Как выполнить токенизацию для твитов в XLNet?

Вопрос или проблема

xlnet_model="xlnet-large-cased"
xlnet_tokenizer = XLNetTokenizer.from_pretrained(xlnet_model)

def get_inputs(tweets, tokenizer, max_len=120):
    """ Получает тензоры из текста с использованием предоставленного токенизатора"""
    inps = [tokenizer.encode_plus(t, max_length=max_len, pad_to_max_length=True, add_special_tokens=True) for t in tweets]
    inp_tok = np.array([a['input_ids'] for a in inps])
    ids = np.array([a['attention_mask'] for a in inps])
    segments = np.array([a['token_type_ids'] for a in inps])
    return inp_tok, ids, segments

inp_tok, ids, segments = get_inputs(X_train, xlnet_tokenizer)

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'encode_plus'

tokenizer(tweets, max_length=max_len, padding='max_length', add_special_tokens=True)

Ответ или решение

Токенизация твитов с использованием XLNet

В данной статье рассмотрим, как выполнить токенизацию твитов с использованием модели «XLNet». Мы будем использовать библиотеку Hugging Face Transformers и предположим, что у вас уже установлен пакет sentencepiece, который необходим для работы XLNet.

Шаг 1: Установка необходимых библиотек

Первым делом убедитесь, что библиотеки, необходимые для работы с XLNet, установлены. Для этого выполните следующую команду:

pip install transformers sentencepiece

Шаг 2: Импорт библиотек и загрузка токенизатора

Теперь импортируем необходимые библиотеки и загрузим токенизатор XLNet:

from transformers import XLNetTokenizer
import numpy as np

xlnet_model = "xlnet-large-cased"
xlnet_tokenizer = XLNetTokenizer.from_pretrained(xlnet_model)

Шаг 3: Подготовка функции для токенизации

Мы создадим функцию get_inputs, которая будет принимать на вход список твитов и токенизатор. В этой функции мы будем не только токенизировать твиты, но и генерировать необходимые входы для модели:

def get_inputs(tweets, tokenizer, max_len=120):
    """Получает тензоры из текста, используя предоставленный токенизатор."""
    # Токенизируем все твиты разом
    inps = tokenizer(tweets, max_length=max_len, padding='max_length', truncation=True, return_tensors='np', add_special_tokens=True)

    # Извлекаем данные
    inp_tok = inps['input_ids']
    ids = inps['attention_mask']
    segments = inps['token_type_ids']

    return inp_tok, ids, segments

Шаг 4: Применение функции к данным

Теперь применим нашу функцию токенизации к данным, которые содержат твиты:

# Предполагается, что X_train - это ваш DataFrame или список, содержащий твиты
inp_tok, ids, segments = get_inputs(X_train['tweets'].tolist(), xlnet_tokenizer)

Обратите внимание, что вместо строки X_train мы используем X_train['tweets'].tolist() для получения списка твитов, так как X_train содержит только один столбец с твитами.

Ошибка и её решение

Если вы получите ошибку AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'encode_plus', это означает, что ваш токенизатор не был правильно загружен. Проверьте, установлена ли библиотека sentencepiece, и корректно ли вы импортируете и загружаете токенизатор. Использование метода tokenizer(tweets, ...), как описано выше, предотвратит ошибки, связанные с попыткой токенизировать данные по одному.

Заключение

Теперь у вас есть подробное руководство по токенизации твитов с использованием XLNet. Использование функции токенизации, которая обрабатывает всю выборку одновременно, ускорит вашу работу и упростит код. Подходы, описанные выше, помогут вам эффективно подготовить данные для последующего обучения модели.