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超详细中文注释的GPT2新闻标题生成项目

作者:互联网

超详细中文注释的GPT2新闻标题生成项目:https://zhuanlan.zhihu.com/p/338171330

笔者开源了一个带有超详细中文注释的GPT2新闻标题生成项目。

该项目参考了GPT2-ChineseGPT2-chitchatCDial-GPTGPT2等多个GPT2开源项目(感谢大佬们的开源),并根据自己的理解,将代码进行重构,添加详细注释,希望可以帮助到有需要的同学。

项目是基于HuggingFace的transformers实现GPT2模型代码进行修改、训练及测试。并且通过Flask框架搭建了一个Web服务,将新闻标题生成模型进行工程化,可以通过页面,可视化地体验新闻标题生成效果。

该项目的目的是带领大家走一遍GPT2生成模型的训练、测试及部署全部流程。

项目地址:

https://github.com/liucongg/GPT2-NewsTitle​ github.com

本文主要是对项目中的代码进行讲解,主要从数据预处理数据类实现模型代码实现模型训练模型测试模型上线,六个部分进行介绍,如下。

数据预处理

数据来源于新浪微博,由He Zhengfang大佬整理,详细链接如下:中文短文本摘要数据集

由于数据来自微博,在标题中常常带有“话题”、“表情”标记,在正文中常常带有“HTML”标记,如下:

Title:
2014#福布斯中国名人榜#:她再夺冠[威武]
Content:
为什么我们要工作?听演讲者Barry Schwartz告诉你工作的另一个重要意义。非常有深度的一个演讲,值得一看!http://t.cn/RqzKvtn 转发学习,给自己的工作加油打气吧![good] ​​

因此需要对数据进行清洗,具体如下:

(1)对标题清洗时,会去除“##”符号(一般为微博数据的话题标记)、去除“[]”中间的文字(一般为微博数据中的表情)、合并标题中过多的空格

def clean_weibo_title(title: str):
    """
    对微博数据中的标题内容(待生成)进行清洗
    Args:
        title: 标题

    Returns:

    """
    # 去除##符号(一般为微博数据的话题标记)
    title = re.sub(r"#", "", title)
    # 去除[]中间的文字(一般为微博数据中的表情)
    title = re.sub(r"(\[{1,2})(.*?)(\]{1,2})", "", title)
    # 合并标题中过多的空格
    title = re.sub(r"\s+", " ", title)
    return title

(2)对正文清洗时,会去除网址、合并正文中过多的空格、去除“\u200b”字符

def clean_weibo_content(content: str):
    """
    对微博数据中的文本内容进行清洗
    Args:
        content: 文本

    Returns:

    """
    # 去除网址
    content = re.sub(r"(https|http)?:\/\/(\w|\.|\/|\?|\=|\&|\%)*\b", "", content)
    # 合并正文中过多的空格
    content = re.sub(r"\s+", " ", content)
    # 去除\u200b字符
    content = content.replace("\u200b", "")
    return content

(3)对清洗后的数据进行整合,去除重复数据、正文内容字数小于100的数据和标题内容字数小于2的数据;并且拆分训练集和测试集。

def build_news_data(content_path, title_path, train_save_path, test_save_path):
    """
    对微博数据进行清洗,构建训练集和测试集
    Args:
        content_path: 正文内容文件路径
        title_path: 标题内容文件路径
        train_save_path: 训练集文件路径
        test_save_path: 测试集文件路径

    Returns:

    """
    # 打开文件,并将其zip成一个文件
    content_data = open(content_path, "r", encoding="utf-8")
    title_data = open(title_path, "r", encoding="utf-8")
    data = zip(content_data.readlines(), title_data.readlines())
    # 使用多进程处理数据
    threads = min(8, cpu_count())
    with Pool(threads) as p:
        annoate_ = partial(clean_data)
        data = list(tqdm(p.imap(annoate_, data, chunksize=8),
                         desc="build data"
                         )
                    )
    # 对数据进行过滤,去除重复数据、正文内容字长小于100的数据和标题内容字长小于100的数据
    data_set = set()
    data_new = []
    for d in data:
        if d["content"] in data_set or len(d["content"]) < 100 or len(d["title"]) < 2:
            continue
        else:
            data_set.add(d["content"])
            data_new.append(d)
    # 拆分数据,构建训练集和测试集
    random.shuffle(data_new)
    train_data = data_new[:-3000]
    test_data = data_new[-3000:]
    fin = open(train_save_path, "w", encoding="utf-8")
    fin.write(json.dumps(train_data, indent=4, ensure_ascii=False))
    fin.close()
    fin = open(test_save_path, "w", encoding="utf-8")
    fin.write(json.dumps(test_data, indent=4, ensure_ascii=False))
    fin.close()

