Python机器学习中的seq2seq模型

简介

Seq2Seq (Sequence-to-Sequence) 模型是一种用于序列到序列学习的深度学习模型，它由两个递归神经网络组成，一个用于编码输入序列，另一个用于解码生成输出序列。Seq2Seq模型广泛应用于机器翻译，语音识别，聊天机器人等领域。

在本文中，我们将介绍使用 Python 中的 Keras 库实现的 Seq2Seq 模型。

实现

我们将使用英文到法文的翻译任务来演示 Seq2Seq 模型的使用。

数据集

我们使用一个包含英文和法文句子的数据集。数据集中共有137860 条英文和法文数据对。我们将使用其中的10,000个数据对作为我们的训练集。

# 加载数据集
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data/fra-eng/fra.txt', sep='\t', names=['en', 'fr'])
train_data = data[:10000]

数据预处理

在构建 Seq2Seq 模型之前，我们需要对数据进行预处理。预处理包括下列步骤:

1. 分词: 将英语和法语句子分别分成单词。
2. 创建单词表: 建立英语和法语单词表，并为每个单词分配一个唯一的整数 ID。
3. 进行填充: 对于每个句子，将其填充为一个指定长度的序列。

# 分词
import jieba

train_data['en_seg'] = train_data['en'].apply(lambda x: " ".join(jieba.cut(x)))
train_data['fr_seg'] = train_data['fr'].apply(lambda x: " ".join(jieba.cut(x)))

# 建立单词表
from keras.preprocessing.text import Tokenizer

en_tokenizer = Tokenizer(num_words=10000)
en_tokenizer.fit_on_texts(train_data['en_seg'])
fr_tokenizer = Tokenizer(num_words=10000)
fr_tokenizer.fit_on_texts(train_data['fr_seg'])

# 填充序列 
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

max_len_en = 100
max_len_fr = 100
en_seq = en_tokenizer.texts_to_sequences(train_data['en_seg'])
fr_seq = fr_tokenizer.texts_to_sequences(train_data['fr_seg'])
en_pad_seq = pad_sequences(en_seq, maxlen=max_len_en, padding='post')
fr_pad_seq = pad_sequences(fr_seq, maxlen=max_len_fr, padding='post')

构建模型

我们使用 Keras 库构建 Seq2Seq 模型。构建 Seq2Seq 模型需要以下组成部分:

1. 编码器模型: 将输入序列编码为一个固定长度的向量。
2. 解码器模型: 将编码后的向量解码为输出序列。

# 构建模型
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, LSTM, Dense, Embedding
from keras.callbacks import EarlyStopping

# 定义编码器
encoder_inputs = Input(shape=(max_len_en,))
encoder_embedding = Embedding(input_dim=len(en_tokenizer.word_index) + 1, output_dim=256)(encoder_inputs)
encoder_lstm = LSTM(256, return_state=True)
_, encoder_h, encoder_c = encoder_lstm(encoder_embedding)
encoder_states = [encoder_h, encoder_c]

# 定义解码器
decoder_inputs = Input(shape=(max_len_fr,))
decoder_embedding = Embedding(input_dim=len(fr_tokenizer.word_index) + 1, output_dim=256)(decoder_inputs)
decoder_lstm = LSTM(256, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_embedding, initial_state=encoder_states)
decoder_dense = Dense(len(fr_tokenizer.word_index) + 1, activation='softmax')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)

model = Model(inputs=[encoder_inputs, decoder_inputs], outputs=decoder_outputs)

模型训练

我们使用交叉熵损失函数和 ADAM 优化器来训练模型。每当验证损失没有下降时，我们就会调用 EarlyStopping 来防止过拟合。

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['acc'])

early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5)

history = model.fit([en_pad_seq, fr_pad_seq[:, :-1]], pd.get_dummies(fr_pad_seq[:, 1:]), 
                    batch_size=128, epochs=100, callbacks=[early_stop], validation_split=0.2)

模型测试

我们使用模型对几个测试句子进行翻译。对于每个输入序列，我们将使用编码器模型得到一个固定长度的向量，并将其作为解码器模型的输入。解码器模型将生成一个输出序列。

# 测试模型
en_test = ['please turn on the lights', 'this is a pen']
en_test_seq = en_tokenizer.texts_to_sequences(en_test)
en_test_pad_seq = pad_sequences(en_test_seq, maxlen=max_len_en, padding='post')
fr_test_seq = model.predict([en_test_pad_seq, np.zeros((len(en_test), max_len_fr))])
fr_test_tokenizer = {v: k for k, v in fr_tokenizer.word_index.items()}
fr_test = []
for i in range( len(en_test)):
    temp = [fr_test_tokenizer.get(j, "") for j in np.argmax(fr_test_seq[i], axis=1)]
    fr_test.append(" ".join( list(filter(lambda x:x !="", temp))))

print(en_test)
print(fr_test))

结论

本文介绍了如何使用 Python 和 Keras 库构建 Seq2Seq 模型。我们将其应用于英文 - 法文翻译任务。Seq2Seq 模型在机器翻译，语音识别，聊天机器人等领域具有广泛应用。