Featuretools框架非常简单,可以使用Hugging Face transformers和Simpletransformers库。再加上几行代码,精确度就提高了,代码的复杂度也保持不变。
往期精彩回顾
适合初学者入门人工智能的路线及资料下载机器学习及深度学习笔记等资料打印机器学习在线手册深度学习笔记专辑《统计学习方法》的代码复现专辑
AI基础下载机器学习的数学基础专辑温州大学《机器学习课程》视频
本站qq群851320808,加入微信群请扫码: