當前位置：首頁 > 编程资源 > 编程问答 >内容正文

编程问答

超详细中文注释的GPT2新闻标题生成项目

發布時間：2024/7/5 编程问答 24 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了超详细中文注释的GPT2新闻标题生成项目小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

超詳細中文注釋的GPT2新聞標題生成項目：https://zhuanlan.zhihu.com/p/338171330

筆者開源了一個帶有超詳細中文注釋的GPT2新聞標題生成項目。

該項目參考了GPT2-Chinese、GPT2-chitchat、CDial-GPT、GPT2等多個GPT2開源項目（感謝大佬們的開源），并根據自己的理解，將代碼進行重構，添加詳細注釋，希望可以幫助到有需要的同學。

項目是基于HuggingFace的transformers實現GPT2模型代碼進行修改、訓練及測試。并且通過Flask框架搭建了一個Web服務，將新聞標題生成模型進行工程化，可以通過頁面，可視化地體驗新聞標題生成效果。

該項目的目的是帶領大家走一遍GPT2生成模型的訓練、測試及部署全部流程。

項目地址：

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

本文主要是對項目中的代碼進行講解，主要從數據預處理、數據類實現、模型代碼實現、模型訓練、模型測試和模型上線，六個部分進行介紹，如下。

數據預處理

數據來源于新浪微博，由He Zhengfang大佬整理，詳細鏈接如下：中文短文本摘要數據集。

由于數據來自微博，在標題中常常帶有“話題”、“表情”標記，在正文中常常帶有“HTML”標記，如下：

Title： 2014#福布斯中國名人榜#：她再奪冠[威武] Content：為什么我們要工作？聽演講者Barry Schwartz告訴你工作的另一個重要意義。非常有深度的一個演講，值得一看！http://t.cn/RqzKvtn 轉發學習，給自己的工作加油打氣吧！[good] ??

因此需要對數據進行清洗，具體如下：

（1）對標題清洗時，會去除“##”符號（一般為微博數據的話題標記）、去除“[]”中間的文字（一般為微博數據中的表情）、合并標題中過多的空格

def clean_weibo_title(title: str):""" 對微博數據中的標題內容（待生成）進行清洗 Args: title: 標題 Returns: """# 去除##符號（一般為微博數據的話題標記）title = re.sub(r"#", "", title)# 去除[]中間的文字（一般為微博數據中的表情）title = re.sub(r"(\[{1,2})(.*?)(\]{1,2})", "", title)# 合并標題中過多的空格title = re.sub(r"\s+", " ", title)return title

（2）對正文清洗時，會去除網址、合并正文中過多的空格、去除“\u200b”字符

def clean_weibo_content(content: str):""" 對微博數據中的文本內容進行清洗 Args: content: 文本 Returns: """# 去除網址content = re.sub(r"(https|http)?:\/\/(\w|\.|\/|\?|\=|\&|\%)*\b", "", content)# 合并正文中過多的空格content = re.sub(r"\s+", " ", content)# 去除\u200b字符content = content.replace("\u200b", "")return content

（3）對清洗后的數據進行整合，去除重復數據、正文內容字數小于100的數據和標題內容字數小于2的數據；并且拆分訓練集和測試集。

def build_news_data(content_path, title_path, train_save_path, test_save_path):""" 對微博數據進行清洗，構建訓練集和測試集 Args: content_path: 正文內容文件路徑 title_path: 標題內容文件路徑 train_save_path: 訓練集文件路徑 test_save_path: 測試集文件路徑 Returns: """# 打開文件，并將其zip成一個文件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())# 使用多進程處理數據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"))# 對數據進行過濾，去除重復數據、正文內容字長小于100的數據和標題內容字長小于100的數據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:continueelse:data_set.add(d["content"])data_new.append(d)# 拆分數據，構建訓練集和測試集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()

詳細代碼見Github項目的data_helper.py文件。

數據類實現

數據類的作用是將文本數據轉換成模型可以使用的索引數據，并預先存儲下來。避免模型每訓練一步，都進行無效的數據轉換操作。

（1）判斷是否存在緩存文件，如果存在，則直接加載；否則重新將文本數據轉換為索引數據，并存為緩存。

if os.path.exists(cached_feature_file) and not is_overwrite:logger.info("已經存在緩存文件{}，直接加載".format(cached_feature_file))self.data_set = torch.load(cached_feature_file)["data_set"] # 如果緩存數據不存在，則對原始數據進行數據處理操作，并將處理后的數據存成緩存文件 else:logger.info("不存在緩存文件{}，進行數據預處理操作".format(cached_feature_file))self.data_set = self.load_data(path_file)logger.info("數據預處理操作完成，將處理后的數據存到{}中，作為緩存文件".format(cached_feature_file))torch.save({"data_set": self.data_set}, cached_feature_file)

