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[ Stefano Pigozzi | Traccia #3 | Tema Text Analytics | Big Data Analytics | A.A. 2022/2023 | Unimore ]
Confronto tra modelli di sentiment analysis per recensioni Amazon
Sentiment analysis su recensioni Amazon
Modificare l’esercizio di sentiment analysis sulle review Amazon svolto in classe e verificare l’efficacia del metodo effettuando queste varianti:
- Utilizzare come tokenizer il “sentiment tokenizer” di Christopher Potts (link disponibile nelle slide del corso);
- Modificare il dataset recuperando anche recensioni a 2, 3 e 4 stelle ed effettuare una classificazione a più classi (es. 5 classi di sentiment corrispondenti al numero di stelle delle recensioni).
Effettuare quindi un confronto di efficacia tra queste varianti e la versione originale vista in classe.
Valutare anche l’inclusione di altre feature estratte dai dati, con l’obiettivo di aumentare l’efficacia.
- E’ necessario effettuare tutti i test su un numero significativo di run (es., almeno 50), scegliendo ogni volta in maniera casuale la composizione di test-set e training-set a partire dall’insieme di post estratti (è possibile utilizzare le feature automatiche di cross validation viste per scikit-learn)
- E’ possibile (e gradito) estendere in ampiezza la propria analisi:
- utilizzare e confrontare una o più delle librerie di ML viste a lezione (NLTK/scikitlearn/XGBoost/Tensorflow) (NOTA: per le tracce 2 e 3 è necessario sperimentare anche almeno una libreria diversa da NLTK)
- utilizzare e confrontare diversi classificatori tra quelli offerti (es. quelli citati a lezione in scikit-learn) e una o più delle tecniche citate/viste a lezione (es. codifica del testo tramite TF-IDF, word embeddings per tensorflow, hyper-parameter tuning per scikit-learn, tecniche specifiche per sent. analysis, …)
- utilizzare librerie per l’elaborazione del testo alternative (es. SpaCy https://spacy.io/ ) per estrarre feature aggiuntive, valutandone l’effetto sul modello
- in generale: studiare, riassumere brevemente e applicare eventuali altre tecniche o strumenti ritenuti utili all’obiettivo (cioè, migliorare l’efficacia del modello proposto).
Consegna: PDF commentato con discussione e codice Python (includere dati e codice anche in un file .txt per facilitarne il testing)
Per quanto riguarda il codice Python, è possibile (e gradito) produrre e consegnare un notebook jupyter .ipynb (https://jupyter.org/) invece di codice .py e relativi commenti separati su PDF (per comodità di consultazione, consegnare comunque anche una stampa PDF del notebook oltre al notebook stesso).
Sinossi
In questo progetto si è realizzato una struttura che permettesse di mettere a confronto diversi modi per effettuare sentiment analysis, e poi si sono realizzati su di essa alcuni modelli di sentiment analysis con caratteristiche diverse per confrontarli.
Premessa
Codice e packaging
Il codice dell'attività è incluso come package Python 3.10 compatibile con PEP518.
Note
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.
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.
Warning
Il progetto non supporta Python 3.11 per via del mancato supporto di Tensorflow a quest'ultimo.
Installazione del package
Per installare il package, è necessario eseguire i seguenti comandi dall'interno della directory del progetto:
$ python3.10 -m venv .venv
$ source venv/bin/activate
$ pip install .
NLTK
NLTK richiede dipendenze aggiuntive per funzionare, che possono essere scaricate eseguendo il seguente comando su console:
$ ./scripts/download-nltk.sh
Tensorflow
L'accelerazione hardware di Tensorflow richiede che una scheda grafica NVIDIA con supporto a CUDA sia disponibile sul dispositivo, e che gli strumenti di sviluppo di CUDA siano installati sul sistema operativo.
Per indicare a Tensorflow il percorso degli strumenti di sviluppo di CUDA, è necessario impostare la seguente variabile d'ambiente, sostituendo a /opt/cuda il percorso in cui gli strumenti sono installati sul dispositivo:
$ export XLA_FLAGS=--xla_gpu_cuda_data_dir\=/opt/cuda
Per più informazioni, si suggerisce di consultare la pagina Install Tensorflow 2 della documentazione di Tensorflow.
Esecuzione del programma
Per eseguire il programma principale, è possibile eseguire i seguenti comandi dall'interno della directory del progetto:
$ source venv/bin/activate
$ python3.10 -m unimore_bda_6
Dati
Il codice dell'attività richiede la connessione a un server MongoDB 6 contenente la collezione di recensioni Amazon fornita a lezione.
Warning
La collezione non è inclusa con il repository, in quanto occupa 21 GB!
Si forniscono alcuni script nella cartella ./data/scripts per facilitare la configurazione e l'esecuzione di quest'ultima.
