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2A24051445686895
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225
README.md
225
README.md
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@ -36,14 +36,16 @@ In questo progetto si è realizzato una struttura che permettesse di mettere a c
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Il codice dell'attività è incluso come package Python 3.10 compatibile con PEP518.
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> **Note**
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> In questo documento sono riportate parti del codice: in esse, è stato rimosso il codice superfluo come comandi di logging, docstring e commenti, in modo da accorciare la relazione e per mantenere l'attenzione sull'argomento della rispettiva sezione.
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>
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> Nel titolo di ciascuna sezione è evidenziato il file da cui gli spezzoni di codice provengono: se si necessitano sapere più dettagli sul funzionamento di esso, si consiglia di andare a vedere i file sorgente allegati, che contengono la documentazione necessaria.
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> **Warning**
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> Il progetto non supporta Python 3.11 per via del mancato supporto di Tensorflow a quest'ultimo.
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> **Note**
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>
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> In questo documento sono riportate parti del codice: in esse, è stato rimosso il codice superfluo come comandi di logging, docstring e commenti, in modo da mantenere l'attenzione sull'argomento della rispettiva sezione.
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#### Installazione del package
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Per installare il package, è necessario eseguire i seguenti comandi dall'interno della directory del progetto:
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@ -520,20 +522,214 @@ if __name__ == "__main__":
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Le valutazioni di efficacia vengono effettuate fino al raggiungimento di `TARGET_RUNS` addestramenti e valutazioni riuscite, o fino al raggiungimento di `MAXIMUM_RUNS` valutazioni totali (come descritto più avanti, l'addestramento di alcuni modelli potrebbe fallire e dover essere ripetuto).
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## Ri-implementazione dell'esercizio con NLTK - `.analysis.nltk_sentiment`
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## Ri-implementazione dell'esercizio con NLTK
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Come prima cosa, si è ricreato l'esempio di sentiment analysis realizzato a lezione all'interno del package `unimore_bda_6`.
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### Wrapping del tokenizzatore di NLTK - `.tokenizer.nltk_word_tokenize`
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### Ri-creazione del tokenizer di Christopher Potts - `.tokenizer.potts`
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### Problemi di memoria
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## Ottimizzazione di memoria
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### Caching - `.database.cache` e `.gathering`
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Si è creata una nuova sottoclasse di `BaseTokenizer`, `NLTKWordTokenizer`, che usa la tokenizzazione inclusa con NLTK.
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Per separare le parole in token, essa chiama [`nltk.word_tokenize`], funzione built-in che sfrutta i tokenizer [Punkt] e [Treebank] per dividere rispettivamente in frasi e parole la stringa passata come input.
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La lista di tokens viene poi passata a [`nltk.sentiment.util.mark_negation`], che aggiunge il suffisso `_NEG` a tutti i token che si trovano tra una negazione e un segno di punteggiatura, in modo che la loro semantica venga preservata anche all'interno di un contesto *bag of words*, in cui le posizioni dei token vengono ignorate.
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(È considerato negazione qualsiasi token che finisce con `n't`, oppure uno dei seguenti token: `never`, `no`, `nothing`, `nowhere`, `noone`, `none`, `not`, `havent`, `hasnt`, `hadnt`, `cant`, `couldnt`, `shouldnt`, `wont`, `wouldnt`, `dont`, `doesnt`, `didnt`, `isnt`, `arent`, `aint`.)
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```python
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class NLTKWordTokenizer(BaseTokenizer):
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def tokenize(self, text: str) -> t.Iterator[str]:
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tokens = nltk.word_tokenize(text)
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nltk.sentiment.util.mark_negation(tokens, shallow=True)
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return tokens
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```
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### Costruzione del modello - `.analysis.nltk_sentiment`
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Si è creata anche una sottoclasse di `BaseSentimentAnalyzer`, `NLTKSentimentAnalyzer`, che utilizza per la classificazione un modello di tipo [`nltk.sentiment.SentimentAnalyzer`].
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```python
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class NLTKSentimentAnalyzer(BaseSentimentAnalyzer):
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def __init__(self, *, tokenizer: BaseTokenizer) -> None:
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super().__init__(tokenizer=tokenizer)
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self.model: nltk.sentiment.SentimentAnalyzer = nltk.sentiment.SentimentAnalyzer()
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self.trained: bool = False
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...
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```
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Esattamente come il modello realizzato a lezione, in fase di addestramento esso:
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1. Prende il testo di ogni recensione del training set
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2. Lo converte in una lista di token
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3. Conta le occorrenze totali di ogni token della precedente lista per determinare quelli che compaiono in almeno 4 recensioni diverse
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4. Utilizza questi token frequenti per identificare le caratteristiche ("features") da usare per effettuare la classificazione
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Successivamente:
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5. Identifica la presenza delle caratteristiche in ciascun elemento del training set
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6. Addestra un classificatore Bayesiano semplice ("naive Bayes") perchè determini la probabilità che data una certa feature, una recensione abbia un certo numero di stelle
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```python
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...
