【NLP】使用Google的T5提取文本特征-轻识

作者 | Mike Casale

编译 | VK
来源 | Towards Data Science

下图是文本到文本框架的示意图。每个任务都使用文本作为模型的输入，通过训练生成一些目标文本。

这允许在不同的任务中使用相同的模型、损失函数和超参数，包括翻译（绿色）、语言可接受性（红色）、句子相似性（黄色）和文档摘要（蓝色）。

在本文中，我们将演示如何使用Google T5对表格数据中的文本进行特征化。你可以使用这个存储库中的Jupyter笔记本：

https://github.com/mikewcasale/nlp_primitives

当试图在机器学习管道中利用真实世界的数据时，通常会遇到书面文本—例如，在预测房地产估价时，有许多数字特征，例如：

“卧室数量”
“浴室数量”
“面积（平方英尺）”
“纬度”
“经度”
等等…

但同时，也有大量的书面文本，比如在Zillow等网站的房地产上市描述中。这些文本数据可以包括许多其他方面没有考虑到的有价值的信息，例如：

开放式厨房/平面图
花岗岩个数
硬木地板
不锈钢电器
最近的装修
等等…

然而，令人惊讶的是，许多AutoML工具完全忽略了这些信息，因为诸如XGBoost之类的流行表格算法不能直接使用书面文本。

这就是Featuretools基本函数的用武之地。Featuretools旨在为不同类型的数据（包括文本）自动创建特征，然后表格机器学习模型可以使用这些数据。

在本文中，我们将展示如何扩展nlp Primitive库，以便与Google最先进的T5模型一起使用，并在此过程中创建最重要的nlp特征，进而提高准确性。

关于T5

对于任何不熟悉T5的读者来说，T5模型出现在谷歌的论文中，题目是Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer。

使用Hugging Face T5的一个机器学习demo

在NLP的背景下，Hugging Face Transformers是一个自然语言处理库，对很多ML模型开放，并得到了像Flair、Asteroid、ESPnet、Pyannote等库的支持。

为了扩展NLP库以便与T5一起使用，我们将构建两个自定义TransformPrimitive类。出于实验目的，我们测试了两种方法：

微调Hugging Face T5-base
Hugging Face T5-base的情感分析

首先，让我们加载基本模型。

from simpletransformers.t5 

import T5Modelmodel_args = {
    "max_seq_length": 196,
    "train_batch_size": 8,
    "eval_batch_size": 8,
    "num_train_epochs": 1,
    "evaluate_during_training": True,
    "evaluate_during_training_steps": 15000,
    "evaluate_during_training_verbose": True,
    "use_multiprocessing": False,
    "fp16": False,
    "save_steps": -1,
    "save_eval_checkpoints": False,
    "save_model_every_epoch": False,
    "reprocess_input_data": True,
    "overwrite_output_dir": True,
    "wandb_project": None,
}

model = T5Model("t5", "t5-base", args=model_args)

第二，让我们加载预训练模型。

model_pretuned_sentiment = T5Model('t5',
                                   'mrm8488/t5-base-finetuned-imdb-sentiment',
                                   use_cuda=True)
model_pretuned_sentiment.args

为了对t5模型进行微调，需要对训练数据进行重组和格式化。

从Kaggle数据集，我们将review_text列映射到一个名为input_text的新列，我们将review_rating列映射到一个名为target_text的新列，这意味着review_rating就是我们试图预测的内容。

这些更改符合Simpletransformers库接口，用于微调t5，其中主要的附加要求是指定一个“前缀”，用于帮助进行多任务训练（注意：在本例中，我们将重点放在单个任务上，因此前缀不必使用，但是，我们无论如何都会定义它，以便于使用）。

dft5 = df[['review_text','review_rating']
].rename({
'review_text':'input_text',
'review_rating':'target_text'
},axis=1)

dft5['prefix'] = ['t5-encode' for x in range(len(dft5))]dft5['target_text'] = 

dft5['target_text'].astype(str)

dft5

本例中的目标文本是消费者对给定餐厅的评分。我们可以通过以下方法轻松地微调T5模型

from sklearn.model_selection import train_test_split

train_df, eval_df = train_test_split(dft5)

model.train_model(train_df, eval_data=eval_df)

接下来，我们加载预训练模型。

test = ['Great drinks and food', 
list(np.array(model.predict(test)).astype(float))
 'Good food &amp; beer',

 Generating outputs: 0%| | 0/1 [00:00<?, ?it/s] Generating outputs: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 3.17it/s] Generating outputs: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00, 3.16it/s] Decoding outputs: 0%| | 0/3 [00:00<?, ?it/s] Decoding outputs: 33%|███▎ | 1/3 [00:00<00:01, 1.14it/s] Decoding outputs: 100%|██████████| 3/3 [00:00<00:00, 3.43it/s] Out[14]: [4.0, 4.0, 4.0] 
 'Pretty good beers']

我们可以看到，微调模型输出了review_rankings列表[4.0，4.0，4.0]，这是一个预测结果。

接下来，让我们使用预训练的模型进行测试。

test = ['Great drinks and food', 
     'Good food &amp; beer', 
     'Pretty good beers']

list(np.where(np.array(model_pretuned_sentiment.predict(test))=='positive', 1.0, 0.0))