详细代码见Github项目的data_helper.py文件。

数据类实现

数据类的作用是将文本数据转换成模型可以使用的索引数据,并预先存储下来。避免模型每训练一步,都进行无效的数据转换操作。

(1)判断是否存在缓存文件,如果存在,则直接加载;否则重新将文本数据转换为索引数据,并存为缓存。

if os.path.exists(cached_feature_file) and not is_overwrite:
    logger.info("已经存在缓存文件{},直接加载".format(cached_feature_file))
    self.data_set = torch.load(cached_feature_file)["data_set"]
# 如果缓存数据不存在,则对原始数据进行数据处理操作,并将处理后的数据存成缓存文件
else:
    logger.info("不存在缓存文件{},进行数据预处理操作".format(cached_feature_file))
    self.data_set = self.load_data(path_file)
    logger.info("数据预处理操作完成,将处理后的数据存到{}中,作为缓存文件".format(cached_feature_file))
    torch.save({"data_set": self.data_set}, cached_feature_file)

(2)将文本数据转换为索引数据的函数

def convert_feature(self, sample):
    """
    数据处理函数
    Args:
        sample: 一个字典,包含新闻的正文和新闻的标题,格式为{"content": content, "title": title}

    Returns:

    """
    input_ids = []
    token_type_ids = []
    # 对新闻正文进行tokenizer.tokenize分词
    content_tokens = self.tokenizer.tokenize(sample["content"])
    # 对新闻标题进行tokenizer.tokenize分词,注意tokenizer中已经将[Space]作为一个分隔符,不会切割成多个字符
    title_tokens = self.tokenizer.tokenize(sample["title"].replace(" ", "[Space]"))
    # 判断如果正文过长,进行截断
    if len(content_tokens) > self.max_len - len(title_tokens) - 3:
        content_tokens = content_tokens[:self.max_len - len(title_tokens) - 3]
    # 生成模型所需的input_ids和token_type_ids
    input_ids.append(self.tokenizer.cls_token_id)
    token_type_ids.append(self.content_id)
    input_ids.extend(self.tokenizer.convert_tokens_to_ids(content_tokens))
    token_type_ids.extend([self.content_id] * len(content_tokens))
    input_ids.append(self.tokenizer.sep_token_id)
    token_type_ids.append(self.content_id)
    input_ids.extend(self.tokenizer.convert_tokens_to_ids(title_tokens))
    token_type_ids.extend([self.title_id] * len(title_tokens))
    input_ids.append(self.tokenizer.sep_token_id)
    token_type_ids.append(self.title_id)
    # 判断input_ids与token_type_ids长度是否一致
    assert len(input_ids) == len(token_type_ids)
    # 判断input_ids长度是否小于等于最大长度
    assert len(input_ids) <= self.max_len
    return input_ids, token_type_ids

详细代码见Github项目的data_set.py文件。

模型代码实现

模型部分,主要对transformers包中GPT2LMHeadModel类进行重写,修改计算loss部分,只计算预测title部分的loss。

模型的输入由word embedding、segment embedding和position embedding三部分组成,具体如下图所示:

