عاد TensorFlow إلى Google I/O في 14 مايو! سجل الان

تمت ترجمة هذه الصفحة بواسطة Cloud Translation API‏.

البحث الدلالي مع أقرب الجيران التقريبيين ودمج النص

عرض على TensorFlow.org

يوضح هذا البرنامج التعليمي كيفية إنشاء التضمينات من وحدة TensorFlow Hub (TF-Hub) مع إعطاء بيانات الإدخال، وإنشاء فهرس تقريبي لأقرب الجيران (ANN) باستخدام التضمينات المستخرجة. يمكن بعد ذلك استخدام الفهرس لمطابقة التشابه واسترجاعه في الوقت الفعلي.

عند التعامل مع مجموعة كبيرة من البيانات، ليس من الفعال إجراء مطابقة تامة عن طريق فحص المستودع بالكامل للعثور على العناصر الأكثر تشابهًا مع استعلام معين في الوقت الفعلي. وبالتالي، فإننا نستخدم خوارزمية مطابقة التشابه التقريبية التي تسمح لنا باستبدال القليل من الدقة في العثور على أقرب تطابقات مجاورة للحصول على زيادة كبيرة في السرعة.

في هذا البرنامج التعليمي، نعرض مثالاً للبحث النصي في الوقت الفعلي عبر مجموعة من عناوين الأخبار للعثور على العناوين الأكثر تشابهًا مع الاستعلام. على عكس البحث عن الكلمات الرئيسية، فإن هذا يلتقط التشابه الدلالي المشفر في تضمين النص.

خطوات هذا البرنامج التعليمي هي:

تنزيل بيانات العينة.
إنشاء التضمينات للبيانات باستخدام وحدة TF-Hub
بناء فهرس ANN للتضمينات
استخدم الفهرس لمطابقة التشابه

نحن نستخدم Apache Beam لإنشاء التضمينات من وحدة TF-Hub. نستخدم أيضًا مكتبة ANNOY الخاصة بـ Spotify لإنشاء فهرس تقريبي لأقرب الجيران.

يثبت

تثبيت المكتبات المطلوبة.

pip install -q apache_beam
pip install -q 'scikit_learn~=0.23.0'  # For gaussian_random_matrix.
pip install -q annoy

استيراد المكتبات المطلوبة

import os
import sys
import pickle
from collections import namedtuple
from datetime import datetime
import numpy as np
import apache_beam as beam
from apache_beam.transforms import util
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import annoy
from sklearn.random_projection import gaussian_random_matrix

print('TF version: {}'.format(tf.__version__))
print('TF-Hub version: {}'.format(hub.__version__))
print('Apache Beam version: {}'.format(beam.__version__))

TF version: 2.4.0
TF-Hub version: 0.11.0
Apache Beam version: 2.26.0

1. قم بتنزيل بيانات العينة

تحتوي مجموعة بيانات Million News Headlines على عناوين الأخبار المنشورة على مدى 15 عامًا والتي تم الحصول عليها من هيئة الإذاعة الأسترالية (ABC) ذات السمعة الطيبة. تحتوي مجموعة البيانات الإخبارية هذه على سجل تاريخي موجز للأحداث الجديرة بالملاحظة في العالم من أوائل عام 2003 إلى نهاية عام 2017 مع تركيز أكثر تفصيلاً على أستراليا.

التنسيق : بيانات مكونة من عمودين مفصولة بعلامات جدولة: 1) تاريخ النشر و2) نص العنوان. نحن مهتمون فقط بالنص الرئيسي.

wget 'https://dataverse.harvard.edu/api/access/datafile/3450625?format=tab&gbrecs=true' -O raw.tsv
wc -l raw.tsv
head raw.tsv

--2021-01-07 12:50:08--  https://dataverse.harvard.edu/api/access/datafile/3450625?format=tab&gbrecs=true
Resolving dataverse.harvard.edu (dataverse.harvard.edu)... 206.191.184.198
Connecting to dataverse.harvard.edu (dataverse.harvard.edu)|206.191.184.198|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 57600231 (55M) [text/tab-separated-values]
Saving to: ‘raw.tsv’

raw.tsv             100%[===================>]  54.93M  14.7MB/s    in 4.4s    

2021-01-07 12:50:14 (12.4 MB/s) - ‘raw.tsv’ saved [57600231/57600231]

