NLP(Natural Language Processing)において、自然言語をベクトル化するためのPythonモジュールです。 TokenizerやVectorizerの詳細を気にすることなく、任意のテキストから簡単にベクトル表現を取得することが可能です。
現在提供しているTokenizer、Vectorizerの組み合わせは以下の通りです。
それぞれ日本語Wikipediaを元に学習した学習済みモデルを同梱しています。
以下の様にベクトルを取得します。
from text_vectorian import SentencePieceVectorian
vectorian = SentencePieceVectorian()
text = 'これはテストです。'
vectors = vectorian.fit(text).vectors文字単位でTokenizeし、Word2VecでVectorizeします。
日本語Wikipediaを元に学習した学習済みモデルを同梱しています。
以下の様にベクトルを取得します。
from text_vectorian import Char2VecVectorian
vectorian = Char2VecVectorian()
text = 'これはテストです。'
vectors = vectorian.fit(text).vectorsBERTのモデルは別途準備する必要があります。 日本語Wikipediaを元に学習した学習済みモデルは以下の方が提供されています。
BERT with SentencePiece を日本語 Wikipedia で学習してモデルを公開しましたより以下のファイルをダウンロードします。
- wiki-ja.vocab
- wiki-ja.model
- model.ckpt-1400000.data-00000-of-00001
- model.ckpt-1400000.index
- model.ckpt-1400000.meta
以下の様に実行する事でBERTによるベクトルを取得できます。
from text_vectorian import SpBertVectorian
tokenizer_filename = '[モデルをダウンロードしたディレクトリ]/model/wiki-ja.model'
vectorizer_filename = '[モデルをダウンロードしたディレクトリ]/model/model.ckpt-1400000'
vectorian = SpBertVectorian(
tokenizer_filename=tokenizer_filename,
vectorizer_filename=vectorizer_filename,
)
text = 'これはテストです。'
vectors = vectorian.fit(text).vectorspip install text-vectorianfrom text_vectorian import SentencePieceVectorian
vectorian = SentencePieceVectorian()
text = 'これはテストです。'
vectors = vectorian.fit(text).vectors
print(vectors)[ -4.9867806 13.593797 0.48158574 13.635306 17.737247
0.3811171 2.5912592 10.951708 2.45966 6.561281
4.335961 -2.328748 0.3230163 7.5206175 12.470385
-5.782171 6.258509 1.4046584 -5.3632765 11.03699
...
-3.9090352 2.6152203 -2.696024 0.16026124 0.55380476
-0.09982404 -3.8374352 2.1398337 0.8905425 -0.18653768
-0.9730848 -0.41389456 0.54263806 -1.1963823 4.827375
1.3883296 -0.9925082 2.4345522 -1.2879591 2.6136968 ]]
Vectroizerのモデル用のインデックスを取得し、KerasのEmbeddingレイヤーの入力として利用します。
from text_vectorian import SentencePieceVectorian
vectorian = SentencePieceVectorian()
text = 'これはテストです。'
indices = vectorian.fit(text).indices
print(indices)
from keras import Input, Model
from keras.layers import Dense, LSTM
input_tensor = Input((vectorian.max_tokens_len,))
common_input = vectorian.get_keras_layer(trainable=True)(input_tensor)
l1 = LSTM(32)(common_input)
output_tensor = Dense(3)(l1)
model = Model(input_tensor, output_tensor)
model.summary()[ 14 138 2645 2389 1]
...
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
input_1 (InputLayer) (None, 5) 0
_________________________________________________________________
embedding_1 (Embedding) (None, 5, 50) 8555900
_________________________________________________________________
lstm_1 (LSTM) (None, 32) 10624
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense) (None, 3) 99
=================================================================
Total params: 8,566,623
Trainable params: 8,566,623
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
BERTのモデル用のインデックスを取得し、Kerasでファインチューニングします。 現在入力できる文は1つのみです。
from text_vectorian import SpBertVectorian
tokenizer_filename = '../bert-japanese/model/wiki-ja.model'
vectorizer_filename = '../bert-japanese/model/model.ckpt-1400000'
vectorian = SpBertVectorian(
tokenizer_filename=tokenizer_filename,
vectorizer_filename=vectorizer_filename
)
text = 'これはテストです。'
labels = [[0, 0, 0, 1]] # ラベルデータ
indices = []
indices.appennd(vectorian.fit(text, suppress_vectors=True).indices)
# BERTに入力する文の分割範囲を取得するSegmentsを取得します。
segments = vectorian.get_segments()
print(indices)
from keras import Model
from keras.layers import Dense
batch_size = 32
epochs = 1
layers = vectorian.get_keras_layer(trainable=True)
optimizer = vectorian.get_optimizer(samples_len=len(indices), batch_size=batch_size, epochs=epochs)
output_tensor = keras.layers.Dense(4, activation='softmax')(layers['last'])
model = keras.Model(layers['inputs'], output_tensor)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer)
model.summary()
history = model.fit([indices, segments],
labels,
batch_size=batch_size,
epochs=epochs)