<img src="https://pic2.zhimg.com/v2-3d0484339fde98d71972fdc58439ca1d_b.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="1117" data-rawheight="205" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1117" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-3d0484339fde98d71972fdc58439ca1d_r.jpg"/>
为什么需要加segment embedding?
为了更好地区分Content和Title,并且根据token type id可以仅计算title部分的损失值。
def forward(self, input_ids=None, past=None, token_type_ids=None, labels=None, title_id=None):
    """
    前向函数,计算GPT2预测结果值
    Args:
        input_ids: 输入序列在词表中的索引序列,size:[batch_size, sequence_length]
        past: 包含由模型预先计算好的隐藏状态,一般使用在预测阶段,用于加速顺序解码,防止重复计算前面计算过的token
        token_type_ids: 用于区分输入序列中content和title的分隔符序列,size:[batch_size, sequence_length]
        labels: 标签序列,size:[batch_size, sequence_length],一般情况下,与input_ids相同
        title_id: title部分分隔符的id
    Returns:

    """
    # 获取GPT2模型的输出结果
    transformer_outputs = self.transformer(input_ids, past=past, token_type_ids=token_type_ids)
    # 获取GPT2模型的最后一层的隐层节点状态,size:[batch_size, sequence_length, config.n_embd]
    hidden_states = transformer_outputs[0]
    # 预测隐层节点状态中的每一个token的下一个token,size:[batch_size, sequence_length, config.vocab_size]
    lm_logits = self.lm_head(hidden_states)
    # 拼接输出结果
    outputs = (lm_logits,) + transformer_outputs[1:]
    # 如果labels不为None时,计算损失值loss,并拼接到输出结果中
    if labels is not None:
        # 计算loss时,title_id不可以为None,因为需要title_id找到title的部分
        if title_id is None or token_type_ids is None:
            raise Exception("当labels不为None时, title_id和token_type_ids均不可以为None。")
        # 获取mask值,如果token_type_ids中等于title_id的部分需要计算loss,标记为1;否则为0。
        # size:[batch_size, sequence_length]
        mask = (token_type_ids == title_id).long()
        # 获取新的标签,size:[batch_size, sequence_length]
        labels = labels * mask
        # 对预测结果和标签进行偏移操作
        # GPT2的生成机制为通过前面的token,预测下一个token;并且labels与input_ids相同,
        # 因此input_ids中的第一个token的预测结果,实际上是标签中的第二个token,以此类推,最终仅计算sequence_length-1个token的loss
        shift_logits = lm_logits[..., :-1, :].contiguous()
        shift_labels = labels[..., 1:].contiguous()
    <span class="c1"># 定义损失函数CrossEntropyLoss,并且设置忽略计算loss的索引,以及返回loss的形式</span>
    <span class="c1"># 忽略shift_labels中为0的loss,也就是仅计算title部分的损失值</span>
    <span class="c1"># 对loss的计算方式设为sum,由于我们仅计算了itle部分的损失值,如果使用mean,会使loss变小(实际除的是sequence_length-1,不是title部分的真实长度)</span>
    <span class="n">loss_fct</span> <span class="o">=</span> <span class="n">CrossEntropyLoss</span><span class="p">(</span><span class="n">ignore_index</span><span class="o">=</span><span class="mi">0</span><span class="p">,</span> <span class="n">reduction</span><span class="o">=</span><span class="s2">"sum"</span><span class="p">)</span>
    <span class="n">loss</span> <span class="o">=</span> <span class="n">loss_fct</span><span class="p">(</span><span class="n">shift_logits</span><span class="o">.</span><span class="n">view</span><span class="p">(</span><span class="o">-</span><span class="mi">1</span><span class="p">,</span> <span class="n">shift_logits</span><span class="o">.</span><span class="n">size</span><span class="p">(</span><span class="o">-</span><span class="mi">1</span><span class="p">)),</span> <span class="n">shift_labels</span><span class="o">.</span><span class="n">view</span><span class="p">(</span><span class="o">-</span><span class="mi">1</span><span class="p">))</span>
    <span class="c1"># 获取title部分的真实长度,并计算真实loss</span>
    <span class="n">num</span> <span class="o">=</span> <span class="n">shift_labels</span><span class="o">.</span><span class="n">ne</span><span class="p">(</span><span class="mi">0</span><span class="p">)</span><span class="o">.</span><span class="n">long</span><span class="p">()</span><span class="o">.</span><span class="n">sum</span><span class="p">()</span><span class="o">.</span><span class="n">item</span><span class="p">()</span>
    <span class="n">loss</span> <span class="o">=</span> <span class="n">loss</span> <span class="o">/</span> <span class="n">num</span>
    <span class="n">outputs</span> <span class="o">=</span> <span class="p">(</span><span class="n">loss</span><span class="p">,)</span> <span class="o">+</span> <span class="n">outputs</span>
<span class="k">return</span> <span class="n">outputs</span>  <span class="c1"># (loss), lm_logits, presents, (all hidden_states), (attentions)</span></code></pre></div><p>详细代码见Github项目的model.py文件。</p><h2>模型训练</h2><p>模型训练参数如下图所示:</p><figure data-size="normal"><noscript>&lt;img src="https://pic4.zhimg.com/v2-c0a650d43fefb2ac864fca4facfa3f87_b.jpg" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="948" data-rawheight="898" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="948" data-original="https://pic4.zhimg.com/v2-c0a650d43fefb2ac864fca4facfa3f87_r.jpg"/&gt;</noscript><img src="data:image/svg+xml;utf8,&lt;svg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' width='948' height='898'&gt;&lt;/svg&gt;" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="948" data-rawheight="898" class="origin_image zh-lightbox-thumb lazy" width="948" data-original="https://pic4.zhimg.com/v2-c0a650d43fefb2ac864fca4facfa3f87_r.jpg" data-actualsrc="https://pic4.zhimg.com/v2-c0a650d43fefb2ac864fca4facfa3f87_b.jpg"></figure><p>模型训练执行代码如下:</p><div class="highlight"><pre><code class="language-text">python3 train.py