Esecuzione del database
Per eseguire il database MongoDB come processo utente, salvando i dati nella cartella ./data/db:
$ ./data/scripts/run-db.sh
Importazione dei dati da JSON
Per importare il dataset ./data/raw/reviewsexport.json fornito a lezione nel database MongoDB:
$ ./data/scripts/import-db.sh
Creazione indici
Per creare indici MongoDB potenzialmente utili al funzionamento efficiente del codice:
$ mongosh < ./data/scripts/index-db.js
Costruzione di una struttura per il confronto
Al fine di effettuare i confronti richiesti dalla consegna dell'attività, si è deciso di realizzare un package Python che permettesse di confrontare vari modelli di Sentiment Analysis tra loro, con tokenizer, training set e evaluation set (spesso detto test set) diversi tra loro.
Il package, chiamato unimore_bda_6, è composto da vari moduli, ciascuno descritto nelle seguenti sezioni.
Configurazione ambiente e iperparametri - .config
Il primo modulo, unimore_bda_6.config, definisce le variabili configurabili del package usando cfig, e, se eseguito, mostra all'utente un'interfaccia command-line che le descrive e ne mostra i valori attuali.
Viene prima creato un oggetto [cfig.Configuration], che opera come contenitore per le variabili configurabili:
import cfig
config = cfig.Configuration()
In seguito, per ogni variabile configurabile viene definita una funzione, che elabora il valore ottenuto dalle variabili di ambiente del contesto in cui il programma è eseguito, convertendolo in un formato più facilmente utilizzabile dal programma.
Si fornisce un esempio di una di queste funzioni, che definisce la variabile per configurare la dimensione del training set:
@config.optional()
def TRAINING_SET_SIZE(val: str | None) -> int:
"""
The number of reviews from each category to fetch for the training dataset.
Defaults to `4000`.
"""
if val is None:
return 4000
try:
return int(val)
except ValueError:
raise cfig.InvalidValueError("Not an int.")
(Nel gergo del machine learning / deep learning, queste variabili sono dette iperparametri, perchè configurano la creazione del modello, e non vengono configurate dall'addestramento del modello stesso.)
Infine, si aggiunge una chiamata al metodo cli() della configurazione, eseguita solo se il modulo viene eseguito come main, che mostra all'utente l'interfaccia precedentemente menzionata:
if __name__ == "__main__":
config.cli()
L'esecuzione del modulo unimore_bda_6.config, senza variabili d'ambiente definite, dà quindi il seguente output:
$ python -m unimore_bda_6.config
===== Configuration =====
...
TRAINING_SET_SIZE = 4000
The number of reviews from each category to fetch for the training dataset.
Defaults to `4000`.
...
===== End =====
Recupero dati dal database - .database
Il modulo unimore_bda_6.database si occupa della connessione al database MongoDB e la collezione contenente il dataset di partenza, del recupero dei documenti in modo bilanciato, della conversione di essi in un formato più facilmente leggibile da Python, e della creazione di cache su disco per permettere alle librerie che lo supportano di non caricare l'intero dataset in memoria durante l'addestramento di un modello.
Connessione al database - .database.connection
Il modulo unimore_bda_6.database.connection si occupa della conessione (e disconnessione) al database utilizzando il package [pymongo].
Definisce un context manager che effettua automaticamente la disconnessione dal database una volta usciti dal suo scope:
@contextlib.contextmanager
def mongo_client_from_config() -> t.ContextManager[pymongo.MongoClient]:
client: pymongo.MongoClient = pymongo.MongoClient(
host=MONGO_HOST.__wrapped__,
port=MONGO_PORT.__wrapped__,
)
yield client
client.close()
Esso sarà poi utilizzato in questo modo:
with mongo_client_from_config as client:
...
Recupero della collezione - .database.collections
Il modulo unimore_bda_6.database.collection si occupa di recuperare la collezione reviews dal database MongoDB:
def reviews_collection(db: pymongo.MongoClient) -> pymongo.collection.Collection[MongoReview]:
collection: pymongo.collection.Collection[MongoReview] = db.reviews.reviews
return collection
Contenitori di dati - .database.datatypes
Il modulo unimore_bda_6.database.datatypes contiene contenitori ottimizzati (attraverso l'attributo magico [__slots__]) per i dati recuperati dal database, che possono essere riassunti con:
@dataclasses.dataclass
class TextReview:
text: str
rating: float
@dataclasses.dataclass
class TokenizedReview:
tokens: list[str]
rating: float
Query su MongoDB - .database.queries
Il modulo unimore_bda_6.database.queries contiene alcune query pre-costruite utili per operare sulla collezione reviews.