（2）將文本數據轉換為索引數據的函數

def convert_feature(self, sample):""" 數據處理函數 Args: sample: 一個字典，包含新聞的正文和新聞的標題，格式為{"content": content, "title": title} Returns: """input_ids = []token_type_ids = []# 對新聞正文進行tokenizer.tokenize分詞content_tokens = self.tokenizer.tokenize(sample["content"])# 對新聞標題進行tokenizer.tokenize分詞，注意tokenizer中已經將[Space]作為一個分隔符，不會切割成多個字符title_tokens = self.tokenizer.tokenize(sample["title"].replace(" ", "[Space]"))# 判斷如果正文過長，進行截斷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_idsinput_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)# 判斷input_ids與token_type_ids長度是否一致assert len(input_ids) == len(token_type_ids)# 判斷input_ids長度是否小于等于最大長度assert len(input_ids) <= self.max_lenreturn input_ids, token_type_ids

詳細代碼見Github項目的data_set.py文件。

模型代碼實現

模型部分，主要對transformers包中GPT2LMHeadModel類進行重寫，修改計算loss部分，只計算預測title部分的loss。

模型的輸入由word embedding、segment embedding和position embedding三部分組成，具體如下圖所示：

<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"/>為什么需要加segment embedding？
為了更好地區分Content和Title，并且根據token type id可以僅計算title部分的損失值。def forward(self, input_ids=None, past=None, token_type_ids=None, labels=None, title_id=None):""" 前向函數，計算GPT2預測結果值 Args: input_ids: 輸入序列在詞表中的索引序列，size:[batch_size, sequence_length] past: 包含由模型預先計算好的隱藏狀態，一般使用在預測階段，用于加速順序解碼，防止重復計算前面計算過的token token_type_ids: 用于區分輸入序列中content和title的分隔符序列，size:[batch_size, sequence_length] labels: 標簽序列，size:[batch_size, sequence_length]，一般情況下，與input_ids相同 title_id: title部分分隔符的id Returns: """# 獲取GPT2模型的輸出結果transformer_outputs = self.transformer(input_ids, past=past, token_type_ids=token_type_ids)# 獲取GPT2模型的最后一層的隱層節點狀態，size:[batch_size, sequence_length, config.n_embd]hidden_states = transformer_outputs[0]# 預測隱層節點狀態中的每一個token的下一個token，size:[batch_size, sequence_length, config.vocab_size]lm_logits = self.lm_head(hidden_states)# 拼接輸出結果outputs = (lm_logits,) + transformer_outputs[1:]# 如果labels不為None時，計算損失值loss，并拼接到輸出結果中if labels is not None:# 計算loss時，title_id不可以為None，因為需要title_id找到title的部分if title_id is None or token_type_ids is None:raise Exception("當labels不為None時， title_id和token_type_ids均不可以為None。")# 獲取mask值，如果token_type_ids中等于title_id的部分需要計算loss，標記為1；否則為0。# size:[batch_size, sequence_length]mask = (token_type_ids == title_id).long()# 獲取新的標簽，size:[batch_size, sequence_length]labels = labels * mask# 對預測結果和標簽進行偏移操作# GPT2的生成機制為通過前面的token，預測下一個token；并且labels與input_ids相同，# 因此input_ids中的第一個token的預測結果，實際上是標簽中的第二個token，以此類推，最終僅計算sequence_length-1個token的lossshift_logits = lm_logits[..., :-1, :].contiguous()shift_labels = labels[..., 1:].contiguous() # 定義損失函數CrossEntropyLoss，并且設置忽略計算loss的索引，以及返回loss的形式# 忽略shift_labels中為0的loss，也就是僅計算title部分的損失值# 對loss的計算方式設為sum，由于我們僅計算了itle部分的損失值，如果使用mean，會使loss變小（實際除的是sequence_length-1，不是title部分的真實長度）loss_fct = CrossEntropyLoss(ignore_index=0, reduction="sum")loss = loss_fct(shift_logits.view(-1, shift_logits.size(-1)), shift_labels.view(-1))# 獲取title部分的真實長度，并計算真實lossnum = shift_labels.ne(0).long().sum().item()loss = loss / numoutputs = (loss,) + outputs return outputs # (loss), lm_logits, presents, (all hidden_states), (attentions)</code></pre></div>詳細代碼見Github項目的model.py文件。<h2>模型訓練</h2>模型訓練參數如下圖所示：<figure data-size="normal"><noscript><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"/></noscript><img src="data:image/svg+xml;utf8,<svg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' width='948' height='898'></svg>" 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>模型訓練執行代碼如下：<div class="highlight"><pre><code class="language-text">python3 train.py

或
python3 train.py --output_dir output_dir/(自定義保存模型路徑)