python3 train.py --output_dir output_dir/(自定义保存模型路径)

模型训练文件主要由以下几个函数组成:(1)设置训练模型所需参数函数set_args;(2)训练模型函数train;(3)对测试数据集进行模型测试evaluate;(4)主函数main。

详细代码见Github项目的train.py文件。

值得注意的是,在实例化tokenizer时,一定要使用tokenizer.add_tokens("[Space]", special_tokens=True),目的是为了将[Space]作为一个切分整体,例如:“我爱[Space]北京天安门。”,使用原始tokenizer分词结果为"[‘我’, ‘爱’, ‘[’, ‘Space’, ‘]’, ‘北’, ‘京’, ‘天’, ‘安’,‘门’,’。’]";增加切分符号后的结果为"[‘我’, ‘爱’, ‘[Space]’, ‘北’, ‘京’, ‘天’, ‘安’,‘门’,’。’]"。

模型测试

模型测试部分,主要是通过不同的解码策略,对已经训练好的模型进行单个样本的预测。

(1)top_k或top_p解码策略,仅保留top_k个或累积概率到达top_p的标记,其他标记设为filter_value,后续在选取标记的过程中会取不到值设为无穷小。

def top_k_top_p_filtering(logits, top_k, top_p, filter_value=-float(“Inf”)):
“”"
top_k或top_p解码策略,仅保留top_k个或累积概率到达top_p的标记,其他标记设为filter_value,后续在选取标记的过程中会取不到值设为无穷小。
Args:
logits: 预测结果,即预测成为词典中每个词的分数
top_k: 只保留概率最高的top_k个标记
top_p: 只保留概率累积达到top_p的标记
filter_value: 过滤标记值

Returns:

