机器学习深度学习——NLP实战（自然语言推断——数据集）

👨‍🎓作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er
🌌上期文章：机器学习&&深度学习——NLP实战（情感分析模型——textCNN实现）
📚订阅专栏：机器学习&&深度学习
希望文章对你们有所帮助

引入

之前我们分别使用了RNN和textCNN实现了情感分析模型，这个任务的目的是将单个文本序列分类到预定义的类别中，例如一组情感极性中（如“积极”或“消极”）。然而，当需要决定一个句子是否可以从另一个句子推断出来，或者需要通过识别语义等价的句子来消除句子间冗余时，知道如何对一个文本序列进行分类时不够的。相反，我们需要能够对成对的文本序列进行推断，这就是自然语言推断。

自然语言推断

自然语言推断主要研究假设是否可以从前提中推断出来，其中两者都是文本序列。换言之，自然语言推断决定了一对文本序列之间的逻辑关系。这类关系通常分为三种类型：
1、蕴涵：假设可以从前提中推断出来。
2、矛盾：假设的否定可以从前提中推断出来。
3、中性：所有其他情况。
自然语言推断也被称为识别文本蕴涵任务。例如，下面的一个文本对将被贴上“蕴涵”的标签，因为假设中的“示爱”可以从前提中的“拥抱”中推断出来：
前提：两个人拥抱在一起。
假设：两个人在示爱。
下面是一个“矛盾”的例子，因为“运行编码实例”表示“不睡觉”，而不是“睡觉”：
前提：一名男子正在运行Dive Into Deep Learning的编码实例。
假设：该男子正在睡觉。
第三个例子显示了一种“中性”关系，因为“正在为我们表演”这一事实无法推断出“出名”或“不出名”：
前提：音乐家们正在为我们表演。
假设：音乐家很有名。
自然语言推断一直是理解自然语言的中心话题。它有着广泛的应用，从信息检索到开放领域的问答。为了研究这个问题，我们将首先研究一个流行的自然语言推断基准数据集。

斯坦福自然语言推断（SNLI）数据集

斯坦福自然语言推断语料库（SNLI）是由500000多个带标签的英语句子对组成的集合。我们进行下载并存储提取的SNLI数据集。

import os
import re
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l#@save
d2l.DATA_HUB['SNLI'] = ('https://nlp.stanford.edu/projects/snli/snli_1.0.zip','9fcde07509c7e87ec61c640c1b2753d9041758e4')data_dir = d2l.download_extract('SNLI')

上面的代码下载可能会出现问题，因为SNLI数据集的压缩文件"snli_1.0.zip"里面有两个路径为“snli_1.0\Icon\r”和“’__MACOSX/snli_1.0/._Icon\r’”的文件，导致无法解析此路径进而导致整个文件无法解压。
解决方法：
手动解压data下的数据集"snli_1.0.zip”，然后把data_dir赋值为数据集解压后的路径改一下，也就是改为：

data_dir = "D:\Python\pytorch\data\snli_1.0\snli_1.0"

后序用到download_extract方法的地方也都记得把地址改成这样的。

读取数据集

原始的SNLI数据集包含的信息比我们在实验中真正需要的信息丰富得多。因此，我们定义函数read_snli以仅提取数据集的一部分，然后返回前提、假设及其标签的列表。

#@save
def read_snli(data_dir, is_train):"""将SNLI数据集解析为前提、假设和标签"""def extract_text(s):# 删除我们不会使用的信息s = re.sub('\\(', '', s)s = re.sub('\\)', '', s)# 用一个空格替换两个或多个连续的空格s = re.sub('\\s{2,}', ' ', s)return s.strip()label_set = {'entailment': 0, 'contradiction': 1, 'neutral': 2}file_name = os.path.join(data_dir, 'snli_1.0_train.txt'if is_train else 'snli_1.0_test.txt')with open(file_name, 'r') as f:rows = [row.split('\t') for row in f.readlines()[1:]]premises = [extract_text(row[1]) for row in rows if row[0] in label_set]hypotheses = [extract_text(row[2]) for row in rows if row[0] \in label_set]labels = [label_set[row[0]] for row in rows if row[0] in label_set]return premises, hypotheses, labels