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def _add_feature_unigrams(self, dataset: t.Iterator[TokenizedReview]) -> None:
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"Register the `nltk.sentiment.util.extract_unigram_feats` feature extrator on the model."
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tokenbags = map(lambda r: r.tokens, dataset)
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all_words = self.model.all_words(tokenbags, labeled=False)
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unigrams = self.model.unigram_word_feats(words=all_words, min_freq=4)
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self.model.add_feat_extractor(nltk.sentiment.util.extract_unigram_feats, unigrams=unigrams)
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def _add_feature_extractors(self, dataset: t.Iterator[TextReview]):
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"Register new feature extractors on the `.model`."
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dataset: t.Iterator[TokenizedReview] = map(self.tokenizer.tokenize_review, dataset)
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self._add_feature_unigrams(dataset)
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def __extract_features(self, review: TextReview) -> tuple[Features, str]:
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"Convert a TextReview to a (Features, str) tuple. Does not use `SentimentAnalyzer.apply_features` due to unexpected behaviour when using iterators."
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review: TokenizedReview = self.tokenizer.tokenize_review(review)
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return self.model.extract_features(review.tokens), str(review.rating)
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def train(self, training_dataset_func: CachedDatasetFunc, validation_dataset_func: CachedDatasetFunc) -> None:
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if self.trained:
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raise AlreadyTrainedError()
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self._add_feature_extractors(training_dataset_func())
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featureset: t.Iterator[tuple[Features, str]] = map(self.__extract_features, training_dataset_func())
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self.model.classifier = nltk.classify.NaiveBayesClassifier.train(featureset)
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self.trained = True
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...
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```
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Infine, implementa la funzione `use`, che:
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1. tokenizza la stringa ottenuta in input
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2. utilizza il modello precedentemente addestrato per determinare la categoria ("rating") di appartenenza
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```python
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...
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def use(self, text: str) -> float:
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if not self.trained:
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raise NotTrainedError()
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tokens = self.tokenizer.tokenize(text)
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rating = self.model.classify(instance=tokens)
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rating = float(rating)
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return rating
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```
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#### Problemi di RAM
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L'approccio utilizzato da [`nltk.sentiment.SentimentAnalyzer`] si è rivelato problematico, in quanto non in grado di scalare a dimensioni molto grandi di training set: i suoi metodi non gestiscono correttamente gli iteratori, meccanismo attraverso il quale Python può realizzare lazy-loading di dati, e richiedono invece che l'intero training set sia caricato contemporaneamente in memoria in una [`list`].
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Per permetterne l'esecuzione su computer con 16 GB di RAM, si è deciso di impostare la dimensione predefinita del training set a `4000` documenti.
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### Ri-creazione del tokenizer di Christopher Potts - `.tokenizer.potts`
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> 1. Utilizzare come tokenizer il “sentiment tokenizer” di Christopher Potts (link disponibile nelle slide del corso);
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Per realizzare il punto 1 della consegna, si sono creati due nuovi tokenizer, `PottsTokenizer` e `PottsTokenizerWithNegation`, che implementano il [tokenizer di Christopher Potts] rispettivamente senza marcare e marcando le negazioni sui token attraverso [`ntlk.sentiment.util.mark_negation`].
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Essendo il tokenizer originale scritto per Python 2, e non direttamente immediatamente compatibile con `BaseTokenizer`, si è scelto di studiare il codice originale e ricrearlo in un formato più adatto a questo progetto.
