【动手学习深度学习v2】循环神经网络-2.文本预处理

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2.文本预处理

序列数据的多种形式中，文本数据是最常见的一种，在英文文本中一篇文章或者一段句子可以看做一串单词序列，每个单词在文章中出现的先后次序可以看做文本的时序信息，因此一篇文章可以看做时序序列。文本预处理的核心就是将单词映射为能够被神经网络认识的数字样本。

1. 读取数据集：将文本作为字符串加载到内存中
2. 词元化：将字符串拆分为词元
3. 建立词表：建立一个词表，将拆分的词元映射到数字索引，然后将文本转换为数字索引序列，方便模型操作。

# 运行工具：colaboratory
!pip install d2l==0.14
import collections
import re
from d2l import torch as d2l

2.1 读取数据集

本数据集是H.G.Well的书籍：时光机器提取的文本，单词量为3万个，是一个很小的文本数据库。

下面的函数将数据集读取到由多条文本行组成的列表中，其中每条文本行都是一个字符串。 为简单起见，在这里用正则和字符串处理忽略了标点符号和字母大写，去除了回车，将非大小写字符全部变成空格，然后将数据集中的文本改为小写，清除多余空格。

d2l.DATA_HUB['time_machine'] = (d2l.DATA_URL + 'timemachine.txt',
                                '090b5e7e70c295757f55df93cb0a180b9691891a')

def read_time_machine():  
    """将时间机器数据集加载到文本行的列表中"""
    with open(d2l.download('time_machine'), 'r') as f:
        lines = f.readlines()
    print(lines[:10])
    # 将非大小写字符全部变成空格，然后将数据集中的文本改为小写，清除多余空格
    return [re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines]

lines = read_time_machine()
print(f'# 文本总行数: {len(lines)}')
print(lines[0])
print(lines[10])

Downloading ../data/timemachine.txt from http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/timemachine.txt...
['The Time Machine, by H. G. Wells [1898]\n', '\n', '\n', '\n', '\n', 'I\n', '\n', '\n', 'The Time Traveller (for so it will be convenient to speak of him)\n', 'was expounding a recondite matter to us. His grey eyes shone and\n']
# 文本总行数: 3221
the time machine by h g wells
twinkled and his usually pale face was flushed and animated the

2.2 词元化

下面的tokenize函数将文本行列表（lines）作为输入， 列表中的每个元素是一个文本序列（如一条文本行）。 每个文本序列又被拆分成一个词元列表，词元（token）是文本的基本单位。 最后，返回一个由词元列表组成的列表，其中的每个词元都是一个字符串（string）。

中文的话会有所不同，因为在中文的段落中，词与词之间的间隔不是使用空格来进行间隔的，所以在中文中如果想使用词来表示 token 的话，还需要对其进行分词，分词相对来讲不是很容易。

def tokenize(lines, token='word'):  
    """将文本行拆分为单词或字符词元"""
    if token == 'word':
        return [line.split() for line in lines]
    elif token == 'char':
        return [list(line) for line in lines]
    else:
        print('错误：未知词元类型：' + token)

tokens = tokenize(lines)
for i in range(11):
    print(tokens[i])

['the', 'time', 'machine', 'by', 'h', 'g', 'wells']
[]
[]
[]
[]
['i']
[]
[]
['the', 'time', 'traveller', 'for', 'so', 'it', 'will', 'be', 'convenient', 'to', 'speak', 'of', 'him']
['was', 'expounding', 'a', 'recondite', 'matter', 'to', 'us', 'his', 'grey', 'eyes', 'shone', 'and']
['twinkled', 'and', 'his', 'usually', 'pale', 'face', 'was', 'flushed', 'and', 'animated', 'the']

