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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.
Warning
Il progetto non supporta Python 3.11 per via del mancato supporto di Tensorflow a quest'ultimo.
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 mantenere l'attenzione sull'argomento della rispettiva sezione.
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 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.")
In gergo del machine learning / deep learning, queste variabili sono dette iperparametri, perchè configurano la creazione del modello, e non vengono configurati 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, validation_dataset_func: CachedDatasetFunc) -> None:
"Train the analyzer with the given training and validation datasets."
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, validation_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), validation_set_func=sample_func(amount=VALIDATION_SET_SIZE))
model.evaluate(evaluation_set_func=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).