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Prima di effettuare la tokenizzazione, il tokenizer normalizza l'input:
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1. convertendo tutte le entità HTML come `<` nel loro corrispondente unicode `<`
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2. convertendo il carattere `&` nel token `and`
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Il tokenizer effettua poi la tokenizzazione usando espressioni regolari definite in `words_re_string` per catturare token di diversi tipi, in ordine:
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* emoticon testuali `:)`
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* numeri di telefono statunitensi `+1 123 456 7890`
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* tag HTML `<b>`
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* username stile Twitter `@steffo`
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* hashtag stile Twitter `#Big_Data_Analytics`
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* parole con apostrofi `i'm`
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* numeri `-9000`
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* parole senza apostrofi `data`
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* ellissi `. . .`
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* gruppi di caratteri non-whitespace `🇮🇹`
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Dopo aver tokenizzato, il tokenizer processa il risultato:
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1. convertendo il testo a lowercase, facendo attenzione però a non cambiare la capitalizzazione delle emoticon per non cambiare il loro significato (`:D` è diverso da `:d`)
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Il codice riassunto del tokenizer è dunque:
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```python
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class PottsTokenizer(BaseTokenizer):
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emoticon_re_string = r"""[<>]?[:;=8][\-o*']?[)\](\[dDpP/:}{@|\\]"""
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emoticon_re = re.compile(emoticon_re_string)
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words_re_string = "(" + "|".join([
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emoticon_re_string,
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r"""(?:[+]?[01][\s.-]*)?(?:[(]?\d{3}[\s.)-]*)?\d{3}[\-\s.]*\d{4}""",
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r"""<[^>]+>""",
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r"""@[\w_]+""",
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||||
r"""#+[\w_]+[\w'_-]*[\w_]+""",
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r"""[a-z][a-z'_-]+[a-z]""",
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||||
r"""[+-]?\d+(?:[,/.:-]\d+)?""",
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r"""[\w_]+""",
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r"""[.](?:\s*[.])+""",
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r"""\S+""",
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]) + ")"
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words_re = re.compile(words_re_string, re.I)
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digit_re_string = r"&#\d+;"
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digit_re = re.compile(digit_re_string)
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alpha_re_string = r"&\w+;"
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alpha_re = re.compile(alpha_re_string)
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amp = "&"
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@classmethod
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def html_entities_to_chr(cls, s: str) -> str:
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"Internal metod that seeks to replace all the HTML entities in s with their corresponding characters."
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# First the digits:
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ents = set(cls.digit_re.findall(s))
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if len(ents) > 0:
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for ent in ents:
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entnum = ent[2:-1]
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try:
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entnum = int(entnum)
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s = s.replace(ent, chr(entnum))
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except (ValueError, KeyError):
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pass
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# Now the alpha versions:
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ents = set(cls.alpha_re.findall(s))
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||||
ents = filter((lambda x: x != cls.amp), ents)
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||||
for ent in ents:
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||||
entname = ent[1:-1]
|
||||
try:
|
||||
s = s.replace(ent, chr(html.entities.name2codepoint[entname]))
|
||||
except (ValueError, KeyError):
|
||||
pass
|
||||
s = s.replace(cls.amp, " and ")
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||||
return s
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@classmethod
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def lower_but_preserve_emoticons(cls, word):
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"Internal method which lowercases the word if it does not match `.emoticon_re`."
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if cls.emoticon_re.search(word):
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||||
return word
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||||
else:
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||||
return word.lower()
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def tokenize(self, text: str) -> t.Iterator[str]:
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||||
text = self.html_entities_to_chr(text)
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tokens = self.words_re.findall(text)
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||||
tokens = map(self.lower_but_preserve_emoticons, tokens)
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||||
tokens = list(tokens)
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return tokens
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```
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## Implementazione di modelli con Tensorflow - `.analysis.tf_text`
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### Creazione di tokenizzatori compatibili con Tensorflow - `.tokenizer.plain` e `.tokenizer.lower`
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### Caching - `.database.cache` e `.gathering`
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### Creazione di un modello di regressione - `.analysis.tf_text.TensorflowPolarSentimentAnalyzer`
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### Creazione di un modello di categorizzazione - `.analysis.tf_text.TensorflowCategorySentimentAnalyzer`
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#### Esplosione del gradiente
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### Esplosione del gradiente
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## Implementazione di tokenizzatori di HuggingFace - `.tokenizer.hugging`
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@ -550,3 +746,10 @@ Le valutazioni di efficacia vengono effettuate fino al raggiungimento di `TARGET
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[`__debug__`]: https://docs.python.org/3/library/constants.html#debug__
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||||
[`-O`]: https://docs.python.org/3/using/cmdline.html#cmdoption-O
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||||
[`str.split`]: https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html?highlight=str%20split#str.split
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||||
[`nltk.tokenize.word_tokenize`]: https://www.nltk.org/api/nltk.tokenize.word_tokenize.html?highlight=word_tokenize#nltk.tokenize.word_tokenize
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[Punkt]: https://www.nltk.org/api/nltk.tokenize.PunktSentenceTokenizer.html#nltk.tokenize.PunktSentenceTokenizer
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[Treebank]: https://www.nltk.org/api/nltk.tokenize.TreebankWordTokenizer.html#nltk.tokenize.TreebankWordTokenizer
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||||
[`nltk.sentiment.util.mark_negation`]: https://www.nltk.org/api/nltk.sentiment.util.html?highlight=nltk+sentiment+util+mark_negation#nltk.sentiment.util.mark_negation
|
||||
[`nltk.sentiment.SentimentAnalyzer`]: https://www.nltk.org/api/nltk.sentiment.sentiment_analyzer.html?highlight=nltk+sentiment+sentimentanalyzer#nltk.sentiment.sentiment_analyzer.SentimentAnalyzer
|
||||
[`list`]: https://docs.python.org/3/library/stdtypes.html?highlight=list#list
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[tokenizer di Christopher Potts]: http://sentiment.christopherpotts.net/tokenizing.html
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