Generating outputs:   0%|          | 0/1 [00:00<?, ?it/s] Generating outputs: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00,  7.57it/s] Generating outputs: 100%|██████████| 1/1 [00:00<00:00,  7.56it/s]  Decoding outputs:   0%|          | 0/3 [00:00<?, ?it/s] Decoding outputs:  33%|███▎      | 1/3 [00:00<00:01,  1.17it/s] Decoding outputs: 100%|██████████| 3/3 [00:00<00:00,  3.50it/s] Out[15]: [1.0, 1.0, 1.0]

注意，预训练模型输出一个布尔真/假值列表，该列表指示语句是正还是负-我们将它们转换为浮点值，以便更好地与表格建模集成。在这种情况下，所有值都为true，因此输出变为[1.0、1.0、1.0]。

既然我们已经加载了两个版本的T5，我们可以构建TransformPrimitive类，这些类将与NLP和Featuretools库集成。

from featuretools.primitives.base import TransformPrimitive
from featuretools.variable_types import Numeric, Text


class T5Encoder(TransformPrimitive):

    name = "t5_encoder"
    input_types = [Text]
    return_type = Numeric
    default_value = 0

    def __init__(self, model=model):
      self.model = model    
    def get_function(self): 

      def t5_encoder(x):
            model.args.use_multiprocessing = True
            return list(np.array(model.predict(x.tolist())).astype(float))
      return t5_encoder

以上代码创建了一个名为T5编码器的新类，该类将使用微调的T5模型，下面的代码创建了一个名为T5SentimentEncoder的新类，该类将使用预训练的T5模型。

class T5SentimentEncoder(TransformPrimitive):

    name = "t5_sentiment_encoder"
    input_types = [Text]
    return_type = Numeric
    default_value = 0

    def __init__(self, model=model_pretuned_sentiment):
      self.model = model

    def get_function(self):
      def t5_sentiment_encoder(x):
          model.args.use_multiprocessing = True
            return list(np.where(np.array(model_pretuned_sentiment.predict(x.tolist()))=='positive',1.0,0.0))
        return t5_sentiment_encoder

Featuretools现在知道如何使用T5来为文本列提供特征，它甚至会使用T5输出计算聚合

定义了这些新类之后，我们只需将它们与默认类一起以所需的Featuretools格式包起来，这将使它们可用于自动化特征工程

trans = [
           T5Encoder,
           T5SentimentEncoder,
           DiversityScore,
           LSA,
           MeanCharactersPerWord,
           PartOfSpeechCount,
           PolarityScore, 
           PunctuationCount,
           StopwordCount,
           TitleWordCount,
           UniversalSentenceEncoder,
           UpperCaseCount
        ]

ignore = {'restaurants': ['rating'],
          'reviews': ['review_rating']}

drop_contains = ['(reviews.UNIVERSAL']

features = ft.dfs(entityset=es,
                  target_entity='reviews',
                  trans_primitives=trans,
                  verbose=True,
                  features_only=True,
                  ignore_variables=ignore,
                  drop_contains=drop_contains,
                  max_depth=4)

正如你在下面的输出中看到的，Featuretools库非常强大！事实上，除了这里显示的T5特征之外，它还使用指定的所有其他NLP Primitive创建了数百个特征，非常酷！

feature_matrix = ft.calculate_feature_matrix(features=features,
                                             entityset=es,
                                             verbose=True)

features

机器学习

现在我们使用包含新创建的T5 Primitive的特征矩阵从sklearn创建和测试各种机器学习模型。

作为提醒，我们将比较T5增强的精确度和Alteryx博客《自动特征工程的自然语言处理》中演示的精确度：https://innovation.alteryx.com/natural-language-processing-featuretools/

使用逻辑回归：

请注意，上面的0.64逻辑回归分数显示了比Featuretools原生逻辑回归分数0.63有0.01的改进。

使用随机林分类器：

请注意，上面T5增强的0.65随机林分类器分数显示了比Featuretools本机随机林分类器分数0.64有0.01的改进。

随机森林分类器特征重要性

我们可以查看sklearn随机森林分类器的特征重要性，可以看到改进的分数归于新的T5特征。

从上表中我们可以看到，随机林模型的最高特征重要性是新创建的特征

T5情感编码器（标题）！

关键特征

T5模型是一个健壮、灵活的文本到文本转换器，它可以增强几乎任何NLP任务的结果，包括处理文本数据时NLP Primitive库的结果。虽然额外的准确度在这里微不足道，但几乎可以肯定的是，除了情绪分析之外，通过实施额外的预训练模型，可以提高准确度。
此外，在这个例子中，我们微调的T5版本只在review_text上训练，而不是在review_title数据上训练，这似乎与Featuretools创建的特征不一致。纠正这个问题很可能意味着更高的整体性能。
扩展Featuretools框架非常简单，可以使用Hugging Face transformers和Simpletransformers库。再加上几行代码，精确度就提高了，代码的复杂度也保持不变。


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