Chainer とはニューラルネットの実装を簡単にしたフレームワークです。
言語モデルとはある単語が来たときに次の単語に何が来やすいかを予測するものです。
言語モデルにはいくつか種類があるのでここでも紹介しておきます。
ニューラル言語モデル
リカレントニューラル言語モデル
以下では、このChainerを利用しデータを準備するところから実際に言語モデルを構築し学習・評価を行うまでの手順を解説します。
もしGPUを使用したい方は、以下にまとめてあるのでご参考ください。
Chainerの言語処理では多数のライブラリを導入します。
In [ ]:
import time
import math
import sys
import pickle
import copy
import os
import re
import numpy as np
from chainer import cuda, Variable, FunctionSet, optimizers
import chainer.functions as F
`導入するライブラリの代表例は下記です。
numpy: 行列計算などの複雑な計算を行なうライブラリchainer: Chainerの導入下記を設定しています。
In [ ]:
#-------------Explain7 in the Qiita-------------
n_epochs = 30
n_units = 625
batchsize = 100
bprop_len = 10
grad_clip = 0.5
data_dir = "data_hands_on"
checkpoint_dir = "cv"
#-------------Explain7 in the Qiita-------------
学習用にダウンロードしたファイルをプログラムに読ませる処理を関数化しています 文字列の場合は通常のデータと異なり、数字ベクトル化する必要があります。
学習データ、単語の長さ、語彙数を取得しています。 上記をそれぞれ行列データとして保持しています。
In [ ]:
# input data
#-------------Explain1 in the Qiita-------------
def source_to_words(source):
line = source.replace("¥n", " ").replace("¥t", " ")
for spacer in ["(", ")", "{", "}", "[", "]", ",", ";", ":", "++", "!", "$", '"', "'"]:
line = line.replace(spacer, " " + spacer + " ")
words = [w.strip() for w in line.split()]
return words
def load_data():
vocab = {}
print ('%s/angular.js'% data_dir)
source = open('%s/angular_full_remake.js' % data_dir, 'r').read()
words = source_to_words(source)
freq = {}
dataset = np.ndarray((len(words),), dtype=np.int32)
for i, word in enumerate(words):
if word not in vocab:
vocab[word] = len(vocab)
freq[word] = 0
dataset[i] = vocab[word]
freq[word] += 1
print('corpus length:', len(words))
print('vocab size:', len(vocab))
return dataset, words, vocab, freq
#-------------Explain1 in the Qiita-------------
if not os.path.exists(checkpoint_dir):
os.mkdir(checkpoint_dir)
train_data, words, vocab, freq = load_data()
for f in ["frequent", "rarely"]:
print("{0} words".format(f))
print(sorted(freq.items(), key=lambda i: i[1], reverse=True if f == "frequent" else False)[:50])
RNNLM(リカレントニューラル言語モデルの設定を行っています） この部分で自由にモデルを変えることが出来ます。 この部分でリカレントニューラル言語モデル独特の特徴を把握してもらうことが目的です。
h1_in = self.l1_x(F.dropout(h0, ratio=dropout_ratio, train=train)) + self.l1_h(state['h1'])は隠れ層に前回保持した隠れ層の状態を入力することによってLSTMを実現しています。F.dropoutは過去の情報を保持しながらどれだけのdropoutでユニットを削るかを表しています。これにより過学習するのを抑えています。
Drop outについては下記をご覧下さい。
c1, h1 = F.lstm(state['c1'], h1_in)はlstmと呼ばれる魔法の工夫によってリカレントニューラルネットがメモリ破綻を起こさずにいい感じで学習するための工夫です。詳しく知りたい人は下記をご覧下さい。
return state, F.softmax_cross_entropy(y, t)は予測した文字と実際の文字を比較して損失関数を更新している所になります。ソフトマックス関数を使用している理由は出力層の一つ前の層の全入力を考慮して出力を決定できるので一般的に出力層の計算にはソフトマックス関数が使用されます。下記をコーディングして下さい！！！！
In [ ]:
#-------------Explain2 in the Qiita-------------
class CharRNN(FunctionSet):
"""
ニューラルネットワークを定義している部分です。
上から順に入力された辞書ベクトル空間を隠れ層のユニット数に変換し、次に隠れ層の入
力と隠れ層を設定しています。
同様の処理を2層にも行い、出力層では語彙数に修正して出力しています。
なお最初に設定するパラメータは-0.08から0.08の間でランダムに設定しています。
"""
def __init__(self, n_vocab, n_units):
"""
順伝搬の記述です。
順伝搬の入力をVariableで定義し、入力と答えを渡しています。
入力層を先ほど定義したembedを用います。
隠れ層の入力には、先ほど定義したl1_xを用いて、引数にdropout、隠れ層の状態を渡して
います。
lstmに隠れ層第1層の状態とh1_inを渡します。
2層目も同様に記述し、出力層は状態を渡さずに定義します。
次回以降の入力に使用するため各状態は保持しています。
出力されたラベルと答えのラベル比較し、損失を返すのと状態を返しています。
"""
def forward_one_step(self, x_data, y_data, state, train=True, dropout_ratio=0.5):
"""
dropoutの記述を外して予測用のメソッドとして記述しています。
dropoutにはtrainという引数が存在し、trainの引数をfalseにしておくと動作しない
ので、予測の時は渡す引数を変えて学習と予測を変えても良いですが、今回は明示的に分る
ように分けて記述しました。
"""
def predict(self, x_data, state):
"""
状態の初期化です。
"""
def make_initial_state(n_units, batchsize=100, train=True):
#-------------Explain2 in the Qiita-------------
