加载手动标注数据以训练 RNN POS 标注器

Question

我有大量手动注释的数据。我想使用 RNN 训练词性标注器。数据类似于以下文本：

Lorem <NP> Ipsum <NP> dummy <N> text <ADV> printing <VREL> typesetting <NUMCR> Ipsum <VREL> Ipsum <NP> Ipsum <NP> Lorem <N> Ipsum <NP> Ipsum <N> Ipsum <NP> Lorem <ADJ> Lorem <NP> Ipsum <N> Lorem <VN> Lorem <ADJ> Lorem <N> Lorem <N> ፣ <PUNC> Lorem <ADJ> Lorem <ADJ> Ipsum <NC> Ipsum <NC> Ipsum <NP>

请指导我如何加载此数据以训练基于 RNN 的标记器。

Answer 1

为了阅读，我建议你将它转换成一个tsv文件，例子用空行分隔（a.k.a conll格式）如下：

src_fp, tgt_fp = "source/file/path.txt", "target/file/path.tsv"
with open(src_fp) as src_f:
    with open(tgt_fp, 'w') as tgt_f:    
        for line in src_f:
            words = list(line.split(' '))[0::2]
            tags = list(line.split(' '))[1::2]
            for w, t in zip(words, tags):
                tgt_f.write(w+'\t'+t+'\n')
                tgt_f.write('\n')

然后，您将能够使用 torchtext.datasets 中的 SequenceTaggingDataset 阅读它，如下所示：

text_field, label_field = data.Field(), data.Field()
pos_dataset = torchtext.datasets.SequenceTaggingDataset(
        path='data/pos/pos_wsj_train.tsv',
        fields=[('text', text_field),
                ('labels', label_field)])

最后一步是创建词汇表并获取数据迭代器：

text_field.build_vocab(pos_dataset)
train_iter = data.BucketIterator.splits(
            (unsup_train, unsup_val, unsup_test), batch_size=MY_BATCH_SIZE, device=MY_DEVICE)
# using the iterator
for ex in self train_iter:
    train(ex.text, ex.labels)

我建议您花点时间阅读有关上述函数的文档，以便您能够根据自己的需要调整它们（最大词汇量、是否打乱示例、序列长度等） . 对于构建用于分类的 RNN，the official pytorch tutorial 非常容易学习。所以我建议你从这里开始，调整网络输入和输出从序列分类（每个文本跨度 1 个标签）到序列标记（每个标记 1 个标签）。

加载手动标注数据以训练 RNN POS 标注器

Loading manually annotated data to train RNN POS tagger

deep-learning

pytorch

recurrent-neural-network

part-of-speech