Working set
Essendo il dataset completo composto da 23 milioni, 831 mila e 908 documenti (23_831_908), effettuare campionamenti su di esso in fase di sviluppo risulterebbe eccessivamente lento e dispendioso, pertanto in ogni query il dataset viene rimpicciolito a un working set attraverso l'uso del seguente aggregation pipeline stage, dove WORKING_SET_SIZE è sostituito dal suo corrispondente valore nella configurazione (di default 1_000_000):
{"$limit": WORKING_SET_SIZE},
Dataset con solo recensioni 1* e 5* - sample_reviews_polar
Per recuperare un dataset bilanciato di recensioni 1* e 5*, viene utilizzata la seguente funzione:
def sample_reviews_polar(collection: pymongo.collection.Collection, amount: int) -> t.Iterator[TextReview]:
category_amount = amount // 2
cursor = collection.aggregate([
{"$limit": WORKING_SET_SIZE.__wrapped__},
{"$match": {"overall": 1.0}},
{"$sample": {"size": category_amount}},
{"$unionWith": {
"coll": collection.name,
"pipeline": [
{"$limit": WORKING_SET_SIZE.__wrapped__},
{"$match": {"overall": 5.0}},
{"$sample": {"size": category_amount}},
],
}},
{"$addFields": {
"sortKey": {"$rand": {}},
}},
{"$sort": {
"sortKey": 1,
}}
])
cursor = map(TextReview.from_mongoreview, cursor)
return cursor
L'aggregazione eseguita non è altro che l'unione dei risultati delle seguenti due aggregazioni, i cui risultati vengono poi mescolati attraverso l'ordinamento su un campo contenente il risultato dell'operatore $rand:
db.reviews.aggregate([
{"$limit": WORKING_SET_SIZE},
{"$match": {"overall": 1.0}},
{"$sample": {"size": amount / 2}},
])
// unita a
db.reviews.aggregate([
{"$limit": WORKING_SET_SIZE},
{"$match": {"overall": 5.0}},
{"$sample": {"size": amount / 2}},
])
// e poi mescolate
Dataset bilanciato con recensioni 1*, 2*, 3*, 4* e 5*
Lo stesso procedimento viene usato per ottenere un dataset bilanciato di recensioni con ogni numero possibile di stelle:
def sample_reviews_varied(collection: pymongo.collection.Collection, amount: int) -> t.Iterator[TextReview]:
category_amount = amount // 5
cursor = collection.aggregate([
{"$limit": WORKING_SET_SIZE.__wrapped__},
{"$match": {"overall": 1.0}},
{"$sample": {"size": category_amount}},
{"$unionWith": {
"coll": collection.name,
"pipeline": [
{"$limit": WORKING_SET_SIZE.__wrapped__},
{"$match": {"overall": 2.0}},
{"$sample": {"size": category_amount}},
{"$unionWith": {
"coll": collection.name,
"pipeline": [
{"$limit": WORKING_SET_SIZE.__wrapped__},
{"$match": {"overall": 3.0}},
{"$sample": {"size": category_amount}},
{"$unionWith": {
"coll": collection.name,
"pipeline": [
{"$limit": WORKING_SET_SIZE.__wrapped__},
{"$match": {"overall": 4.0}},
{"$sample": {"size": category_amount}},
{"$unionWith": {
"coll": collection.name,
"pipeline": [
{"$limit": WORKING_SET_SIZE.__wrapped__},
{"$match": {"overall": 5.0}},
{"$sample": {"size": category_amount}},
],
}}
],
}}
],
}}
],
}},
{"$addFields": {
"sortKey": {"$rand": {}},
}},
{"$sort": {
"sortKey": 1,
}}
])
cursor = map(TextReview.from_mongoreview, cursor)
return cursor
Tokenizzatore astratto - .tokenizer.base e .tokenizer.plain
Si è realizzata una classe astratta che rappresentasse un tokenizer qualcunque, in modo da avere la stessa interfaccia a livello di codice indipendentemente dal package di tokenizzazione utilizzato:
class BaseTokenizer(metaclass=abc.ABCMeta):
@abc.abstractmethod
def tokenize(self, text: str) -> t.Iterator[str]:
"Convert a text `str` into another `str` containing a series of whitespace-separated tokens."
raise NotImplementedError()
def tokenize_review(self, review: TextReview) -> TokenizedReview:
"Apply `.tokenize` to the text of a `TextReview`, converting it in a `TokenizedReview`."
tokens = self.tokenize(review.text)
return TokenizedReview(rating=review.rating, tokens=tokens)
Si sono poi realizzate due classi di esempio che implementassero i metodi astratti della precedente: PlainTokenizer e LowerTokenizer, che semplicemente separano il testo in tokens attraverso la funzione builtin str.split di Python, rispettivamente mantenendo e rimuovendo la capitalizzazione del testo.
class PlainTokenizer(BaseTokenizer):
def tokenize(self, text: str) -> t.Iterator[str]:
tokens = text.split()
return tokens
class LowercaseTokenizer(BaseTokenizer):
def tokenize(self, text: str) -> t.Iterator[str]:
text = text.lower()
tokens = text.split()
return tokens
Analizzatore astratto - .analysis.base
Allo stesso modo, si è realizzato una classe astratta per tutti i modelli di Sentiment Analysis:
class BaseSentimentAnalyzer(metaclass=abc.ABCMeta):
@abc.abstractmethod
def train(self, training_dataset_func: CachedDatasetFunc) -> None:
"Train the analyzer with the given training dataset."
raise NotImplementedError()
@abc.abstractmethod
def use(self, text: str) -> float:
"Run the model on the given input, and return the predicted rating."
raise NotImplementedError()
def evaluate(self, evaluation_dataset_func: CachedDatasetFunc) -> EvaluationResults:
"""
Perform a model evaluation by calling repeatedly `.use` on every text of the test dataset and by comparing its resulting category with the expected category.
