Раскрытие возможностей NLP с помощью Transformers: пошаговое руководство с примерами кода на Python

Введение в Трансформеры

Трансформеры — это тип модели глубокого обучения, которая в последние годы произвела революцию в области обработки естественного языка (NLP). Они были представлены в статье 2017 года Vaswani et al. под названием «Внимание — это все, что вам нужно». Ключевая идея преобразователей состоит в том, чтобы использовать механизмы внутреннего внимания для фиксации взаимосвязей между разными словами в предложении, что позволяет модели обрабатывать последовательности переменной длины и иметь дело с долгосрочными зависимостями, которые распространены в задачах НЛП.

Архитектура Трансформера

Основным строительным блоком модели трансформера является механизм внутреннего внимания. Учитывая последовательность встраивания слов, механизм внутреннего внимания вычисляет оценки внимания между каждой парой слов и использует эти оценки для взвешивания вклада каждого слова в новое представление последовательности. Это новое представление затем передается через нейронную сеть с прямой связью, чтобы сделать прогноз.

В дополнение к механизму внутреннего внимания трансформеры также используют позиционное кодирование, чтобы гарантировать, что модель понимает порядок слов в предложении. Позиционное кодирование — это просто вектор значений, который добавляется к вложениям слов, чтобы дать каждому слову уникальное представление на основе его положения в последовательности.

Пример кода

Вот пример кода, который демонстрирует, как использовать предварительно обученную модель преобразователя в Python для решения простой задачи классификации НЛП. В этом примере мы будем использовать модель BERT (представления двунаправленного кодировщика от преобразователей):

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# Load the pre-trained model and tokenizer
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# Encode a text sample
text = "This movie is not good."
input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode(text)).unsqueeze(0)

# Make a prediction
output = model(input_ids)
prediction = torch.argmax(output[0])
print(prediction)

В этом примере мы начинаем с загрузки предварительно обученной модели BERT и токенизатора из библиотеки transformers. Токенизатор используется для преобразования текста в числовой ввод, который может быть обработан моделью.

Затем мы кодируем образец простого текста с помощью метода tokenizer.encode, который преобразует текст в последовательность идентификаторов токенов. Результирующий входной тензор затем передается в model, чтобы сделать прогноз.

Наконец, мы используем метод torch.argmax для извлечения класса с наибольшей предсказанной вероятностью и его вывода. В этом случае модель предсказывает, что тональность текста отрицательная (0).

На этом простом примере у вас должно быть хорошее понимание того, как использовать преобразователи в ваших проектах НЛП. Библиотека transformers предлагает широкий спектр предварительно обученных моделей и методов тонкой настройки, что делает ее важным инструментом для практиков НЛП.

Как видите, это не так уж и много, чтобы попытаться поглотить! Дать ему шанс!