RNNLM(リカレントニューラル言語モデルの設定を行っています）
In [ ]:
# Prepare RNNLM model
model = CharRNN(len(vocab), n_units)
optimizer = optimizers.RMSprop(lr=2e-3, alpha=0.95, eps=1e-8)
optimizer.setup(model.collect_parameters())
In [ ]:
whole_len = train_data.shape[0]
jump = whole_len // batchsize
epoch = 0
start_at = time.time()
cur_at = start_at
state = make_initial_state(n_units, batchsize=batchsize)
accum_loss = Variable(np.zeros((), dtype=np.float32))
cur_log_perp = np.zeros(())
x_batch = np.array([train_data[(jump * j + i) % whole_len] for j in range(batchsize)])はややこしいので下記の図を用いて説明します。y_batch = np.array([train_data[(jump * j + i + 1) % whole_len] for j in range(batchsize)])はxの一つ先の文字を与えて学習させてstate, loss_i = model.forward_one_step(x_batch, y_batch, state, dropout_ratio=0.5)は損失と状態を計算しています。ここで過学習を防ぐdropアウトの率も設定可能です。if (i + 1) % bprop_len == 0はどれだけ過去の文字を保持するかを表しています。bprop_lenが大きければ大きいほど過去の文字を保持できますが、メモリ破綻を起こす可能性があるのでタスクによって適切な数値に設定する必要があります。optimizer.clip_grads(grad_clip)は勾配（重みの更新幅）の大きさに上限を設けており、重みが爆発するのを防いでいます。
In [ ]:
for i in range(int(jump * n_epochs)):
#-------------Explain4 in the Qiita-------------
x_batch = np.array([train_data[(jump * j + i) % whole_len]
for j in range(batchsize)])
y_batch = np.array([train_data[(jump * j + i + 1) % whole_len]
for j in range(batchsize)])
state, loss_i = model.forward_one_step(x_batch, y_batch, state, dropout_ratio=0.7)
accum_loss += loss_i
cur_log_perp += loss_i.data.reshape(())
if (i + 1) % bprop_len == 0: # Run truncated BPTT
now = time.time()
cur_at = now
#print('{}/{}, train_loss = {}, time = {:.2f}'.format((i + 1)/bprop_len, jump, accum_loss.data / bprop_len, now-cur_at))
optimizer.zero_grads()
accum_loss.backward()
accum_loss.unchain_backward() # truncate
accum_loss = Variable(np.zeros((), dtype=np.float32))
optimizer.clip_grads(grad_clip)
optimizer.update()
if (i + 1) % 1000 == 0:
perp = math.exp(cuda.to_cpu(cur_log_perp) / 1000)
print('iter {} training perplexity: {:.2f} '.format(i + 1, perp))
fn = ('%s/charrnn_epoch_%i.chainermodel' % (checkpoint_dir, epoch))
pickle.dump(copy.deepcopy(model).to_cpu(), open(fn, 'wb'))
cur_log_perp.fill(0)
if (i + 1) % jump == 0:
epoch += 1
#-------------Explain4 in the Qiita-------------
sys.stdout.flush()
予測では作成されたモデル変更と文字列予測を行ないます。
予測するモデルの変更はここではiPython notebook内の下記のコードを変更します。 作成されたモデルはcvフォルダの中にあるので あまり数は出来ていませんが、確認して見て下さい。
In [ ]:
# load model
#-------------Explain6 in the Qiita-------------
model = pickle.load(open("cv/charrnn_epoch_1.chainermodel", 'rb'))
#-------------Explain6 in the Qiita-------------
n_units = model.embed.W.shape[1]
state, prob = model.predict(prev_char, state)で予測された確率と状態を取得しています。次の予測にも使用するため状態も取得しています。index = np.argmax(cuda.to_cpu(prob.data))はcuda.to_cpu(prob.data)部分で各単語の重み確率を取得できるため、その中で一番確率が高いものが予測された文字なのでその文字のインデックスを返すようにしています。sys.stdout.write(ivocab[index] + " ")で予測した文字を出力するための準備です。prev_char = np.array([index], dtype=np.int32)は次の予測に使用するために過去の文字を保持するのに使用しています。
In [ ]:
# initialize generator
state = make_initial_state(n_units, batchsize=1, train=False)
index = np.random.randint(0, len(vocab), 1)[0]
ivocab = {v:k for k, v in vocab.items()}
sampling_range = 5
for i in range(1000):
if ivocab[index] in ["}", ";"]:
sys.stdout.write(ivocab[index] + "\n")
else:
sys.stdout.write(ivocab[index] + " ")
#-------------Explain7 in the Qiita-------------
state, prob = model.predict(np.array([index], dtype=np.int32), state)
#index = np.argmax(prob.data)
index = np.random.choice(prob.data.argsort()[0,-sampling_range:][::-1], 1)[0]
#-------------Explain7 in the Qiita-------------
print
In [ ]: