新建 Microsoft PowerPoint 演示文稿 (2).jpg
本文基于AllenNLP中文教程<AllenNLP 使用教程>，仅作为个人学习记录，作者也是一位骚话博主，和原文对照发现不少骚话蛤蛤蛤
有一篇帖子总结了一下学习处理NLP问题中间的坑。NLP数据预处理要比CV的麻烦很多。
- 去除停用词，建立词典，加载各种预训练词向量，Sentence -> Word ID -> Word Embedding的过程(Tobias Lee：文本预处理方法小记)，其中不仅需要学习pytorch，可能还要学习spacy，NLTK，numpy，pandas，tensorboardX等常用python包。
- 用到RNN时，还要经过pad,pack,pad的过程，像这样的很多函数在使用时需要有数学基础加上简单的实践，感觉对一个新人来说，高维数据的流动有点抽象，不容易理解。
- 数据集的读取，tensorboardX的使用。。。。各种东西要学习。在运行别人的代码后打印出信息，不仅看着上档次，而且可以看到很多实用的信息。。。
AllenNLP是在pytorch基础上的封装，它的目标是处理NLP任务，可以减少很多额外的学习。
- 分词，帮你用spacy，NLTK，或者简单的按空格分词处理。
- 数据集的读取，它内置了很多数据集的读取，你可以在通过学习它的读取方式，在它的基础上对自己需要的数据集进行读取。 、
- 在Sentence -> Word ID -> Word Embedding的过程中，Glove，ELMo，BERT等常用的都可以直接使用，需要word，char粒度的都可以。
- log打印输出，在内置的输出项之外，你可以很方便地加入想要输出的信息。模型的各个组件中的参数都可以存在一个json/jsonnet文件中，修改参数进行实验很方便。
3. 完整实例，预测论文发表场合
第一部分 数据集和模型
第一步 安装AllenNLP
略过，正常操作就好
第二步 构建module
如2.3所述要想自己利用AllenNLP实现一个模型，需要DatasetReader和Model。
要把我们自己写的代码放在python能够找到的位置（这是示例），这样我们的AllenNLP才能够调用这些模块。
假设我们自己的代码库基础包名叫my_library，符合以下两个条件：
- 位于python的查找包的路径上
- 这个库里包含有自己的models以及dataset_readers
第三步 构建DatasetReader
完成代码库建立后就要开始进行代码的编写。首先要有数据。
在这个教程中，我们想要预测某一篇学术论文的发表场合。具体一点说，就是给出一篇论文的标题和摘要，我们想要判断它到底是在”自然语言处理领域“，“机器学习领域”还是”人工智能领域”的论文（其实还是一个监督分类问题，教程中的是判断CS问题，我下的数据集似乎是医学类的……）。
使用的数据集来自Semantic Scholar搜索引擎，地址，选择98K的那个下载即可，一共102篇文章。数据集包含有多个属性，这里注意其中三个：标题（title），摘要(paperAbstract)，以及所属领域（venue）。
{"entities":["Lipid Transport","Lipoproteins"],"journalVolume":"1047 3","journalPages":"\n 195-211\n ","pmid":"2252909v1","year":1990,"outCitations":[],"s2Url":"https://semanticscholar.org/paper/4c61478345166be0d917854bd5e5f42a6ade2362","s2PdfUrl":"","id":"4c61478345166be0d917854bd5e5f42a6ade2362","authors":[{"name":"Dick J van der Horst","ids":["6102924"]}],"journalName":"Biochimica et biophysica acta","paperAbstract":"","inCitations":["0e4308f95070a71cc8e5db52b67880256b54e6d1","a7a0e8e0a2cd17846b232e395a74446067952f7d","1d45e3f46d4a5e6736feae46a88732e8a9b71c46","b585844a12e4b947eed0a27b49032082a1c4a8e2","8e6fef247de1aba35a8463d126978fb52cc1331a","0716545e903cc84207c8c9be69184b79efc00308","7b896af119226dfb4a7ff4b0bde891fdcd8c173a","27ee401ebb7708ca3ecb5e958a2d653081fe52cb","0583d5ff19cc1ee16c3c6e51c056e98cba562d2f","038d593921a86feca08346de282b5948a3470719","006d60c77e30a9741470d2182980b80ae45dc0b8","e5d59e510a6d4410cf17857ab7339ed3c93ba784","eb62a7cc4bfbaf06962bfd9d1905e7b93cea509d","319e573c75e0841e1cbeb8372a252b8e98aea1c9","3eda0a149bcbf2139d11c9c4e67eff7b4e1d2cd9","40b420ec2a8a3ba869d956e556f0d006cddeb086","a84d739dac3b0144c0b834d455d95145ed4f0ea5","7fc7bfa40964c492d39c4921905d9214695a30ce","bccbd5d6b27509e3cbbe19537340eb45dc1d8753","1d65e821754d90b077852702039ebb765ebcb399","074f08b98004578274ae90ff8ec2361064c880c3","a44e10b03c9c46b91390a9de80d30295339a30e7","9a8b5acb8dd4c4035212dd1afcefb66420d6c892","0dc9cddf2f862153641639910f20600682c70302"],"pdfUrls":[],"title":"Lipid transport function of lipoproteins in flying insects.","doi":"","sources":["Medline"],"doiUrl":"","venue":"Biochimica et biophysica acta"}
在这一部分除了完成文件读取的代码的编写，还会对这些代码进行测试。教程中抽取了10%的文本作为测试集。测试代码是要采用AllenNLP中提供的测试接口allennlp.common.testing.AllenNlpTestCase。这些接口能够很好的帮我们做好测试的的工作。
