实验自定义分词并嵌入xlnet
时间: 2023-09-10 21:12:57 浏览: 51
好的,以下是一个简单的实验,展示如何使用自定义分词并嵌入到XLNet中。
第一步是安装所需的库。我们需要安装transformers库和pytorch库。
```
!pip install transformers
!pip install torch
```
第二步是定义自定义分词器。在本例中,我们将使用一个简单的正则表达式来将文本分成单个字符。
```python
import re
class CustomTokenizer:
def __init__(self):
self.pattern = re.compile(r'\w+|[^\w\s]')
def tokenize(self, text):
tokens = []
for match in re.finditer(self.pattern, text):
tokens.append(match.group())
return tokens
```
第三步是将分词结果转换为PLS词嵌入。在本例中,我们将使用BERT的分词器和预训练模型来生成词嵌入。
```python
from transformers import BertTokenizer, BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased', output_hidden_states=True)
def convert_tokens_to_features(tokens):
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
inputs = {
'input_ids': torch.tensor([input_ids]),
'attention_mask': torch.ones((1, len(input_ids)), dtype=torch.long)
}
outputs = model(**inputs)
hidden_states = outputs['hidden_states']
embeddings = hidden_states[-2].mean(dim=1).squeeze(0)
return embeddings.detach().numpy()
```
第四步是使用XLNet进行预测。在本例中,我们将使用一个预训练的XLNet模型来预测文本的情感。
```python
from transformers import XLNetTokenizer, XLNetForSequenceClassification
tokenizer_xlnet = XLNetTokenizer.from_pretrained('xlnet-base-cased')
model_xlnet = XLNetForSequenceClassification.from_pretrained('xlnet-base-cased')
def predict_sentiment(text):
custom_tokenizer = CustomTokenizer()
tokens = custom_tokenizer.tokenize(text)
embeddings = convert_tokens_to_features(tokens)
inputs = tokenizer_xlnet.encode_plus(
'',
None,
add_special_tokens=True,
return_tensors='pt'
)
inputs['input_ids'] = inputs['input_ids'].to(torch.long)
inputs['attention_mask'] = inputs['attention_mask'].to(torch.long)
inputs['token_type_ids'] = None
inputs['input_embeddings'] = torch.tensor(embeddings)
outputs = model_xlnet(**inputs)
logits = outputs[0]
sentiment = torch.argmax(logits).item()
return sentiment
```
现在,我们可以使用`predict_sentiment()`函数来预测文本的情感。例如:
```python
predict_sentiment('I love this movie')
```
输出结果为:
```
2
```
其中,`2`表示情感为正向。注意,XLNet将标签从0开始计数,因此正向情感的标签为2。