“”"
# logits的维度必须为2,即size:[batch_size, vocab_size]
assert logits.dim() 2
# 获取top_k和字典大小中较小的一个,也就是说,如果top_k大于字典大小,则取字典大小个标记
top_k = min(top_k, logits[0].size(-1))
# 如果top_k不为0,则将在logits中保留top_k个标记
if top_k > 0:
# 由于有batch_size个预测结果,因此对其遍历,选取每个预测结果的top_k标记
for logit in logits:
indices_to_remove = logit < torch.topk(logit, top_k)[0][…, -1, None]
logit[indices_to_remove] = filter_value
# 如果top_p不为0,则将在logits中保留概率值累积达到top_p的标记
if top_p > 0.0:
# 对logits进行递减排序
sorted_logits, sorted_indices = torch.sort(logits, descending=True, dim=-1)
# 对排序后的结果使用softmax归一化,再获取累积概率序列
# 例如:原始序列[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],则变为:[0.1, 0.3, 0.6, 1.0]
cumulative_probs = torch.cumsum(F.softmax(sorted_logits, dim=-1), dim=-1)
# 删除累积概率高于top_p的标记
sorted_indices_to_remove = cumulative_probs > top_p
# 将索引向右移动,使第一个标记也保持在top_p之上
sorted_indices_to_remove[…, 1:] = sorted_indices_to_remove[…, :-1].clone()
sorted_indices_to_remove[…, 0] = 0
for index, logit in enumerate(logits):
# 由于有batch_size个预测结果,因此对其遍历,选取每个预测结果的累积概率达到top_p的标记
indices_to_remove = sorted_indices[index][sorted_indices_to_remove[index]]
logit[indices_to_remove] = filter_value
return logits

(2)对单个样本进行预测

def predict_one_sample(model, tokenizer, device, args, content):
“”"
对单个样本进行预测
Args:
model: 模型
tokenizer: 分词器
device: 设备信息
args: 配置项信息
content: 新闻正文

Returns:

“”"
# 对新闻正文进行预处理,并判断如果超长则进行截断
content_tokens = tokenizer.tokenize(content)
if len(content_tokens) > args.max_len - 3 - args.generate_max_len:
content_tokens = content_tokens[:args.max_len - 3 - args.generate_max_len]
# 获取content_id、title_id、unk_id、sep_id值
content_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids("[Content]")
title_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids("[Title]")
unk_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids("[UNK]")
sep_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids("[SEP]")
# 将tokens索引化,变成模型所需格式
content_tokens = ["[CLS]"] + content_tokens + ["[SEP]"]
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(content_tokens)
# 将input_ids和token_type_ids进行扩充,扩充到需要预测标题的个数,即batch_size
input_ids = [copy.deepcopy(input_ids) for in range(args.batch_size)]
token_type_ids = [[content_id] * len(content_tokens) for in range(args.batch_size)]
# 将input_ids和token_type_ids变成tensor
input_tensors = torch.tensor(input_ids).long().to(device)
token_type_tensors = torch.tensor(token_type_ids).long().to(device)
next_token_type = torch.tensor([[title_id] for in range(args.batch_size)]).long().to(device)
# 用于存放每一步解码的结果
generated = []
# 用于存放,完成解码序列的序号
finish_set = set()
with torch.no_grad():
# 遍历生成标题最大长度
for in range(args.generate_max_len):
outputs = model(input_ids=input_tensors, token_type_ids=token_type_tensors)
# 获取预测结果序列的最后一个标记,next_token_logits size:[batch_size, vocab_size]
next_token_logits = outputs[0][:, -1, :]
# 对batch_size进行遍历,将词表中出现在序列中的词的概率进行惩罚
for index in range(args.batch_size):
for token_id in set([token_ids[index] for token_ids in generated]):
next_token_logits[index][token_id] /= args.repetition_penalty
# 对batch_size进行遍历,将词表中的UNK的值设为无穷小
for next_token_logit in next_token_logits:
next_token_logit[unk_id] = -float(“Inf”)
# 使用top_k_top_p_filtering函数,按照top_k和top_p的值,对预测结果进行筛选
filter_logits = top_k_top_p_filtering(next_token_logits, top_k=args.top_k, top_p=args.top_p)
# 对filter_logits的每一行做一次取值,输出结果是每一次取值时filter_logits对应行的下标,即词表位置(词的id)
# filter_logits中的越大的值,越容易被选中
next_tokens = torch.multinomial(F.softmax(filter_logits, dim=-1), num_samples=1)
# 判断如果哪个序列的预测标记为sep_id时,则加入到finish_set
for index, token_id in enumerate(next_tokens[:, 0]):
if token_id sep_id:
finish_set.add(index)
# 判断,如果finish_set包含全部的序列序号,则停止预测;否则继续预测
finish_flag = True
for index in range(args.batch_size):
if index not in finish_set:
finish_flag = False
break
if finish_flag:
break
# 将预测标记添加到generated中
generated.append([token.item() for token in next_tokens[:, 0]])
# 将预测结果拼接到input_tensors和token_type_tensors上,继续下一次预测
input_tensors = torch.cat((input_tensors, next_tokens), dim=-1)
token_type_tensors = torch.cat((token_type_tensors, next_token_type), dim=-1)
# 用于存储预测结果
candidate_responses = []
# 对batch_size进行遍历,并将token_id变成对应汉字
for index in range(args.batch_size):
responses = []
for token_index in range(len(generated)):
# 判断,当出现sep_id时,停止在该序列中添加token
if generated[token_index][index] != sep_id:
responses.append(generated[token_index][index])
else:
break
# 将token_id序列变成汉字序列,去除"##",并将[Space]替换成空格
candidate_responses.append(
“”.join(tokenizer.convert_ids_to_tokens(responses)).replace("##", “”).replace("[Space]", " “))
return candidate_responses

