범용 문장 인코더 SentEval 데모

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이 colab에서는 문장 임베딩의 품질을 측정하기 위한 라이브러리인 SentEval 툴킷을 사용하여 범용 문장 인코더 CMLM 모델을 시연합니다. SentEval 툴킷에는 임베딩 모델의 일반화 능력을 평가하고 인코딩된 언어 속성을 평가할 수 있는 다양한 다운스트림 작업 세트가 포함되어 있습니다.

처음 두 코드 블록을 실행하여 환경을 설정하고 세 번째 코드 블록에서 SentEval 작업을 선택하여 모델을 평가할 수 있습니다. 이 Colab을 실행하려면 GPU 런타임을 사용하는 것이 좋습니다.

범용 문장 인코더 CMLM 모델에 대한 자세한 내용은 https://openreview.net/forum?id=WDVD4lUCTzU를 참조하십시오.

Install dependencies

SentEval 및 작업 데이터 다운로드

이 단계는 github에서 SentEval을 다운로드하고 데이터 스크립트를 실행하여 작업 데이터를 다운로드합니다. 완료하는 데 최대 5분이 소요될 수 있습니다.

Install SentEval and download task data

Cloning into 'SentEval'...
remote: Enumerating objects: 691, done.[K
remote: Counting objects: 100% (2/2), done.[K
remote: Compressing objects: 100% (2/2), done.[K
remote: Total 691 (delta 0), reused 2 (delta 0), pack-reused 689[K
Receiving objects: 100% (691/691), 33.25 MiB | 27.52 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (434/434), done.

SentEval 평가 작업 실행 다음 코드 블록은 SentEval 작업을 실행하고, 결과를 출력하며, 다음 작업 중 하나를 선택하여 USE CMLM 모델을 평가합니다.

MR  CR  SUBJ    MPQA    SST TREC    MRPC    SICK-E

실행할 모델, 매개변수 및 작업을 선택합니다. 더 빠른 결과를 도출하기 위해 신속한 프로토타이핑 매개변수를 계산 시간을 줄이는 데 사용할 수 있습니다.

일반적으로 '빠른 프로토타이핑' 매개변수로 작업을 완료하는 데 5-15분이 소요되고 '더 느리고 최고의 성능' 매개변수로 작업을 완료하는 데 최대 1시간이 걸립니다.

params = {'task_path': PATH_TO_DATA, 'usepytorch': True, 'kfold': 5}
params['classifier'] = {'nhid': 0, 'optim': 'rmsprop', 'batch_size': 128,
                                 'tenacity': 3, 'epoch_size': 2}

더 나은 결과를 얻으려면 더 느린 '더 느리고 최고의 성능' 매개변수를 사용하십시오. 계산에 최대 1시간이 소요될 수 있습니다.

params = {'task_path': PATH_TO_DATA, 'usepytorch': True, 'kfold': 10}
params['classifier'] = {'nhid': 0, 'optim': 'adam', 'batch_size': 16,
                                 'tenacity': 5, 'epoch_size': 6}

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'

import sys
sys.path.append(f'{os.getcwd()}/SentEval')

import tensorflow as tf

# Prevent TF from claiming all GPU memory so there is some left for pytorch.
gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
  # Memory growth needs to be the same across GPUs.
  for gpu in gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_text
import senteval
import time

PATH_TO_DATA = f'{os.getcwd()}/SentEval/data'
MODEL = 'https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-cmlm/en-base/1'
PARAMS = 'rapid prototyping'
TASK = 'CR'

params_prototyping = {'task_path': PATH_TO_DATA, 'usepytorch': True, 'kfold': 5}
params_prototyping['classifier'] = {'nhid': 0, 'optim': 'rmsprop', 'batch_size': 128,
                                 'tenacity': 3, 'epoch_size': 2}

params_best = {'task_path': PATH_TO_DATA, 'usepytorch': True, 'kfold': 10}
params_best['classifier'] = {'nhid': 0, 'optim': 'adam', 'batch_size': 16,
                                 'tenacity': 5, 'epoch_size': 6}

params = params_best if PARAMS == 'slower, best performance' else params_prototyping

preprocessor = hub.KerasLayer(
    "https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_preprocess/3")
encoder = hub.KerasLayer(
    "https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-cmlm/en-base/1")

inputs = tf.keras.Input(shape=tf.shape(''), dtype=tf.string)
outputs = encoder(preprocessor(inputs))

model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

def prepare(params, samples):
    return

def batcher(_, batch):
    batch = [' '.join(sent) if sent else '.' for sent in batch]
    return model.predict(tf.constant(batch))["default"]


se = senteval.engine.SE(params, batcher, prepare)
print("Evaluating task %s with %s parameters" % (TASK, PARAMS))
start = time.time()
results = se.eval(TASK)
end = time.time()
print('Time took on task %s : %.1f. seconds' % (TASK, end - start))
print(results)

Evaluating task CR with rapid prototyping parameters
Time took on task CR : 52.8. seconds
{'devacc': 90.42, 'acc': 88.98, 'ndev': 3775, 'ntest': 3775}

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참고