"""
er = EvaluationResults()
for review in evaluation_dataset_func():
er.add(expected=review.rating, predicted=self.use(review.text))
return er
Si può notare che il metodo evaluate inserisce i risultati di ciascuna predizione effettuata in un oggetto di tipo EvaluationResults.
Esso tiene traccia della matrice di confusione per la valutazione, e da essa è in grado di ricavarne i valori di richiamo e precisione per ciascuna categoria implementata dal modello; inoltre, calcola l'errore medio assoluto e quadrato tra previsioni e valori effettivi:
class EvaluationResults:
def __init__(self):
self.confusion_matrix: dict[float, dict[float, int]] = collections.defaultdict(lambda: collections.defaultdict(lambda: 0))
"Confusion matrix of the evaluation. First key is the expected rating, second key is the output label."
self.absolute_error_total: float = 0.0
"Sum of the absolute errors committed in the evaluation."
self.squared_error_total: float = 0.0
"Sum of the squared errors committed in the evaluation."
def keys(self) -> set[float]:
"Return all processed categories."
keys: set[float] = set()
for expected, value in self.confusion_matrix.items():
keys.add(expected)
for predicted, _ in value.items():
keys.add(predicted)
return keys
def evaluated_count(self) -> int:
"Return the total number of evaluated reviews."
total: int = 0
for row in self.confusion_matrix.values():
for el in row.values():
total += el
return total
def perfect_count(self) -> int:
"""
Return the total number of perfect reviews.
"""
total: int = 0
for key in self.keys():
total += self.confusion_matrix[key][key]
return total
def recall_count(self, rating: float) -> int:
"Return the number of reviews processed with the given rating."
total: int = 0
for el in self.confusion_matrix[rating].values():
total += el
return total
def precision_count(self, rating: float) -> int:
"Return the number of reviews for which the model returned the given rating."
total: int = 0
for col in self.confusion_matrix.values():
total += col[rating]
return total
def recall(self, rating: float) -> float:
"Return the recall for a given rating."
try:
return self.confusion_matrix[rating][rating] / self.recall_count(rating)
except ZeroDivisionError:
return float("inf")
def precision(self, rating: float) -> float:
"Return the precision for a given rating."
try:
return self.confusion_matrix[rating][rating] / self.precision_count(rating)
except ZeroDivisionError:
return float("inf")
def add(self, expected: float, predicted: float) -> None:
"Count a new prediction."
self.confusion_matrix[expected][predicted] += 1
Si è inoltre realizzata un'implementazione di esempio della classe astratta, ThreeCheat, che "prevede" che tutte le recensioni siano di 3.0*, in modo da verificare facilmente la correttezza della precedente classe:
class ThreeCheat(BaseSentimentAnalyzer):
def train(self, training_dataset_func: CachedDatasetFunc) -> None:
pass
def use(self, text: str) -> float:
return 3.0
Logging - .log
Si è configurato il modulo [logging] di Python affinchè esso scrivesse report sull'esecuzione:
- nello stream stderr della console, in formato colorato e user-friendly
- sul file
./data/logs/last_run.tsv, in formato machine-readable
Il livello di logging viene regolato attraverso la costante magica __debug__ di Python, il cui valore cambia in base alla presenza dell'opzione di ottimizzazione -O dell'interprete Python; senza quest'ultima, i log stampati su console saranno molto più dettagliati.
Tester - .__main__
Infine, si è preparato un tester che effettuasse ripetute valutazioni di efficacia per ogni combinazione di funzione di campionamento, tokenizzatore, e modello di Sentiment Analysis, con una struttura simile alla seguente:
# Pseudo-codice non corrispondente al main finale
if __name__ == "__main__":
for sample_func in [sample_reviews_polar, sample_reviews_varied]:
for SentimentAnalyzer in [ThreeCheat, ...]:
for Tokenizer in [PlainTokenizer, LowercaseTokenizer, ...]:
for run in range(TARGET_RUNS):
model = SentimentAnalyzer(tokenizer=Tokenizer())
model.train(training_set=sample_func(amount=TRAINING_SET_SIZE))
model.evaluate(evaluation_set=sample_func(amount=EVALUATION_SET_SIZE))
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).
Ri-implementazione dell'esercizio con NLTK
Come prima cosa, si è ricreato l'esempio di sentiment analysis realizzato a lezione all'interno del package unimore_bda_6.
