第三节语言模型

第三节语言模型

语言模型

学习目标

• 学习语言模型，以及如何训练一个语言模型
• 学习torchtext的基本使用方法
  • 构建 vocabulary
  • word to inde 和 index to word
• 学习的一些基本模型
  • Linear
  • RNN
  • LSTM
  • GRU
• RNN的训练技巧
  • Gradient Clipping
• 如何保存和读取模型

我们会使用 torchtext 来创建vocabulary, 然后把数据读成batch的格式。请大家自行阅读README来学习torchtext。

In [1]:

import torchtext
from torchtext.vocab import Vectors
import torch
import numpy as np
import randomUSE_CUDA = torch.cuda.is_available()# 为了保证实验结果可以复现，我们经常会把各种random seed固定在某一个值
random.seed(53113)
np.random.seed(53113)
torch.manual_seed(53113)
if USE_CUDA:torch.cuda.manual_seed(53113)BATCH_SIZE = 32
EMBEDDING_SIZE = 650
MAX_VOCAB_SIZE = 50000

• 我们会继续使用上次的text8作为我们的训练，验证和测试数据
• TorchText的一个重要概念是Field，它决定了你的数据会如何被处理。我们使用TEXT这个field来处理文本数据。我们的TEXT field有lower=True这个参数，所以所有的单词都会被lowercase。
• torchtext提供了LanguageModelingDataset这个class来帮助我们处理语言模型数据集。
• build_vocab可以根据我们提供的训练数据集来创建最高频单词的单词表，max_size帮助我们限定单词总量。
• BPTTIterator可以连续地得到连贯的句子，BPTT的全程是back propagation through time。

In [2]:

TEXT = torchtext.data.Field(lower=True)
train, val, test = torchtext.datasets.LanguageModelingDataset.splits(path=".", train="", validation="", test="", text_field=TEXT)
TEXT.build_vocab(train, max_size=MAX_VOCAB_SIZE)
print("vocabulary size: {}".format(len(TEXT.vocab)))VOCAB_SIZE = len(TEXT.vocab)
train_iter, val_iter, test_iter = torchtext.data.BPTTIterator.splits((train, val, test), batch_size=BATCH_SIZE, device=-1, bptt_len=32, repeat=False, shuffle=True)

The `device` argument should be set by using `torch.device` or passing a string as an argument. This behavior will be deprecated soon and currently defaults to cpu.
The `device` argument should be set by using `torch.device` or passing a string as an argument. This behavior will be deprecated soon and currently defaults to cpu.
The `device` argument should be set by using `torch.device` or passing a string as an argument. This behavior will be deprecated soon and currently defaults to cpu.

vocabulary size: 50002

• 为什么我们的单词表有50002个单词而不是50000呢？因为TorchText给我们增加了两个特殊的token，<unk>表示未知的单词，<pad>表示padding。
• 模型的输入是一串文字，模型的输出也是一串文字，他们之间相差一个位置，因为语言模型的目标是根据之前的单词预测下一个单词。

In [5]:

it = iter(train_iter)
batch = next(it)
print(" ".join([TEXT.vocab.itos[i] for i [:,1].data]))
print(" ".join([TEXT.vocab.itos[i] for i in b