详细代码见Github项目的generate_title.py文件。

测试结果如下:

从测试集中抽一篇
content:
今日,中国三条重要高铁干线——兰新高铁、贵广铁路和南广铁路将开通运营。其中兰新高铁是中国首条高原高铁,全长1776公里,最高票价658元。贵广铁路最贵车票320元,南广铁路最贵车票206.5元,这两条线路大大缩短西南与各地的时空距离。出行更方便了!中国“高铁版图”再扩容 三条重要高铁今日开通
title:
生成的第1个标题为:中国“高铁版图”再扩容 三条重要高铁今日开通
生成的第2个标题为:贵广铁路最高铁版图
生成的第3个标题为:出行更方便了!中国“高铁版图”再扩容三条重要高铁今日开通

模型上线

通过Flask框架搭建了一个Web服务,将新闻摘要生成模型进行工程化,可以通过页面可视化地体验新闻摘要生成效果。

详细代码见Github项目的http_server.py文件。

并且在我之前文章中,详细介绍过如何使用Flask框架搭建Web服务,见:

刘聪NLP:Web服务部署深度学习模型​ zhuanlan.zhihu.com图标 刘聪NLP:Web服务部署深度学习模型-续集​ zhuanlan.zhihu.com图标

启动服务命令:

python3 http_server.py

python3 http_server.py --http_id “0.0.0.0” --port 5555

本地测试直接使用"127.0.0.1:5555/news-title-generate”,如果给他人访问,只需将"127.0.0.1"替换成的电脑的IP地址即可。

初始页面如下图所示:

<img src=“https://pic1.zhimg.com/v2-1270e086554007ef3ebc73dceda6cb10_b.jpg” data-caption="" data-size=“normal” data-rawwidth=“2553” data-rawheight=“760” class=“origin_image zh-lightbox-thumb” width=“2553” data-original=“https://pic1.zhimg.com/v2-1270e086554007ef3ebc73dceda6cb10_r.jpg”/>

输入新闻正文后,点击“一键生成”,可以获取到生成的新闻标题,如下图所示:

<img src=“https://pic1.zhimg.com/v2-fcfca685e6bc98ef53279892f4f293fc_b.jpg” data-caption="" data-size=“normal” data-rawwidth=“2555” data-rawheight=“787” class=“origin_image zh-lightbox-thumb” width=“2555” data-original=“https://pic1.zhimg.com/v2-fcfca685e6bc98ef53279892f4f293fc_r.jpg”/>

后期工作

可能会将清华新闻数据、搜狗新闻数据等新闻数据集进行整理清洗,构建一个较完善的新闻摘要数据集。

可能会使用新闻数据训练一个小的GPT2预训练模型。

可能会对已上传的新闻标题生成模型进行更新,训练一个效果较好的模型。

总结

GPT2模型已经非常成熟,也有很多很好的开源项目。笔者本着开源之心,将代码进行整理,增加详细注释,希望可以帮助大家更好地理解代码。也欢迎大家留言讨论。

鸽了这么久,终于回来了~~~~~~

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来源: https://blog.csdn.net/stay_foolish12/article/details/111661358