Wrapping del tokenizzatore di NLTK - .tokenizer.nltk_word_tokenize
Si è creata una nuova sottoclasse di BaseTokenizer, NLTKWordTokenizer, che usa la tokenizzazione inclusa con NLTK.
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.
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.
(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.)
class NLTKWordTokenizer(BaseTokenizer):
def tokenize(self, text: str) -> t.Iterator[str]:
tokens = nltk.word_tokenize(text)
nltk.sentiment.util.mark_negation(tokens, shallow=True)
return tokens
Costruzione del modello - .analysis.nltk_sentiment
Si è creata anche una sottoclasse di BaseSentimentAnalyzer, NLTKSentimentAnalyzer, che utilizza per la classificazione un modello di tipo nltk.sentiment.SentimentAnalyzer.
class NLTKSentimentAnalyzer(BaseSentimentAnalyzer):
def __init__(self, *, tokenizer: BaseTokenizer) -> None:
super().__init__(tokenizer=tokenizer)
self.model: nltk.sentiment.SentimentAnalyzer = nltk.sentiment.SentimentAnalyzer()
self.trained: bool = False
...
Esattamente come il modello realizzato a lezione, in fase di addestramento esso:
- Prende il testo di ogni recensione del training set
- Lo converte in una lista di token
- Conta le occorrenze totali di ogni token della precedente lista per determinare quelli che compaiono in almeno 4 recensioni diverse
- Utilizza questi token frequenti per identificare le caratteristiche ("features") da usare per effettuare la classificazione
Successivamente:
- Identifica la presenza delle caratteristiche in ciascun elemento del training set
- Addestra un classificatore Bayesiano semplice ("naive Bayes") perchè determini la probabilità che data una certa feature, una recensione abbia un certo numero di stelle
...
def _add_feature_unigrams(self, dataset: t.Iterator[TokenizedReview]) -> None:
"Register the `nltk.sentiment.util.extract_unigram_feats` feature extrator on the model."
tokenbags = map(lambda r: r.tokens, dataset)
all_words = self.model.all_words(tokenbags, labeled=False)
unigrams = self.model.unigram_word_feats(words=all_words, min_freq=4)
self.model.add_feat_extractor(nltk.sentiment.util.extract_unigram_feats, unigrams=unigrams)
def _add_feature_extractors(self, dataset: t.Iterator[TextReview]):
"Register new feature extractors on the `.model`."
dataset: t.Iterator[TokenizedReview] = map(self.tokenizer.tokenize_review, dataset)
self._add_feature_unigrams(dataset)
def __extract_features(self, review: TextReview) -> tuple[Features, str]:
"Convert a TextReview to a (Features, str) tuple. Does not use `SentimentAnalyzer.apply_features` due to unexpected behaviour when using iterators."
review: TokenizedReview = self.tokenizer.tokenize_review(review)
return self.model.extract_features(review.tokens), str(review.rating)
def train(self, training_dataset_func: CachedDatasetFunc) -> None:
if self.trained:
raise AlreadyTrainedError()
self._add_feature_extractors(training_dataset_func())
featureset: t.Iterator[tuple[Features, str]] = map(self.__extract_features, training_dataset_func())
self.model.classifier = nltk.classify.NaiveBayesClassifier.train(featureset)
self.trained = True
...
Infine, implementa la funzione use, che:
- tokenizza la stringa ottenuta in input
- utilizza il modello precedentemente addestrato per determinare la categoria ("rating") di appartenenza
...
def use(self, text: str) -> float:
if not self.trained:
raise NotTrainedError()
tokens = self.tokenizer.tokenize(text)
rating = self.model.classify(instance=tokens)
rating = float(rating)
return rating
Problemi di RAM
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.
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; dimensioni maggiori richiederebbero una riscrittura completa dei metodi di NLTK, e ciò andrebbe fuori dallo scopo di questa attività.
Ri-creazione del tokenizer di Christopher Potts - .tokenizer.potts
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].
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.
Prima di effettuare la tokenizzazione, il tokenizer normalizza l'input:
- convertendo tutte le entità HTML come
<nel loro corrispondente unicode< - convertendo il carattere
&nel tokenand
Il tokenizer effettua poi la tokenizzazione usando espressioni regolari definite in words_re_string per catturare token di diversi tipi, in ordine:
- emoticon testuali
:) - numeri di telefono statunitensi
+1 123 456 7890 - tag HTML
<b> - username stile Twitter
@steffo - hashtag stile Twitter
#Big_Data_Analytics - parole con apostrofi
i'm - numeri
-9000 - parole senza apostrofi
data - ellissi
. . . - gruppi di caratteri non-whitespace
🇮🇹
Dopo aver tokenizzato, il tokenizer processa il risultato 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).
