Pytorch torchtext的簡單使用

自然語言處理的資料預處理過程主要包括如下步驟：

（1）文字資料集的劃分（訓練集、驗證集和測試集）；

（2）文字資料的匯入；

（3）分詞；

（4）詞彙表的構建；

（5）文字資料對於詞彙表的編碼和對映；

（6）詞向量的生成；

（7）批文本資料的生成。

torchtext是乙個高效、有力的文字預處理庫（其對nlp的作用類似於torchvision之於cv），提供了涵蓋上述諸步驟的一站式文字預處理功能。其預處理結果不僅可用於pytorch，也可用於其他框架的使用。

torchtext的整體處理流程如上圖所示，其主要的類物件包括：

（1）dataset，作用類似於torch.utils.data.dataset，提供了完整的資料載入和切片功能；

（2）example，為dataset的乙個文字資料，其可有text和對應的label構成；

（3）field，定義了文字處理的配置資訊；

（4）vocab，記錄了文字中涉及的詞彙表單

（5）vector，詞向量

（6）iterator，作用類似於torch.unitls.data.dataloader，為乙個迭代器，每次迭代記錄了乙個batch的文字資料

（7）pipeline，將各子功能模組進行連線的管道工具。

用torchtext來處理文字的的一般流程歸納如下：

（1）定義field物件，配置文字處理（包括text和label）的分詞、停用詞、文字長度、填充詞、未知詞等一系列工具；

（2）定義datasets物件，載入原始語料（字串資料），利用引數fields設定相關預處理工具，並利用splits實現各資料集的劃分，劃分結果中為乙個個的example物件；

（3）利用field.build_vocab建立詞彙表物件vocab；

（4）定義iteator物件，實現對datasets物件的封裝，返回可迭代的批量化文字向量資料，供下游nlp任務使用。

下面通過乙個例子，來簡單實踐下上述的基本流程：

步驟一：準備好合適的原始語料

這裡通過將文字存為csv格式，方便後續的處理。csv主要包括兩個字段，texts為文字，label為文字分類。對於不同的nlp任務，需要定義不同的字段和原始語料格式。

import pandas as pd
defraw_corpus()
:# 進行一些語料的清洗和預處理工作
corpus = pd.dataframe(
)	corpus.to_csv(
'corpus.csv'
, index=
false
, sep=
'\t'
)# 注意這裡的sep符號，後面要用到

步驟二：定義分詞工具、停用詞等，然後配置field物件，進行資料集的劃分和詞彙表生成

from torch.text import data
import jieba
# 定義分詞工具
deftokenizer
(text)
:return
[wd for wd in jieba.cut(text, cut_all=
false)]
# 定義停用詞表
stopwords =
open
('stopwords'
, encoding=
'utf-8'
).read(
).strip(
).split(
'\n'
)#　定義text和label的field物件，相關引數說明見下
text = data.field(sequential=
true
, use_vocab=
true
, fix_length=
20, tokenize=tokenizer, stop_words=stopwords, batch_first=
true
)label = data.field(sequential=
false
, use_vocab=
false
)#　劃分資料集，相關引數說明見下
train, val = data.tabulardataset.splits(
path=
'./data'
, train=
'train_corpus.csv'
,validation=
'valid_corpus.csv'
,format
='csv'
, skip_header=
true
, csv_reader_params=
,fields =[(
'text'
,text),(
'label'
,label)])
# 根據訓練資料，生成詞彙表
text.build_vocab(train)

上面用到了兩個重要物件field和tabulardataset，field物件前文已提及用於定義文字預處理的配置，可將語料一站式生成張量；而tabulardataset是前文dataset物件的子類，專門用於處理**型別原始語料（如json、csv和tsv）的載入。下面分別進行介紹：

1）field物件，其主要引數配置包括：

field物件可實現如下重要方法：

2）tabulardataset物件，其利用splits函式進行語料的劃分和field處理，主要引數配置包括：

步驟三：建立資料迭代器iterator，並通過splits函式進行劃分

train_iter, val_iter = data.iterator.splits(
(train, val)
, batch_sizes=(10
,5), device=
"cuda"
, sort_key=
lambda x:
len(x.text)
,sort_within_batch=
false
, repeat=
false
)

其中的重要引數設定包括：

步驟四：將各batch資料匯入下游任務中

for epoch in range(3 ):for batch in train_iter: feature, target = batch.text, batch.label # 這裡的text和label即為tabulardataset.splits中feild引數裡的別名 #　後續任務

由上可見，torchtext可以提高文字資料預處理的效率和封裝性，值得一試。

【reference】

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