1103664 raw.tsv
publish_date    headline_text
20030219    "aba decides against community broadcasting licence"
20030219    "act fire witnesses must be aware of defamation"
20030219    "a g calls for infrastructure protection summit"
20030219    "air nz staff in aust strike for pay rise"
20030219    "air nz strike to affect australian travellers"
20030219    "ambitious olsson wins triple jump"
20030219    "antic delighted with record breaking barca"
20030219    "aussie qualifier stosur wastes four memphis match"
20030219    "aust addresses un security council over iraq"

للتبسيط، نحتفظ فقط بالنص الرئيسي ونزيل تاريخ النشر

!rm -r corpus
!mkdir corpus

with open('corpus/text.txt', 'w') as out_file:
  with open('raw.tsv', 'r') as in_file:
    for line in in_file:
      headline = line.split('\t')[1].strip().strip('"')
      out_file.write(headline+"\n")

rm: cannot remove 'corpus': No such file or directory

tail corpus/text.txt

severe storms forecast for nye in south east queensland
snake catcher pleads for people not to kill reptiles
south australia prepares for party to welcome new year
strikers cool off the heat with big win in adelaide
stunning images from the sydney to hobart yacht
the ashes smiths warners near miss liven up boxing day test
timelapse: brisbanes new year fireworks
what 2017 meant to the kids of australia
what the papodopoulos meeting may mean for ausus
who is george papadopoulos the former trump campaign aide

2. إنشاء التضمينات للبيانات.

في هذا البرنامج التعليمي، نستخدم نموذج لغة الشبكة العصبية (NNLM) لإنشاء تضمينات للبيانات الرئيسية. يمكن بعد ذلك استخدام تضمينات الجملة بسهولة لحساب تشابه مستوى الجملة. نقوم بتشغيل عملية إنشاء التضمين باستخدام Apache Beam.

طريقة استخراج التضمين

embed_fn = None

def generate_embeddings(text, module_url, random_projection_matrix=None):
  # Beam will run this function in different processes that need to
  # import hub and load embed_fn (if not previously loaded)
  global embed_fn
  if embed_fn is None:
    embed_fn = hub.load(module_url)
  embedding = embed_fn(text).numpy()
  if random_projection_matrix is not None:
    embedding = embedding.dot(random_projection_matrix)
  return text, embedding

تحويل إلى طريقة tf.Example

def to_tf_example(entries):
  examples = []

  text_list, embedding_list = entries
  for i in range(len(text_list)):
    text = text_list[i]
    embedding = embedding_list[i]

    features = {
        'text': tf.train.Feature(
            bytes_list=tf.train.BytesList(value=[text.encode('utf-8')])),
        'embedding': tf.train.Feature(
            float_list=tf.train.FloatList(value=embedding.tolist()))
    }

    example = tf.train.Example(
        features=tf.train.Features(
            feature=features)).SerializeToString(deterministic=True)

    examples.append(example)

  return examples

خط أنابيب شعاع

def run_hub2emb(args):
  '''Runs the embedding generation pipeline'''

  options = beam.options.pipeline_options.PipelineOptions(**args)
  args = namedtuple("options", args.keys())(*args.values())

  with beam.Pipeline(args.runner, options=options) as pipeline:
    (
        pipeline
        | 'Read sentences from files' >> beam.io.ReadFromText(
            file_pattern=args.data_dir)
        | 'Batch elements' >> util.BatchElements(
            min_batch_size=args.batch_size, max_batch_size=args.batch_size)
        | 'Generate embeddings' >> beam.Map(
            generate_embeddings, args.module_url, args.random_projection_matrix)
        | 'Encode to tf example' >> beam.FlatMap(to_tf_example)
        | 'Write to TFRecords files' >> beam.io.WriteToTFRecord(
            file_path_prefix='{}/emb'.format(args.output_dir),
            file_name_suffix='.tfrecords')
    )

توليد مصفوفة وزن الإسقاط العشوائي

الإسقاط العشوائي هو أسلوب بسيط ولكنه قوي يستخدم لتقليل أبعاد مجموعة من النقاط التي تقع في الفضاء الإقليدي. للحصول على خلفية نظرية، راجع جونسون-ليندنشتراوس ليما .

إن تقليل أبعاد التضمينات باستخدام الإسقاط العشوائي يعني وقتًا أقل مطلوبًا لإنشاء فهرس ANN والاستعلام عنه.