Il codice riassunto del tokenizer è dunque:
class PottsTokenizer(BaseTokenizer):
emoticon_re_string = r"""[<>]?[:;=8][\-o*']?[)\](\[dDpP/:}{@|\\]"""
emoticon_re = re.compile(emoticon_re_string)
words_re_string = "(" + "|".join([
emoticon_re_string,
r"""(?:[+]?[01][\s.-]*)?(?:[(]?\d{3}[\s.)-]*)?\d{3}[\-\s.]*\d{4}""",
r"""<[^>]+>""",
r"""@[\w_]+""",
r"""#+[\w_]+[\w'_-]*[\w_]+""",
r"""[a-z][a-z'_-]+[a-z]""",
r"""[+-]?\d+(?:[,/.:-]\d+)?""",
r"""[\w_]+""",
r"""[.](?:\s*[.])+""",
r"""\S+""",
]) + ")"
words_re = re.compile(words_re_string, re.I)
digit_re_string = r"&#\d+;"
digit_re = re.compile(digit_re_string)
alpha_re_string = r"&\w+;"
alpha_re = re.compile(alpha_re_string)
amp = "&"
@classmethod
def html_entities_to_chr(cls, s: str) -> str:
"Internal metod that seeks to replace all the HTML entities in s with their corresponding characters."
# First the digits:
ents = set(cls.digit_re.findall(s))
if len(ents) > 0:
for ent in ents:
entnum = ent[2:-1]
try:
entnum = int(entnum)
s = s.replace(ent, chr(entnum))
except (ValueError, KeyError):
pass
# Now the alpha versions:
ents = set(cls.alpha_re.findall(s))
ents = filter((lambda x: x != cls.amp), ents)
for ent in ents:
entname = ent[1:-1]
try:
s = s.replace(ent, chr(html.entities.name2codepoint[entname]))
except (ValueError, KeyError):
pass
s = s.replace(cls.amp, " and ")
return s
@classmethod
def lower_but_preserve_emoticons(cls, word):
"Internal method which lowercases the word if it does not match `.emoticon_re`."
if cls.emoticon_re.search(word):
return word
else:
return word.lower()
def tokenize(self, text: str) -> t.Iterator[str]:
text = self.html_entities_to_chr(text)
tokens = self.words_re.findall(text)
tokens = map(self.lower_but_preserve_emoticons, tokens)
tokens = list(tokens)
return tokens
Implementazione di modelli con Tensorflow+Keras - .analysis.tf_text
Visti i problemi riscontrati con NLTK, si è deciso di realizzare nuovi modelli utilizzando stavolta Tensorflow, il package per il deep learning sviluppato da Google, unito a Keras, API di Tensorflow che permette la definizione di modelli di deep learning attraverso un linguaggio ad alto livello.
Tensorflow prende il nome dai tensori, le strutture matematiche su cui si basa, che consistono in una maggiore astrazione delle matrici o degli array, e che vengono implementate dalla libreria stessa nella classe tensorflow.Tensor.
Aggiunta di un validation set
La documentazione di Tensorflow suggerisce, in fase di addestramento di modello, di includere un validation set, un piccolo dataset su cui misurare le metriche del modello ad ogni epoca di addestramento, in modo da poter verificare in tempo reale che non si stia verificando underfitting o overfitting.
Si è quindi deciso di includerlo come parametro di BaseSentimentAnalyzer.train:
...
@abc.abstractmethod
def train(self, training_dataset_func: CachedDatasetFunc, validation_dataset_func: CachedDatasetFunc) -> None:
"""
Train the analyzer with the given training and validation datasets.
"""
raise NotImplementedError()
...
Si è anche aggiornato il .__main__ e la .config per supportare questa nuova funzionalità:
# Pseudo-codice non corrispondente al main finale
if __name__ == "__main__":
for sample_func in [sample_reviews_polar, sample_reviews_varied]:
for SentimentAnalyzer in [ThreeCheat, NLTKSentimentAnalyzer, ...]:
for Tokenizer in [PlainTokenizer, LowercaseTokenizer, PottsTokenizer, PottsTokenizerWithNegation, ...]:
for run in range(TARGET_RUNS):
model = SentimentAnalyzer(tokenizer=Tokenizer())
model.train(training_set=sample_func(amount=TRAINING_SET_SIZE), validation_set=sample_func(amount=VALIDATION_SET_SIZE))
model.evaluate(evaluation_set=sample_func(amount=EVALUATION_SET_SIZE))
Caching - .database.cache e .gathering
Per essere efficienti, i modelli di Tensorflow richiedono che i dati vengano inseriti in un formato molto specifico: un'istanza della classe tensorflow.data.Dataset.
I dataset, per essere creati, richiedono però che gli venga dato in input un generatore (funzione che crea un iteratore quando chiamata), e non un iteratore (oggetto con un puntatore al successivo) come quello restituito dalle query di MongoDB, in quanto Tensorflow necessita di ricominciare l'iterazione da capo dopo ogni epoca di addestramento.