上面代码可以看出，“0”对应“蕴涵entailment”，“1”代表“矛盾contradiction”，“2”代表“中性neutral”。
我们可以打印前面3对的前提和假设，以及它们的标签：

train_data = read_snli(data_dir, is_train=True)
for x0, x1, y in zip(train_data[0][:3], train_data[1][:3], train_data[2][:3]):print('前提：', x0)print('假设：', x1)print('标签：', y)

运行结果：

前提： A person on a horse jumps over a broken down airplane .
假设： A person is training his horse for a competition .
标签： 2
前提： A person on a horse jumps over a broken down airplane .
假设： A person is at a diner , ordering an omelette .
标签： 1
前提： A person on a horse jumps over a broken down airplane .
假设： A person is outdoors , on a horse .
标签： 0

这里的训练集大概有550000对，测试集约有10000对。下面显示了训练集和测试集中的三个标签大致是平衡的：

test_data = read_snli(data_dir, is_train=False)
for data in [train_data, test_data]:print([[row for row in data[2]].count(i) for i in range(3)])

运行结果：

[183416, 183187, 182764]
[3368, 3237, 3219]

定义用于加载数据集的类

下面定义一个用于加载SNLI数据集的类。类构造函数中的变量num_steps指定文本序列的长度，使得每个小批量序列将具有相同的形状。换句话说，在较长序列中的前num_steps个标记之后的标记被截断，而特殊标记“<pad>”将被附加到较短的序列后，直到它们的长度变为num_steps。通过实现__getitem__功能，我们可以任意访问带有索引idx的前提、假设和标签。

#@save
class SNLIDataset(torch.utils.data.Dataset):"""用于加载SNLI数据集的自定义数据集"""def __init__(self, dataset, num_steps, vocab=None):self.num_steps = num_stepsall_premise_tokens = d2l.tokenize(dataset[0])all_hypothesis_tokens = d2l.tokenize(dataset[1])if vocab is None:self.vocab = d2l.Vocab(all_premise_tokens + \all_hypothesis_tokens, min_freq=5, reserved_tokens=['<pad>'])else:self.vocab = vocabself.premises = self._pad(all_premise_tokens)self.hypotheses = self._pad(all_hypothesis_tokens)self.labels = torch.tensor(dataset[2])print('read ' + str(len(self.premises)) + ' examples')def _pad(self, lines):return torch.tensor([d2l.truncate_pad(self.vocab[line], self.num_steps, self.vocab['<pad>'])for line in lines])def __getitem__(self, idx):return (self.premises[idx], self.hypotheses[idx]), self.labels[idx]def __len__(self):return len(self.premises)

整合代码

现在，我们可以调用read_snli函数和SNLIDataset类来下载SNLI数据集，并返回训练集和测试集的DataLoader实例，以及训练集的词表。值得注意的是，我们必须使用从训练集构造的词表作为测试集的词表。因此，在训练集中训练的模型将不知道来自测试集的任何新词元。

#@save
def load_data_snli(batch_size, num_steps=50):"""下载SNLI数据集并返回数据迭代器和词表"""num_workers = d2l.get_dataloader_workers()data_dir = "D:\Python\pytorch\data\snli_1.0\snli_1.0"train_data = read_snli(data_dir, True)test_data = read_snli(data_dir, False)train_set = SNLIDataset(train_data, num_steps)test_set = SNLIDataset(test_data, num_steps, train_set.vocab)train_iter = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size,shuffle=True,num_workers=num_workers)test_iter = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size,shuffle=False,num_workers=num_workers)return train_iter, test_iter, train_set.vocab

在这里，我们将批量大小设置为128，序列长度设置为50，并调用load_data_snli函数来获取数据迭代器和词表。然后打印词表大小：

train_iter, test_iter, vocab = load_data_snli(128, 50)
print(len(vocab))

运行结果：

read 549367 examples
read 9824 examples
18678

现在我们打印第一个小批量的形状。与情感分析不同，我们有分别代表前提和假设的两个输入X[0]和X[1]：

for X, Y in train_iter:print(X[0].shape)print(X[1].shape)print(Y.shape)break

输出结果：

torch.Size([128, 50])
torch.Size([128, 50])
torch.Size([128])

小结

1、自然语言推研究“假设”是否可以从“前提”推断出来，其中两者都是文本序列。
2、在自然语言推断中，前提和假设之间的关系包括蕴涵关系、矛盾关系和中性关系。
3、斯坦福自然语言推断（SNLI）语料库是一个比较流行的自然语言推断基准数据集。