[实现] 利用 Seq2Seq 预测句子后续字词 ，Pytorch2
最近有个任务：利用 RNN 进行句子补全，即给定一个不完整的句子，预测其后续的字词。
本文使用了 Seq2Seq 模型，输入为 5 个中文字词，输出为 1 个中文字词。
目录
关于RNN
语料预处理
搭建数据集
搭建模型
训练模型
测试模型
保存/加载模型
1.关于RNN
自被提出以来，循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNN) 在 NLP 领域取得了巨大的成功与广泛的应用，也由此催生出了许多新的变体与网络结构。由于网上有众多资料，在此我也只做简单的讲解了。
首先，讲讲 RNN cell 及其变体：
(1) vallina RNN cell
不同于常见的神经网络结构，RNN 的输入为时序输入，每一时刻的输入对神经元的隐状态产生影响，从而影响后续所有时刻的输出。
其中，隐藏层的公式如下所示：
Ot=g(V∗St),St=f(U∗Xt+W∗St−1) O_{t} = g(V* S_t), S_t = f(U*X_t+W*S_{t-1})
O
t
=g(V∗S
t
),S
t
=f(U∗X
t
+W∗S
t−1
)
(2) LSTM cell
LSTM（Long short-term memory,长短期记忆）极大程度的解决了长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。
(3) GRU cell
GRU（Gate Recurrent Unit）与 LSTM 一样，也极大程度的解决了长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。但是，与 LSTM 相比，GRU 所需要的计算资源更小，往往工程实现时更倾向于使用 GRU。
接着，讲讲网络结构：
(1) 常见结构：
(2) Bi-directional RNN
(3) Deep Bi-directional RNN
(4) Seq2Seq
(5) Attention
参考资料：
循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍
人人都能看懂的LSTM
人人都能看懂的GRU
从Encoder到Decoder实现Seq2Seq模型
Attention学习笔记
2.语料预处理
由于这次使用的语料为中文语料，自然需要对其进行分词，并构造词典。
首先，收集所用的句子，利用 jieba 库，对每个句子进行分词，并将所得结果加入 word_set 中。
接着，对 word_set 中的所有字词构建统计词典。
代码：
import os
import json
import jieba
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable
import torchvision
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader,Dataset
# Set Hyper Parameters
LR = 0.005
EPOCH = 100
BATCH_SIZE = 1
Sentence_Num = 100
Embedding_Dim = None
# Bulid Vocab
sentence_set = [] # 收集所用到的文本句子
for index in range(Sentence_Num):
with open('../../Corpus/CAIL2018/'+str(index)+'.txt','r',encoding='UTF-8') as f:
sentence_set.append(f.read().replace('\n', '').replace('\r', '').replace('，', ' ').replace('。', ' ').replace('：', ' ').replace(' ', ' ').lower())
word_set = set() # 利用jieba库进行中文分词
for sentence in sentence_set:
words = jieba.lcut(sentence)
word_set.update(words)
word_to_ix = {'SOS':0, 'EOS':1, 'UNK':2} # 'SOS': start of sentencex
ix_to_word = {0:'SOS', 1:'EOS', 2:'UNK'} # 'EOS': end of sentence
# 'UNK': unknown token
for word in word_set: # 构建词典，注意：word_to_ix用于对字词进行编号,ix_to_word用于将模型的输出转化为字词
if word not in word_to_ix:
word_to_ix[word] = len(word_to_ix)
ix_to_word[len(ix_to_word)] = word
Embedding_Dim = len(word_to_ix)
with open('./Vocab.txt','w',encoding='UTF-8') as f: # 保存词典
for vocab in word_to_ix.items():
f.write(vocab[0]+' '+str(vocab[1])+'\n')
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参考资料：
[Pytorch] - No.2 Pytorch 实现RNN语言模型
GitHub - fxsjy/jieba: 结巴中文分词
3.搭建数据集
由于所使用的中文文本并无数据集格式，故我们需要自己制作数据集。
注意，代码中的 bulid_one_hot 并非生成 one-hot 向量。这是因为模型中使用了 nn.Embedding() ，它会初始一个矩阵，相当于我们模型再训练过程中，顺便训练了一个 word embedding matrix。
至于如何使用该函数进行 word embedding ，大家可以查阅本小节的参考资料。
代码：
# Bulid Dataset
def bulid_one_hot(word,word_dict):
if word in word_dict:
return torch.LongTensor([word_dict[word]])
return torch.LongTensor([word_dict['UNK']])
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, words, labels, transform=None, target_transform=None):
self.words = words
self.labels = labels
self.transform = transform
self.target_transform = target_transform
def __getitem__(self, index):
words, labels = self.words[index], self.labels[index]
if self.transform is not None:
words = [self.transform(word) for word in words]
if self.target_transform is not None:
labels = self.target_transform(labels)
return words, labels
def __len__(self):
return len(self.labels)
train_words, train_labels, test_words, test_labels = [], [], [], []
for i in range(int(0.9*Sentence_Num)):
sentence = sentence_set[i]
words = jieba.lcut(sentence)