Un modo semplice per ovviare al problema sarebbe stato raccogliere in una list l'iteratore creato da MongoDB, ma ciò caricherebbe l'intero dataset contemporaneamente in memoria, ricreando il problema riscontrato con NLTK.
Si è allora adottata una soluzione alternativa: creare una cache su disco composta un file per ciascun documento recuperato da MongoDB, in modo che quando Tensorflow necessita di ritornare al primo documento, possa farlo ritornando semplicemente al primo file.
def store_cache(reviews: t.Iterator[TextReview], path: str | pathlib.Path) -> None:
"Store the contents of the given `Review` iterator to different files in a directory at the given path."
path = pathlib.Path(path)
path.mkdir(parents=True)
for index, document in enumerate(reviews):
document_path = path.joinpath(f"{index}.pickle")
with open(document_path, "wb") as file:
pickle.dump(document, file)
def load_cache(path: str | pathlib.Path) -> CachedDatasetFunc:
"Load the contents of a directory into a `Review` generator."
path = pathlib.Path(path)
def data_cache_loader():
document_paths = path.iterdir()
for document_path in document_paths:
document_path = pathlib.Path(document_path)
with open(document_path, "rb") as file:
result: TextReview = pickle.load(file)
yield result
return data_cache_loader
def delete_cache(path: str | pathlib.Path) -> None:
"Delete the given cache directory."
path = pathlib.Path(path)
shutil.rmtree(path)
Si è poi creata una classe Caches che si occupa di creare, gestire, ed eliminare le cache dei tre dataset nelle cartelle ./data/training, ./data/validation e ./data/evaluation:
@dataclasses.dataclass
class Caches:
"""
Container for the three generators that can create datasets.
"""
training: CachedDatasetFunc
validation: CachedDatasetFunc
evaluation: CachedDatasetFunc
@classmethod
@contextlib.contextmanager
def from_database_samples(cls, collection: pymongo.collection.Collection, sample_func: SampleFunc) -> t.ContextManager["Caches"]:
"Create a new caches object from a database collection and a sampling function."
reviews_training = sample_func(collection, TRAINING_SET_SIZE.__wrapped__)
reviews_validation = sample_func(collection, VALIDATION_SET_SIZE.__wrapped__)
reviews_evaluation = sample_func(collection, EVALUATION_SET_SIZE.__wrapped__)
store_cache(reviews_training, "./data/training")
store_cache(reviews_validation, "./data/validation")
store_cache(reviews_evaluation, "./data/evaluation")
training_cache = load_cache("./data/training")
validation_cache = load_cache("./data/validation")
evaluation_cache = load_cache("./data/evaluation")
yield Caches(training=training_cache, validation=validation_cache, evaluation=evaluation_cache)
delete_cache("./data/training")
delete_cache("./data/validation")
delete_cache("./data/evaluation")
...
Creazione del modello base - `.analysis.tf_text.Tensorflow
Si è determinata una struttura comune che potesse essere usata per tutti i tipi di Sentiment Analyzer realizzati con Tensorflow:
class TensorflowSentimentAnalyzer(BaseSentimentAnalyzer, metaclass=abc.ABCMeta):
...
Formato del modello
Essa richiede che le sottoclassi usino un modello tensorflow.keras.Sequential, ovvero con un solo layer di neuroni in input e un solo layer di neuroni in output:
...
@abc.abstractmethod
def _build_model(self) -> tensorflow.keras.Sequential:
"Create the `tensorflow.keras.Sequential` model that should be executed by this sentiment analyzer."
raise NotImplementedError()
...
Conversione da-a tensori
Dato che i modelli di Tensorflow richiedono che ciascun dato fornito in input o emesso in output sia un'istanza di tensorflow.Tensor, le sottoclassi devono anche definire metodi per convertire le stelle delle recensioni in un equivalente tensorflow.Tensor e viceversa:
...
@abc.abstractmethod
def _rating_to_input(self, rating: float) -> tensorflow.Tensor:
"Convert a review rating to a `tensorflow.Tensor`."
raise NotImplementedError()
@abc.abstractmethod
def _prediction_to_rating(self, prediction: tensorflow.Tensor) -> float:
"Convert the results of `tensorflow.keras.Sequential.predict` into a review rating."
raise NotImplementedError()
...
Attraverso di essi, la classe è in grado di costruire il tensorflow.data.Dataset necessario al modello:
...
@staticmethod
def _tokens_to_tensor(tokens: t.Iterator[str]) -> tensorflow.Tensor:
"Convert an iterator of tokens to a `tensorflow.Tensor`."
tensor = tensorflow.convert_to_tensor(
[list(tokens)],
dtype=tensorflow.string,
name="tokens"
)
return tensor
def _build_dataset(self, dataset_func: CachedDatasetFunc) -> tensorflow.data.Dataset:
"Create a `tensorflow.data.Dataset` from the given `CachedDatasetFunc`."
def dataset_generator():
for review in dataset_func():
review: TextReview
review: TokenizedReview = self.tokenizer.tokenize_review(review)
tokens: tensorflow.Tensor = self._tokens_to_tensor(review.tokens)
rating: tensorflow.Tensor = self._rating_to_input(review.rating)
yield tokens, rating
dataset = tensorflow.data.Dataset.from_generator(
dataset_generator,
output_signature=(
tensorflow.TensorSpec(shape=(1, None,), dtype=tensorflow.string, name="tokens"),
self._ratingtensor_shape(),
),
)
dataset = dataset.cache()
dataset = dataset.prefetch(buffer_size=tensorflow.data.AUTOTUNE)
return dataset
...
