hjmr / bert_test

BERTによるテキスト分類

BERTを用いてテキストの分類をするための一連のプログラム。

1. 準備

1-1. MeCabのインストール

• 分かち書きをするためにMeCabを利用しているので，MeCabをインストールしておく。
• 必要であればMeCabの辞書（neologdなど）をインストールしておく。

1-2. モデルの準備

以下のファイルを備えたモデルを用意

• 設定ファイル：ネットワークの構造やパラメータが記述されたJSON形式のファイル
• ボキャブラリファイル：利用する単語が並べられたテキストファイル
• 事前学習済みのBERTモデル：PyTorch形式で保存されたモデルファイル（torch.loadで読めるもの）

手元では以下のモデルで動作を確認している。

• 京大・黒橋研のモデル（日本語）
• Googleの多言語モデル（多言語）
• Hugging Faceモデル（いろいろあるけど試したのは bert-base-uncased（英語））

以下のモデルは使えそうだけど未チェック

• Laboro.AI BERTモデル（多分日本語）

1-3. 学習用・テスト用データの準備

データはTSV（タブ区切りのテキストファイル）で用意して，1行に「テキストデータ」と「ラベル」をタブ区切りで並べる。 なお，日本語であっても分かち書きする必要はない。 以下は例（数値の前の空白はタブ）

For a movie that gets no respect         0
Bizarre horror movie filled with famous faces     0
日本ホラー映画の先駆けともいえる映画。   1

日本語の場合は予め正規化（半角→全角や無駄な空白の除去，URLの除去など）をしておいた方が良いので，その場合は normalize_tsv.py を使って正規化しておくと良い。 正規化しない場合は BERT 実行時に正規化できるので，まあ，やらなくてもOK。

normalize_tsv.py

TSVファイルの正規化を行う。

利用法

$ normalize_tsv.py [<option>] <TSV file>

• TSV file : 単語がタブ区切りで入ったファイル。最後の列には分類のためのラベルが入る。

オプション

• --min_length : テキストの最小文字数（あまりにも短い文章を省くために1文の最小値文字数を指定する）

2. 訓練

train.py

事前学習済みBERTモデルの追加学習を行う。

利用法

python3 train.py [<options>] <model_config.json> <model.bin> <train_data.tsv> <model_vocab.txt>

最低限必要な引数は以下の通りである。

• model_config.json : 設定ファイル（モデル）
• model.bin : 事前学習済みBERTモデル（モデル）
• train_data.tsv : 学習用TSVデータ
• model_vocab.txt : ボキャブラリファイル（モデル）

実際の実行は以下のように行う。

$ python3 train.py --batch_size 16 --text_length 256 --epoch 100 --save_path ./results/ ./model/bert_config.json ./model/pytorth_model.bin ./data/train.tsv ./model/vocab.txt

Poetryから実行する場合は

$ poetry run python  train.py --batch_size 16 --text_length 256 --epoch 100 --save_path ./results/ ./model/bert_config.json ./model/pytorth_model.bin ./data/train.tsv ./model/vocab.txt

オプション

• --normalize_text : 日本語の正規化を行うかどうか（このオプションを指定すると正規化を行う。デフォルトでは正規化は行わない）
• --mecab_dict : MeCabで標準以外の辞書を使う場合に辞書の場所を指定する。
• --batch_size : バッチサイズを指定（デフォルト：16）
• --text_length : BERTに一度に入力するテキストの単語数（デフォルト：256）
• --random_seed : 乱数の種を指定
• --epoch : 学習のループ回数を指定
• --save_path : 学習後のデータ等を保存するディレクトリを指定
• --IMDb : IMDbのデータを利用する場合に指定

run_train_IMDb.sh / run_train_jp.sh

訓練用のシェルスクリプト。 スクリプト内のオプションやパスを変更して以下のように実行できる。

$ bash run_train_jp.sh

3. テスト

test.py

利用法

オプション

run_test_IMDb.py / run_test_jp.py

テスト用のシェルスクリプト。 スクリプト内のオプションやパスを変更して以下のように実行できる。

$ bash run_test_jp.sh