words.insert(0,'SOS')
words.append('EOS')
words = [bulid_one_hot(word,word_to_ix) for word in words]
for j in range(0,len(words),6):
if j+6 >= len(words):
break
train_words.append(words[j:j+5])
train_labels.append(words[j+5])
for i in range(int(0.9*Sentence_Num),Sentence_Num):
sentence = sentence_set[i]
words = jieba.lcut(sentence)
words.insert(0,'SOS')
words.append('EOS')
words = [bulid_one_hot(word,word_to_ix) for word in words]
for j in range(0,len(words),6):
if j+6 >= len(words):
break
test_words.append(words[j:j+5])
test_labels.append(words[j+5])
trans, target_trans = None, None # transforms.ToTensor(), transforms.ToTensor()
train_set = MyDataset(train_words, train_labels, trans, target_trans)
train_loader = DataLoader(dataset=train_set, batch_size=BATCH_SIZE)
test_set = MyDataset(test_words, test_labels, trans, target_trans)
test_loader = DataLoader(dataset=test_set, batch_size=BATCH_SIZE)
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参考资料：
torch.nn.Embedding
10分钟快速入门PyTorch (7)
Pytorch数据读取(Dataset, DataLoader, DataLoaderIter)
pytorch学习笔记（六）：自定义Datasets
Pytorch中正确设计并加载数据集方法
4.搭建模型
采用 GRU 结构构建 Seq2Seq 模型，其中，loss function 为 nn.CrossEntropyLoss()， optimizer 为 optim.SGD()。
注意，pytorch 中采用 nn.CrossEntropyLoss()，对输入与输出有格式要求，请查阅本小节的参考资料。
代码：
# Bulid Seq2Seq Model
class Encoder(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size):
super(Encoder, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size) # 将one-hot向量embedding为词向量
self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size) # GRU的hidden layer的size与词向量的size一样，并非必须
def forward(self, input, hidden):
embedded = self.embedding(input).view(1, 1, -1) # RNN的输入格式为 (seq_len, batch, input_size)
output = embedded
output, hidden = self.gru(output, hidden)
return output, hidden
def initHidden(self):
return torch.zeros(1, 1, self.hidden_size) # 初始化Encoder的隐状态
class Decoder(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(Decoder, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size)
self.out = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, input, hidden):
output = self.embedding(input).view(1, 1, -1)
output = F.relu(output)
output, hidden = self.gru(output, hidden)
output = self.out(output[0])
return output, hidden
def initHidden(self):
return torch.zeros(1, 1, self.hidden_size)
class Seq2Seq(nn.Module):
def __init__(self, encoder, decoder):
super(Seq2Seq, self).__init__()
self.encoder = encoder
self.decoder = decoder
def forward(self, inputs):
encoder_hidden = self.encoder.initHidden()
if torch.cuda.is_available():
encoder_hidden = encoder_hidden.cuda()
# encode
for word in inputs:
encoder_out, encoder_hidden = self.encoder(word, encoder_hidden)
# decode
decoder_hidden = encoder_hidden
pred, decoder_hidden = self.decoder(inputs[-1], decoder_hidden)
return pred
encoder = Encoder(Embedding_Dim,1000)
decoder = Decoder(Embedding_Dim,1000,Embedding_Dim)
if torch.cuda.is_available():
encoder = encoder.cuda()
decoder = decoder.cuda()
seq2seq = Seq2Seq(encoder,decoder)
if torch.cuda.is_available():
seq2seq = seq2seq.cuda()
# Bulid loss function and optimizer
loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
#encoder_optimizer = optim.SGD(encoder.parameters(), lr=LR, momentum=0.9)
#decoder_optimizer = optim.SGD(decoder.parameters(), lr=LR, momentum=0.9)
seq2seq_optimizer = optim.SGD(seq2seq.parameters(), lr=LR, momentum=0.9)
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参考资料：
深度解析Pytorch Seq2Seq Toturials（2）
spro/practical-pytorch
搞懂Transformer结构，看这篇PyTorch实现就够了！