Lookup delle stringhe
I modelli di deep learning di Tensorflow non sono in grado di processare direttamente stringhe; esse devono essere prima convertite in formato numerico.
All'inizializzazione, la struttura base crea un layer di tipo tensorflow.keras.layers.StringLookup, che prende in input una lista di token e la converte in una lista di numeri interi, assegnando a ciascun token un numero diverso:
...
def __init__(self, *, tokenizer: BaseTokenizer):
...
self.string_lookup_layer = tensorflow.keras.layers.StringLookup(max_tokens=TENSORFLOW_MAX_FEATURES)
...
...
Prima dell'addestramento del modello, il layer deve essere adattato, ovvero deve costruire un vocabolario che associa ogni possibile termine ad un numero; qualsiasi token al di fuori da questo vocabolario verrà convertito in 0.
Per esempio, ["ciao", "come", "stai", "?"] potrebbe essere convertito in [1, 2, 0, 3] se il modello non è stato adattato con il token "stai".
Addestramento
La struttura base TensorflowSentimentAnalyzer uniforma la fase di addestramento per tutti i modelli realizzandola attraverso le seguenti fasi:
- Creazione di
tensorflow.data.Datasetdalla cache del training set e del validation set - Adattamento del layer di string lookup
- Fitting del modello per
TENSORFLOW_EPOCHSepoche
...
def train(self, training_dataset_func: CachedDatasetFunc, validation_dataset_func: CachedDatasetFunc) -> None:
training_set = self._build_dataset(training_dataset_func)
validation_set = self._build_dataset(validation_dataset_func)
vocabulary = training_set.map(lambda tokens, rating: tokens)
self.string_lookup_layer.adapt(vocabulary)
self.history: tensorflow.keras.callbacks.History | None = self.model.fit(
training_set,
validation_data=validation_set,
epochs=TENSORFLOW_EPOCHS.__wrapped__,
callbacks=[
tensorflow.keras.callbacks.TerminateOnNaN()
],
)
if len(self.history.epoch) < TENSORFLOW_EPOCHS.__wrapped__:
self.failed = True
raise TrainingFailedError()
else:
self.trained = True
...
Esplosione del gradiente
Il metodo train si occupa anche di gestire una situazione particolare: quella in cui l'errore del modello sul training set diventi NaN per via del fenomeno di esplosione del gradiente.
Grazie al callback tensorflow.keras.callbacks.TerminateOnNaN, nel momento in cui viene riconosciuto che l'errore è diventato NaN, l'addestramento viene interrotto, e viene sollevato un TrainingFailedError.
Si è quindi aggiornato il main per gestire l'eccezione e ricominciare l'addestramento da capo qualora essa si verificasse:
# Pseudo-codice non corrispondente al main finale
if __name__ == "__main__":
for sample_func in [sample_reviews_polar, sample_reviews_varied]:
for SentimentAnalyzer in [ThreeCheat, NLTKSentimentAnalyzer, ...]:
for Tokenizer in [PlainTokenizer, LowercaseTokenizer, PottsTokenizer, PottsTokenizerWithNegation, ...]:
runs = 0
successful_runs = 0
while True:
if runs >= MAXIMUM_RUNS or successful_runs >= TARGET_RUNS:
break
runs += 1
model = SentimentAnalyzer(tokenizer=Tokenizer())
try:
model.train(training_set=sample_func(amount=TRAINING_SET_SIZE), validation_set=sample_func(amount=VALIDATION_SET_SIZE))
except TrainingFailedError:
continue
model.evaluate(evaluation_set=sample_func(amount=EVALUATION_SET_SIZE))
successful_runs += 1
Utilizzo
Anche l'utilizzo del modello è uniformato da TensorflowSentimentAnalyzer:
...
def use(self, text: str) -> float:
tokens = self.tokenizer.tokenize(text)
tokens = self._tokens_to_tensor(tokens)
prediction = self.model.predict(tokens, verbose=False)
prediction = self._prediction_to_rating(prediction)
return prediction
...
- Il testo passato in input viene tokenizzato dal tokenizzatore selezionato;
- i token vengono trasformati in un tensore di stringhe;
- il tensore di stringhe viene passato al modello, il primo layer del quale effettua string lookup;
- il modello emette un output in forma di tensore;
- il tensore viene convertito nel numero di stelle predetto.