模型訓練文件主要由以下幾個函數組成：（1）設置訓練模型所需參數函數set_args；（2）訓練模型函數train；（3）對測試數據集進行模型測試evaluate；（4）主函數main。

詳細代碼見Github項目的train.py文件。

值得注意的是，在實例化tokenizer時，一定要使用tokenizer.add_tokens("[Space]", special_tokens=True)，目的是為了將[Space]作為一個切分整體，例如：“我愛[Space]北京天安門?！?#xff0c;使用原始tokenizer分詞結果為"[‘我’, ‘愛’, ‘[’, ‘Space’, ‘]’, ‘北’, ‘京’, ‘天’, ‘安’,‘門’,’?！痌"；增加切分符號后的結果為"[‘我’, ‘愛’, ‘[Space]’, ‘北’, ‘京’, ‘天’, ‘安’,‘門’,’。’]"。

模型測試

模型測試部分，主要是通過不同的解碼策略，對已經訓練好的模型進行單個樣本的預測。

（1）top_k或top_p解碼策略，僅保留top_k個或累積概率到達top_p的標記，其他標記設為filter_value，后續在選取標記的過程中會取不到值設為無窮小。

def top_k_top_p_filtering(logits, top_k, top_p, filter_value=-float(“Inf”)):
“”"
top_k或top_p解碼策略，僅保留top_k個或累積概率到達top_p的標記，其他標記設為filter_value，后續在選取標記的過程中會取不到值設為無窮小。
Args:
logits: 預測結果，即預測成為詞典中每個詞的分數
top_k: 只保留概率最高的top_k個標記
top_p: 只保留概率累積達到top_p的標記
filter_value: 過濾標記值

Returns:

“”"
# logits的維度必須為2，即size:[batch_size, vocab_size]
assert logits.dim() 2
# 獲取top_k和字典大小中較小的一個，也就是說，如果top_k大于字典大小，則取字典大小個標記
top_k = min(top_k, logits[0].size(-1))
# 如果top_k不為0，則將在logits中保留top_k個標記
if top_k > 0:
# 由于有batch_size個預測結果，因此對其遍歷，選取每個預測結果的top_k標記
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不為0，則將在logits中保留概率值累積達到top_p的標記
if top_p > 0.0:
# 對logits進行遞減排序
sorted_logits, sorted_indices = torch.sort(logits, descending=True, dim=-1)
# 對排序后的結果使用softmax歸一化，再獲取累積概率序列
# 例如：原始序列[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]，則變為：[0.1, 0.3, 0.6, 1.0]
cumulative_probs = torch.cumsum(F.softmax(sorted_logits, dim=-1), dim=-1)
# 刪除累積概率高于top_p的標記
sorted_indices_to_remove = cumulative_probs > top_p
# 將索引向右移動，使第一個標記也保持在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個預測結果，因此對其遍歷，選取每個預測結果的累積概率達到top_p的標記
indices_to_remove = sorted_indices[index][sorted_indices_to_remove[index]]
logit[indices_to_remove] = filter_value
return logits

（2）對單個樣本進行預測

def predict_one_sample(model, tokenizer, device, args, content):
“”"
對單個樣本進行預測
Args:
model: 模型
tokenizer: 分詞器
device: 設備信息
args: 配置項信息
content: 新聞正文

Returns:

“”"
# 對新聞正文進行預處理，并判斷如果超長則進行截斷
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]
# 獲取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]")
# 將tokens索引化，變成模型所需格式
content_tokens = ["[CLS]"] + content_tokens + ["[SEP]"]
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(content_tokens)
# 將input_ids和token_type_ids進行擴充，擴充到需要預測標題的個數，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)]
# 將input_ids和token_type_ids變成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)
# 用于存放每一步解碼的結果
generated = []
# 用于存放，完成解碼序列的序號
finish_set = set()
with torch.no_grad():
# 遍歷生成標題最大長度
for in range(args.generate_max_len):
outputs = model(input_ids=input_tensors, token_type_ids=token_type_tensors)
# 獲取預測結果序列的最后一個標記，next_token_logits size：[batch_size, vocab_size]
next_token_logits = outputs[0][:, -1, :]
# 對batch_size進行遍歷，將詞表中出現在序列中的詞的概率進行懲罰
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
# 對batch_size進行遍歷，將詞表中的UNK的值設為無窮小
for next_token_logit in next_token_logits:
next_token_logit[unk_id] = -float(“Inf”)
# 使用top_k_top_p_filtering函數，按照top_k和top_p的值，對預測結果進行篩選
filter_logits = top_k_top_p_filtering(next_token_logits, top_k=args.top_k, top_p=args.top_p)
# 對filter_logits的每一行做一次取值，輸出結果是每一次取值時filter_logits對應行的下標，即詞表位置（詞的id）
# filter_logits中的越大的值，越容易被選中
next_tokens = torch.multinomial(F.softmax(filter_logits, dim=-1), num_samples=1)
# 判斷如果哪個序列的預測標記為sep_id時，則加入到finish_set
for index, token_id in enumerate(next_tokens[:, 0]):
if token_id sep_id:
finish_set.add(index)
# 判斷，如果finish_set包含全部的序列序號，則停止預測；否則繼續預測
finish_flag = True
for index in range(args.batch_size):
if index not in finish_set:
finish_flag = False
break
if finish_flag:
break
# 將預測標記添加到generated中
generated.append([token.item() for token in next_tokens[:, 0]])
# 將預測結果拼接到input_tensors和token_type_tensors上，繼續下一次預測
input_tensors = torch.cat((input_tensors, next_tokens), dim=-1)
token_type_tensors = torch.cat((token_type_tensors, next_token_type), dim=-1)
# 用于存儲預測結果
candidate_responses = []
# 對batch_size進行遍歷，并將token_id變成對應漢字
for index in range(args.batch_size):
responses = []
for token_index in range(len(generated)):
# 判斷，當出現sep_id時，停止在該序列中添加token
if generated[token_index][index] != sep_id:
responses.append(generated[token_index][index])
else:
break
# 將token_id序列變成漢字序列，去除"##"，并將[Space]替換成空格
candidate_responses.append(
“”.join(tokenizer.convert_ids_to_tokens(responses)).replace("##", “”).replace("[Space]", " “))
return candidate_responses

詳細代碼見Github項目的generate_title.py文件。

測試結果如下：

從測試集中抽一篇
content：
今日，中國三條重要高鐵干線——蘭新高鐵、貴廣鐵路和南廣鐵路將開通運營。其中蘭新高鐵是中國首條高原高鐵，全長1776公里，最高票價658元。貴廣鐵路最貴車票320元，南廣鐵路最貴車票206.5元，這兩條線路大大縮短西南與各地的時空距離。出行更方便了！中國“高鐵版圖”再擴容三條重要高鐵今日開通
title：
生成的第1個標題為：中國“高鐵版圖”再擴容三條重要高鐵今日開通
生成的第2個標題為：貴廣鐵路最高鐵版圖
生成的第3個標題為：出行更方便了！中國“高鐵版圖”再擴容三條重要高鐵今日開通

模型上線

通過Flask框架搭建了一個Web服務，將新聞摘要生成模型進行工程化，可以通過頁面可視化地體驗新聞摘要生成效果。

詳細代碼見Github項目的http_server.py文件。

并且在我之前文章中，詳細介紹過如何使用Flask框架搭建Web服務，見：

劉聰NLP：Web服務部署深度學習模型?zhuanlan.zhihu.com 劉聰NLP：Web服務部署深度學習模型-續集?zhuanlan.zhihu.com

啟動服務命令：

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

本地測試直接使用"127.0.0.1:5555/news-title-generate”，如果給他人訪問，只需將"127.0.0.1"替換成的電腦的IP地址即可。

初始頁面如下圖所示：

輸入新聞正文后，點擊“一鍵生成”，可以獲取到生成的新聞標題，如下圖所示：

后期工作

可能會將清華新聞數據、搜狗新聞數據等新聞數據集進行整理清洗，構建一個較完善的新聞摘要數據集。

可能會使用新聞數據訓練一個小的GPT2預訓練模型。

可能會對已上傳的新聞標題生成模型進行更新，訓練一個效果較好的模型。

總結

GPT2模型已經非常成熟，也有很多很好的開源項目。筆者本著開源之心，將代碼進行整理，增加詳細注釋，希望可以幫助大家更好地理解代碼。也歡迎大家留言討論。

鴿了這么久，終于回來了~~~~~~

其他文章推薦：

劉聰NLP：MacBERT：MLM as correction BERT

劉聰NLP：BERT-QE: 基于上下文化查詢擴展的文檔ReRank

劉聰NLP：SIGIR 2020之MarkedBERT模型：加入傳統檢索線索的Rerank模型

劉聰NLP：SIGIR 2020之DC-BERT模型：解耦問題-文檔編碼，提速QA-Rerank模塊

劉聰NLP：開源啦！開源啦！UNILM中文模型開源啦！

劉聰NLP：ACL2020論文整理之問題生成、自然語言推理、預訓練語言模型及部分應用、QA問答系統及機器閱讀理解

劉聰NLP：智能擴充機器人的“標準問”庫之Query生成

劉聰NLP：短文本相似度算法研究

總結

以上是生活随笔為你收集整理的超详细中文注释的GPT2新闻标题生成项目的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。

上一篇：中文情感分析语料库大全-带下载地址
下一篇：看完这篇Linux基本的操作就会了