我们首先想一想我们需要测试的只是DatasetReader中的read函数。
在测试中如果遇到这样的报错
“UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xbf in position 2: illegal multibyte sequence”
定位到dataset_readers中，看一下里面读取文件的方法是不是没有加encoding='utf-8'
with open(cached_path(file_path), "r",encoding='utf-8') as data_file:
# -*- encoding=utf-8 -*-
from allennlp.common.util import ensure_list
from allennlp.common.testing import AllenNlpTestCase
from dataset_readers.semantic_scholar_papers import SemanticScholarDatasetReader
def test_read_from_file():
reader = SemanticScholarDatasetReader()
dataset = ensure_list(reader.read(r'C:\Users\01\Desktop\机器学习作业\AllenNLP\sample-S2-records'))
return dataset
if __name__ == '__main__':
list = test_read_from_file()
for l in list:
print(l.fields['title'])
print(l.fields['abstract'])
print(l.fields['label'])
可以看到，数据以字典的形式存放在fields中。
注意在这里使用open函数来打开需要读取的文件。open函数是把路径作为网络资源(url)来访问并且读取的，这一点在后面需要下载的数据文件中起到了至关重要的作用。
在打开了文件之后，_read函数的遍历文件中每一行数据，然后把这一行数据转换成JSON格式，从而提取出所需要的字段。
利用text_to_instance将这些字段转换成instance类型的数据。
注意，这个函数的返回值是一个instance而不是整个文本的instances，换句话说，这里只是教给程序如何去处理这些输入，具体的处理过程是透明的。
下面给出text_to_instance的基本实现，这部分在实例中有
def text_to_instance(self, title: str, abstract: str, venue: str = None) -> Instance:
tokenized_title = self._tokenizer.tokenize(title)
tokenized_abstract = self._tokenizer.tokenize(abstract)
title_field = TextField(tokenized_title, self._token_indexers)
abstract_field = TextField(tokenized_abstract, self._token_indexers)
fields = {'title': title_field, 'abstract': abstract_field}
if venue is not None:
fields['label'] = LabelField(venue)
return Instance(fields)
- 需要注意的第一个重要事项是instance类型实际上就是多个字段的集合。这些字段将会教给AllenNLP进行处理，并且传递给你的model。TextField表示标记化的文本，LabelField表示分类标签。这些输入是纯字符串，但在从训练数据构建词汇表之后，它们将在转换为模型之前转换为整数数组。所有这些都是由AllenNLP以您可以配置的方式为您处理的。
- 需要注意的第二个重要事项是我们在self上使用一些对象来配置TextFields的构造方式：self._tokenizer和self._token_indexers。 Tokenizer确定标题和摘要如何转换为标记。 Tokenizer可以将字符串拆分为单词，字符，字节对或您想要标记数据的任何其他方式。TokenIndexers确定如何将这些标记表示为模型中的数组。
例如，如果您的标记是单词，则TokenIndexers可以使用单词id，单词中的字符，单词的词性或许多其他内容来制作数组。请注意，我们没有在代码中指定任何内容，我们只是说我们将获得Tokenizer和一些TokenIndexers作为此DatasetReader的输入，我们将使用它们来处理我们的数据。这使我们以后可以非常灵活地表达我们的输入。我们可以尝试使用字符级CNN或POS标签嵌入，而无需更改我们的DatasetReader或我们的Model代码。
你有可能意识到了一个问题，就是我们明明没有定义过这些成员变量，这些成员变量是从哪里来的呢！答：这些成员变量都是在init函数中定义的。下面我们就来看看这个函数。
（上面这两段是机翻，还有照抄原博文）
以下为init函数
@DatasetReader.register("s2_papers")
class SemanticScholarDatasetReader(DatasetReader):
def __init__(self,
tokenizer: Tokenizer = None,
token_indexers: Dict[str, TokenIndexer] = None) -> None:
self._tokenizer = tokenizer or WordTokenizer()
self._token_indexers = token_indexers or {"tokens": SingleIdTokenIndexer()}
这个构造函数从参数中获取了Tokenizer以及TokenIndexer，这两个参数还都有默认值。
我们只需要在调用这个构造函数的时候传递参数进去就行啦。但是注意！我们是不会自己去调用这个构造函数的，我们调用这个reader和model全都在config中完成，也就意味着我们所有的参数都将会配置文件中完成。
为了能够在配置文件中找到我们定义的这个model以及dataset_reader，我们需要给这两个类注册一个名字@DatasetReader.register("s2_papers")，像这样。有了这个注册，我们就能够在配置文件中使用这个类。AllenNLP为所有的注册的类都实现了一个from_params的方法，这个方法能够非常好根据配置文件中提供的信息，对应的调用构造函数，为我们构造DatasetReader以及model实例。
在几行代码中，我们有一个灵活的DatasetReader，可以为我们的模型获取数据。我们可以运行我们用pytest编写的测试并看到它通过了。
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