في هذا البرنامج التعليمي، نستخدم الإسقاط العشوائي Gaussian من مكتبة Scikit-learn .

def generate_random_projection_weights(original_dim, projected_dim):
  random_projection_matrix = None
  random_projection_matrix = gaussian_random_matrix(
      n_components=projected_dim, n_features=original_dim).T
  print("A Gaussian random weight matrix was creates with shape of {}".format(random_projection_matrix.shape))
  print('Storing random projection matrix to disk...')
  with open('random_projection_matrix', 'wb') as handle:
    pickle.dump(random_projection_matrix, 
                handle, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

  return random_projection_matrix

تعيين المعلمات

إذا كنت تريد إنشاء فهرس باستخدام مساحة التضمين الأصلية دون إسقاط عشوائي، فاضبط المعلمة projected_dim على None . لاحظ أن هذا سيؤدي إلى إبطاء خطوة الفهرسة للتضمينات عالية الأبعاد.

module_url = 'https://tfhub.dev/google/nnlm-en-dim128/2'
projected_dim = 64

تشغيل خط الأنابيب

import tempfile

output_dir = tempfile.mkdtemp()
original_dim = hub.load(module_url)(['']).shape[1]
random_projection_matrix = None

if projected_dim:
  random_projection_matrix = generate_random_projection_weights(
      original_dim, projected_dim)

args = {
    'job_name': 'hub2emb-{}'.format(datetime.utcnow().strftime('%y%m%d-%H%M%S')),
    'runner': 'DirectRunner',
    'batch_size': 1024,
    'data_dir': 'corpus/*.txt',
    'output_dir': output_dir,
    'module_url': module_url,
    'random_projection_matrix': random_projection_matrix,
}

print("Pipeline args are set.")
args

A Gaussian random weight matrix was creates with shape of (128, 64)
Storing random projection matrix to disk...
Pipeline args are set.

/tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/deprecation.py:86: FutureWarning: Function gaussian_random_matrix is deprecated; gaussian_random_matrix is deprecated in 0.22 and will be removed in version 0.24.
  warnings.warn(msg, category=FutureWarning)

{'job_name': 'hub2emb-210107-125029',
 'runner': 'DirectRunner',
 'batch_size': 1024,
 'data_dir': 'corpus/*.txt',
 'output_dir': '/tmp/tmp0g361gzp',
 'module_url': 'https://tfhub.dev/google/nnlm-en-dim128/2',
 'random_projection_matrix': array([[-0.1349755 , -0.12082699,  0.07092581, ..., -0.02680793,
         -0.0459312 , -0.20462361],
        [-0.06197901,  0.01832142,  0.21362496, ...,  0.06641898,
          0.14553738, -0.117217  ],
        [ 0.03452009,  0.14239163,  0.01371371, ...,  0.10422342,
          0.02966668, -0.07094185],
        ...,
        [ 0.03384223,  0.05102025,  0.01941788, ..., -0.07500625,
          0.09584965, -0.08593636],
        [ 0.11010087, -0.10597793,  0.06668758, ..., -0.0518654 ,
         -0.14681441,  0.08449293],
        [ 0.26909502, -0.0291555 ,  0.04305639, ..., -0.02295843,
          0.1164921 , -0.04828371]])}

print("Running pipeline...")
%time run_hub2emb(args)
print("Pipeline is done.")

WARNING:apache_beam.runners.interactive.interactive_environment:Dependencies required for Interactive Beam PCollection visualization are not available, please use: `pip install apache-beam[interactive]` to install necessary dependencies to enable all data visualization features.

Running pipeline...

Warning:tensorflow:5 out of the last 5 calls to <function recreate_function.<locals>.restored_function_body at 0x7efcac3599d8> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has experimental_relax_shapes=True option that relaxes argument shapes that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for  more details.

Warning:tensorflow:5 out of the last 5 calls to <function recreate_function.<locals>.restored_function_body at 0x7efcac3599d8> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has experimental_relax_shapes=True option that relaxes argument shapes that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for  more details.

Warning:tensorflow:6 out of the last 6 calls to <function recreate_function.<locals>.restored_function_body at 0x7efcac475598> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has experimental_relax_shapes=True option that relaxes argument shapes that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for  more details.

Warning:tensorflow:6 out of the last 6 calls to <function recreate_function.<locals>.restored_function_body at 0x7efcac475598> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has experimental_relax_shapes=True option that relaxes argument shapes that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for  more details.
WARNING:apache_beam.io.tfrecordio:Couldn't find python-snappy so the implementation of _TFRecordUtil._masked_crc32c is not as fast as it could be.

