在自然语言处理(NLP)领域,Transformer架构已成为最重要的模型之一,尤其是在语言模型任务中。与传统的RNN和LSTM模型相比,Transformer能够并行处理输入数据,并有效捕捉长距离依赖关系。本篇博文将介绍如何使用PyTorch构建一个基于Transformer的语言模型,并利用束搜索(Beam Search)进行解码。
1. 加载数据 - Wiki Text
我们将使用WikiText数据集,这是一个包含大量文本的语料库,适合用于语言模型任务。我们将使用HuggingFace的datasets
库来加载数据。
import os
os.environ['http_proxy'] = 'http://192.41.170.23:3128'
os.environ['https_proxy'] = 'http://192.41.170.23:3128'import torchtext, datasetsdataset = datasets.load_dataset('wikitext', 'wikitext-2-raw-v1')
print(dataset)
在这段代码中,我们设置了HTTP代理,并加载了WikiText数据集。
2. 数据预处理
分词
我们将文本进行分词处理。
tokenizer = torchtext.data.utils.get_tokenizer('basic_english')
tokenize_data = lambda example, tokenizer: {'tokens': tokenizer(example['text'])}
tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_data, remove_columns=['text'], fn_kwargs={'tokenizer': tokenizer})
print(tokenized_dataset['train'][333]['tokens'])
数值化
我们将构建词汇表,并将文本转换为数字。
UNK_IDX, PAD_IDX, SOS_IDX, EOS_IDX = 0, 1, 2, 3
special_symbols = ['<unk>', '<pad>', '<sos>', '<eos>']vocab = torchtext.vocab.build_vocab_from_iterator(tokenized_dataset['train']['tokens'], min_freq=3, specials=special_symbols)
vocab.set_default_index(vocab['<unk>'])
print(len(vocab))
print(vocab.get_itos()[:10])
这段代码构建了一个词汇表,包含特殊符号,并输出词汇表的大小和前10个词。
3. 准备数据加载器
我们将构建一个数据加载器,以便将数据分批处理。
def get_data(dataset, vocab, batch_size):