2.3 词表

词元的类型是字符串，而模型需要的输入是数字，模型训练使用的是tensor，因此这种字符串类型的词元不方便模型使用，所以为了将字符串类型的token映射为数字，我们可以构造一个字典，也称词汇表。首先将tokens中的列表合并为一维列表，对它们的唯一词元进行统计， 得到的统计结果称之为语料（corpus）。 然后根据每个唯一词元的出现频率，为其分配一个数字索引。 很少出现的词元通常被移除，这可以降低复杂性。 另外，语料库中不存在或已删除的任何词元都将映射到一个特定的未知词元“< unk >”。 我们可以选择增加一个列表，用于保存那些被保留的词元， 例如：填充词元（“< pad >”）； 序列开始词元（“< bos >”）； 序列结束词元（“< eos >”）。

min_freq：在 NLP 中，有很多词是不出现的，如果使用词的话，这些词可能在文本中就出现了几次，在这种情况下如果要进行训练的话可能比较困难，这里的 min_freq 指的是一个 token 在文本序列中出现的最少次数，如果少于这个数字的话，会将这些出现频率较低的 token 全部视为 “unknown” 。

class Vocab:  
    """文本词表"""
    def __init__(self, tokens=None, min_freq=0, reserved_tokens=None):
        if tokens is None:
            tokens = []
        if reserved_tokens is None:
            reserved_tokens = []
        # 按出现频率排序
        counter = count_corpus(tokens)
        self._token_freqs = sorted(counter.items(), key=lambda x: x[1],
                                   reverse=True)
        # 未知词元的索引为0
        self.idx_to_token = [''] + reserved_tokens
        self.token_to_idx = {token: idx
                             for idx, token in enumerate(self.idx_to_token)}
        # 给每个词元标记索引，频率越高索引值越小
        for token, freq in self._token_freqs:
            if freq < min_freq:
                break
            if token not in self.token_to_idx:
                self.idx_to_token.append(token)
                self.token_to_idx[token] = len(self.idx_to_token) - 1

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

    def __getitem__(self, tokens):
        if not isinstance(tokens, (list, tuple)):
            return self.token_to_idx.get(tokens, self.unk)
        return [self.__getitem__(token) for token in tokens]

    def to_tokens(self, indices):
        if not isinstance(indices, (list, tuple)):
            return self.idx_to_token[indices]
        return [self.idx_to_token[index] for index in indices]

    @property
    def unk(self):  # 未知词元的索引为0
        return 0

    @property
    def token_freqs(self):
        return self._token_freqs

def count_corpus(tokens):  
    """统计词元的频率"""
    # 这里的tokens是1D列表或2D列表
    if len(tokens) == 0 or isinstance(tokens[0], list):
        # 将词元列表展平成一个列表
        tokens = [token for line in tokens for token in line]
    # 对每个词元计数，以字典的形式记录
    return collections.Counter(tokens)

使用时光机器数据集作为语料库来构建词表，然后打印前几个高频词元及其索引。

vocab = Vocab(tokens)
print(list(vocab.token_to_idx.items())[:15])

[('', 0), ('the', 1), ('i', 2), ('and', 3), ('of', 4), ('a', 5), ('to', 6), ('was', 7), ('in', 8), ('that', 9), ('my', 10), ('it', 11), ('had', 12), ('me', 13), ('as', 14)]

然后将每一条文本行转换成一个数字索引列表。

for i in [0, 15]:
    print('文本:', tokens[i])
    print('索引:', vocab[tokens[i]])

文本: ['the', 'time', 'machine', 'by', 'h', 'g', 'wells']
索引: [1, 19, 50, 40, 2183, 2184, 400]
文本: ['luxurious', 'after', 'dinner', 'atmosphere', 'when', 'thought', 'roams', 'gracefully']
索引: [2196, 116, 289, 1424, 78, 76, 2197, 2198]

2.4 整合

1. 为了简化后面章节中的训练，我们使用字符（而不是单词）实现文本词元化；

2. 时光机器数据集中的每个文本行不一定是一个句子或一个段落，还可能是一个单词，因此返回的corpus仅处理为单个列表，而不是使用多词元列表构成的一个列表。

def load_corpus_time_machine(max_tokens=-1):  #@save
    """返回时光机器数据集的词元索引列表和词表"""
    lines = read_time_machine()
    tokens = tokenize(lines, 'char')
    vocab = Vocab(tokens)
    # 因为时光机器数据集中的每个文本行不一定是一个句子或一个段落，
    # 所以将所有文本行展平到一个列表中
    corpus = [vocab[token] for line in tokens for token in line]
    if max_tokens > 0:
        corpus = corpus[:max_tokens]
    return corpus, vocab

corpus, vocab = load_corpus_time_machine()
len(corpus), len(vocab)

问题
1、现在中文分词有没有做得比较好的开源的 lib 可以用？
2、vocabulary 里对 unique token 按frequency 的排序不是必要的吧？只要保证一个 unique token 对应一个 unique index

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