CPU times: user 9min 4s, sys: 10min 14s, total: 19min 19s
Wall time: 2min 30s
Pipeline is done.

ls {output_dir}

emb-00000-of-00001.tfrecords

قراءة بعض التضمينات التي تم إنشاؤها ...

embed_file = os.path.join(output_dir, 'emb-00000-of-00001.tfrecords')
sample = 5

# Create a description of the features.
feature_description = {
    'text': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
    'embedding': tf.io.FixedLenFeature([projected_dim], tf.float32)
}

def _parse_example(example):
  # Parse the input `tf.Example` proto using the dictionary above.
  return tf.io.parse_single_example(example, feature_description)

dataset = tf.data.TFRecordDataset(embed_file)
for record in dataset.take(sample).map(_parse_example):
  print("{}: {}".format(record['text'].numpy().decode('utf-8'), record['embedding'].numpy()[:10]))

headline_text: [ 0.07743962 -0.10065071 -0.03604915  0.03902601  0.02538098 -0.01991337
 -0.11972483  0.03102058  0.16498186 -0.04299153]
aba decides against community broadcasting licence: [ 0.02420221 -0.07736929  0.05655728 -0.18739551  0.11344934  0.12652674
 -0.18189304  0.00422473  0.13149698  0.01910412]
act fire witnesses must be aware of defamation: [-0.17413895 -0.05418579  0.07769868  0.05096476  0.08622053  0.33112594
  0.04067763  0.00448784  0.15882017  0.33829722]
a g calls for infrastructure protection summit: [ 0.16939437 -0.18585566 -0.14201084 -0.21779229 -0.1374832   0.14933842
 -0.19583155  0.12921487  0.09811856  0.099967  ]
air nz staff in aust strike for pay rise: [ 0.0230642  -0.03269081  0.18271443  0.23761444 -0.01575144  0.06109515
 -0.01963143 -0.05211507  0.06050447 -0.20023327]

3. بناء مؤشر ANN للتضمينات

ANNOY (أقرب الجيران التقريبي أوه نعم) هي مكتبة C++ تحتوي على روابط Python للبحث عن نقاط في الفضاء قريبة من نقطة استعلام معينة. كما يقوم أيضًا بإنشاء هياكل بيانات كبيرة قائمة على الملفات للقراءة فقط والتي يتم تعيينها في الذاكرة. تم بناؤه واستخدامه بواسطة Spotify لتوصيات الموسيقى. إذا كنت مهتمًا، فيمكنك اللعب مع بدائل أخرى لـ ANNOY مثل NGT و FAISS وما إلى ذلك.

def build_index(embedding_files_pattern, index_filename, vector_length, 
    metric='angular', num_trees=100):
  '''Builds an ANNOY index'''

  annoy_index = annoy.AnnoyIndex(vector_length, metric=metric)
  # Mapping between the item and its identifier in the index
  mapping = {}

  embed_files = tf.io.gfile.glob(embedding_files_pattern)
  num_files = len(embed_files)
  print('Found {} embedding file(s).'.format(num_files))

  item_counter = 0
  for i, embed_file in enumerate(embed_files):
    print('Loading embeddings in file {} of {}...'.format(i+1, num_files))
    dataset = tf.data.TFRecordDataset(embed_file)
    for record in dataset.map(_parse_example):
      text = record['text'].numpy().decode("utf-8")
      embedding = record['embedding'].numpy()
      mapping[item_counter] = text
      annoy_index.add_item(item_counter, embedding)
      item_counter += 1
      if item_counter % 100000 == 0:
        print('{} items loaded to the index'.format(item_counter))

  print('A total of {} items added to the index'.format(item_counter))

  print('Building the index with {} trees...'.format(num_trees))
  annoy_index.build(n_trees=num_trees)
  print('Index is successfully built.')

  print('Saving index to disk...')
  annoy_index.save(index_filename)
  print('Index is saved to disk.')
  print("Index file size: {} GB".format(
    round(os.path.getsize(index_filename) / float(1024 ** 3), 2)))
  annoy_index.unload()

  print('Saving mapping to disk...')
  with open(index_filename + '.mapping', 'wb') as handle:
    pickle.dump(mapping, handle, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)
  print('Mapping is saved to disk.')
  print("Mapping file size: {} MB".format(
    round(os.path.getsize(index_filename + '.mapping') / float(1024 ** 2), 2)))

embedding_files = "{}/emb-*.tfrecords".format(output_dir)
embedding_dimension = projected_dim
index_filename = "index"

