根据译文片段预测翻译作者

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发布于: 2 小时前

本教程的目的是带领大家学会，根据译文片段预测翻译作者

本次用到的数据集是三个 txt 文本，分别是 cowper.txt、derby.txt、butler.txt ，该文本已经经过一些预处理，去除了表头，页眉等

接下来我们加载数据，这里我们使用 tf.data.TextLineDataset API，而不是之前使用的 text_dataset_from_directory，两者的区别是，前者加载 txt 文件里的每一行作为一个样本，后者是加载整个 txt 文件作为一个样本

DIRECTORY_URL = 'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/illiad/'FILE_NAMES = ['cowper.txt', 'derby.txt', 'butler.txt']
for name in FILE_NAMES:  text_dir = utils.get_file(name, origin=DIRECTORY_URL + name)
parent_dir = pathlib.Path(text_dir).parentlist(parent_dir.iterdir())
def labeler(example, index):  return example, tf.cast(index, tf.int64)
labeled_data_sets = []
for i, file_name in enumerate(FILE_NAMES):  lines_dataset = tf.data.TextLineDataset(str(parent_dir/file_name))  labeled_dataset = lines_dataset.map(lambda ex: labeler(ex, i))  labeled_data_sets.append(labeled_dataset)

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如上图所示，我们可以看到，txt 文件里的每一行确实是一个样本，其实上面的数据已经经过进一步处理了，变成 (example, label) pair 了

接下来我们需要对文本进行 standardize and tokenize，然后再使用 StaticVocabularyTable，建立 tokens 到 integers 的映射

这里我们使用 UnicodeScriptTokenizer 来 tokenize 数据集，代码如下所示

tokenizer = tf_text.UnicodeScriptTokenizer()
def tokenize(text, unused_label):  lower_case = tf_text.case_fold_utf8(text)  return tokenizer.tokenize(lower_case)
tokenized_ds = all_labeled_data.map(tokenize)

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上图是 tokenize 的结果展示

下一步，我们需要建立 vocabulary，根据 tokens 的频率做一个排序，并取排名靠前的 VOCAB_SIZE 个元素

tokenized_ds = configure_dataset(tokenized_ds)
vocab_dict = collections.defaultdict(lambda: 0)for toks in tokenized_ds.as_numpy_iterator():  for tok in toks:    vocab_dict[tok] += 1
vocab = sorted(vocab_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)vocab = [token for token, count in vocab]vocab = vocab[:VOCAB_SIZE]vocab_size = len(vocab)print("Vocab size: ", vocab_size)print("First five vocab entries:", vocab[:5])

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接下来，我们需要用 vocab 创建 StaticVocabularyTable，因为 0 被保留用于表明 padding，1 被保留用于表明 OOV token，所以我们的实际 map tokens 的 integer 是 [2, vocab_size+2]，代码如下所示

keys = vocabvalues = range(2, len(vocab) + 2)  # reserve 0 for padding, 1 for OOV
init = tf.lookup.KeyValueTensorInitializer(    keys, values, key_dtype=tf.string, value_dtype=tf.int64)
num_oov_buckets = 1vocab_table = tf.lookup.StaticVocabularyTable(init, num_oov_buckets)

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最后我们要封装一个函数用于 standardize, tokenize and vectorize 数据集，通过 tokenizer and lookup table

def preprocess_text(text, label):  standardized = tf_text.case_fold_utf8(text)  tokenized = tokenizer.tokenize(standardized)  vectorized = vocab_table.lookup(tokenized)  return vectorized, label

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上图是关于把 raw text 转化成 tokens 的展示结果

接下来，我们需要对数据集进行划分，然后再创建模型，最后就可以开始训练了，代码如下所示

all_encoded_data = all_labeled_data.map(preprocess_text)
train_data = all_encoded_data.skip(VALIDATION_SIZE).shuffle(BUFFER_SIZE)validation_data = all_encoded_data.take(VALIDATION_SIZE)
train_data = train_data.padded_batch(BATCH_SIZE)validation_data = validation_data.padded_batch(BATCH_SIZE)
vocab_size += 2
train_data = configure_dataset(train_data)validation_data = configure_dataset(validation_data)
model = create_model(vocab_size=vocab_size, num_labels=3)model.compile(    optimizer='adam',    loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),    metrics=['accuracy'])history = model.fit(train_data, validation_data=validation_data, epochs=3)

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上图是训练的结果展示，在验证集上的准确率达到了 84.18%

inputs = [    "Join'd to th' Ionians with their flowing robes,",  # Label: 1    "the allies, and his armour flashed about him so that he seemed to all",  # Label: 2    "And with loud clangor of his arms he fell.",  # Label: 0]predicted_scores = export_model.predict(inputs)predicted_labels = tf.argmax(predicted_scores, axis=1)for input, label in zip(inputs, predicted_labels):  print("Question: ", input)  print("Predicted label: ", label.numpy())

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最后我们用训练后的模型进行预测，结果如下图所示