PyTorch(总)——PyTorch遇到令人迷人的BUG与记录
RuntimeError: multi-target not supported (newbie)
pytorch error: multi-target not supported in CrossEntropyLoss()
5.训练模型
代码：
# Train Seq2Seq Model
for epoch in range(EPOCH):
loss_sum = 0
for step, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
# encoder_hidden = encoder.initHidden()
label = torch.LongTensor((1,))
label[0] = int(labels.data.numpy()[0])
if torch.cuda.is_available():
inputs = [word.cuda() for word in inputs]
label = label.cuda()
# encoder_hidden = encoder_hidden.cuda()
# forward
pred = seq2seq(inputs)
loss = loss_func(pred,label)
# backward
seq2seq_optimizer.zero_grad()
loss.backward()
seq2seq_optimizer.step()
'''
for word in inputs:
encoder_out, encoder_hidden = encoder(word, encoder_hidden)
decoder_hidden = encoder_hidden
decoder_out, decoder_hidden = decoder(inputs[-1], decoder_hidden)
loss = loss_func(decoder_out,label)
#backward
encoder_optimizer.zero_grad()
decoder_optimizer.zero_grad()
loss.backward()
encoder_optimizer.step()
decoder_optimizer.step()
'''
loss_sum+= loss.data[0]
print('Epoch: %2d train loss: %.4f' % (epoch, loss_sum))
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结果：
6.测试模型
代码:
# Test Seq2Seq Model
for step, (inputs, labels) in enumerate(test_loader):
# encoder_hidden = encoder.initHidden()
label = torch.LongTensor((1,))
label[0] = int(labels.data.numpy()[0])
if torch.cuda.is_available():
inputs = [word.cuda() for word in inputs]
label = label.cuda()
# encoder_hidden = encoder_hidden.cuda()
decoder_output = seq2seq(inputs)
'''
# forward
for word in inputs:
encoder_out, encoder_hidden = encoder(word, encoder_hidden)
decoder_hidden = encoder_hidden
decoder_out, decoder_hidden = decoder(inputs[-1], decoder_hidden)
'''
# output
ans = ''
pred = ''
for word in inputs:
ix = word.cpu().data.numpy()[0][0]
ans+=ix_to_word[ix]
pred+=ix_to_word[ix]
ans+=ix_to_word[int(labels.data.numpy()[0])]
pred+=ix_to_word[np.argmax(decoder_output.cpu().data.numpy())]
print('Answer: %s' % ans)
print('Prediction: %s' % pred)
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结果：
上述结果是全部结果中效果不错的，可以观察到：虽然模型无法完全预测后续字词，但是能依照句子的前部分继续生成意思完整的句子。
不过，整体来看模型效果较差，我认为有以下几个原因：
所用文本数量少，仅用了100个句子进行训练。
构造的词库小，词典中仅有3000+字词，其中包括许多无意义的字词。
未对超参数进行微调。
7.保存/加载模型
往往大家保存和加载模型都是用的最简单的方法：torch.save(model,path),torch.load(path)。
这样的方法不仅将模型的参数保存了下来，还将模型的结构保存了下来。
有时我们只需要保存模型的参数，我们可以采用这样的方法：torch.save(model.state_dict(),path),torch.load_state_dict(torch.load(path))。
当然，还有许多复杂的方法可以选择，大家可以查阅参考资料进一步了解。
代码:
# Save Seq2Seq Model
'''
torch.save(encoder.state_dict(),'../../Model/Seq2Seq/encoder_params.pkl')
torch.save(decoder.state_dict(),'../../Model/Seq2Seq/decoder_params.pkl')
torch.save(encoder,'../../Model/Seq2Seq/encoder.pkl')
torch.save(decoder,'../../Model/Seq2Seq/decoder.pkl')
'''
torch.save(seq2seq.state_dict(),'../../Model/Seq2Seq/seq2seq_params.pkl')
torch.save(seq2seq,'../../Model/Seq2Seq/seq2seq.pkl')
# Load Seq2Seq Model
# encoder.load_state_dict(torch.load('../../Model/Seq2Seq/encoder_params.pkl'))
# decoder.load_state_dict(torch.load('../../Model/Seq2Seq/decoder_params.pkl'))
seq2seq = torch.load('../../Model/Seq2Seq/seq2seq.pkl')
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参考资料：
Pytorch 保存模型与加载模型
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作者信息：
知乎：没头脑
LeetCode：Tao Pu
CSDN：Code_Mart
Github：Bojack-want-drink
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作者：Code_Mart
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/Code_Mart/article/details/86978470
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