!rm {index_filename}
!rm {index_filename}.mapping

%time build_index(embedding_files, index_filename, embedding_dimension)

rm: cannot remove 'index': No such file or directory
rm: cannot remove 'index.mapping': No such file or directory
Found 1 embedding file(s).
Loading embeddings in file 1 of 1...
100000 items loaded to the index
200000 items loaded to the index
300000 items loaded to the index
400000 items loaded to the index
500000 items loaded to the index
600000 items loaded to the index
700000 items loaded to the index
800000 items loaded to the index
900000 items loaded to the index
1000000 items loaded to the index
1100000 items loaded to the index
A total of 1103664 items added to the index
Building the index with 100 trees...
Index is successfully built.
Saving index to disk...
Index is saved to disk.
Index file size: 1.61 GB
Saving mapping to disk...
Mapping is saved to disk.
Mapping file size: 50.61 MB
CPU times: user 9min 54s, sys: 53.9 s, total: 10min 48s
Wall time: 5min 5s

ls

corpus         random_projection_matrix
index          raw.tsv
index.mapping  tf2_semantic_approximate_nearest_neighbors.ipynb

4. استخدم الفهرس لمطابقة التشابه

يمكننا الآن استخدام فهرس ANN للعثور على عناوين الأخبار القريبة لغويًا من استعلام الإدخال.

قم بتحميل الفهرس وملفات التعيين

index = annoy.AnnoyIndex(embedding_dimension)
index.load(index_filename, prefault=True)
print('Annoy index is loaded.')
with open(index_filename + '.mapping', 'rb') as handle:
  mapping = pickle.load(handle)
print('Mapping file is loaded.')

Annoy index is loaded.

/tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: FutureWarning: The default argument for metric will be removed in future version of Annoy. Please pass metric='angular' explicitly.
  """Entry point for launching an IPython kernel.

Mapping file is loaded.

طريقة مطابقة التشابه

def find_similar_items(embedding, num_matches=5):
  '''Finds similar items to a given embedding in the ANN index'''
  ids = index.get_nns_by_vector(
  embedding, num_matches, search_k=-1, include_distances=False)
  items = [mapping[i] for i in ids]
  return items

استخراج التضمين من استعلام معين

# Load the TF-Hub module
print("Loading the TF-Hub module...")
%time embed_fn = hub.load(module_url)
print("TF-Hub module is loaded.")

random_projection_matrix = None
if os.path.exists('random_projection_matrix'):
  print("Loading random projection matrix...")
  with open('random_projection_matrix', 'rb') as handle:
    random_projection_matrix = pickle.load(handle)
  print('random projection matrix is loaded.')

def extract_embeddings(query):
  '''Generates the embedding for the query'''
  query_embedding =  embed_fn([query])[0].numpy()
  if random_projection_matrix is not None:
    query_embedding = query_embedding.dot(random_projection_matrix)
  return query_embedding

Loading the TF-Hub module...
CPU times: user 757 ms, sys: 619 ms, total: 1.38 s
Wall time: 1.37 s
TF-Hub module is loaded.
Loading random projection matrix...
random projection matrix is loaded.

extract_embeddings("Hello Machine Learning!")[:10]

array([ 0.12164804,  0.0162079 , -0.15466002, -0.14580576,  0.03926325,
       -0.10124508, -0.1333948 ,  0.0515029 , -0.14688903, -0.09971556])

أدخل استعلامًا للعثور على العناصر الأكثر تشابهًا

query = "confronting global challenges"

print("Generating embedding for the query...")
%time query_embedding = extract_embeddings(query)

print("")
print("Finding relevant items in the index...")
%time items = find_similar_items(query_embedding, 10)

print("")
print("Results:")
print("=========")
for item in items:
  print(item)

Generating embedding for the query...
CPU times: user 5.18 ms, sys: 596 µs, total: 5.77 ms
Wall time: 2.19 ms

Finding relevant items in the index...
CPU times: user 555 µs, sys: 327 µs, total: 882 µs
Wall time: 601 µs

Results:
=========
confronting global challenges
emerging nations to help struggling global economy
g7 warns of increasing global economic crisis
world struggling to cope with global terrorism
companies health to struggle amid global crisis
external risks biggest threat to economy
asian giants unite to tackle global crisis
g7 ministers warn of slowing global growth
experts to discuss global warming threat
scientists warn of growing natural disasters

تريد معرفة المزيد؟

يمكنك معرفة المزيد حول TensorFlow على Tensorflow.org والاطلاع على وثائق TF-Hub API على Tensorflow.org/hub . يمكنك العثور على وحدات TensorFlow Hub المتوفرة على tfhub.dev ، بما في ذلك المزيد من وحدات تضمين النص ووحدات ناقلات ميزات الصور.

تحقق أيضًا من الدورة التدريبية المكثفة لتعلم الآلة والتي تعد مقدمة عملية وسريعة الوتيرة من Google للتعلم الآلي.