本小节的主要任务即是将wiki数据集转成BERT输入序列，具体的任务包括：
- 读取wiki数据集
- 生成下一句预测任务的数据--->主要用于
_get_nsp_data_from_paragraph函数 - 从输入paragraph生成用于下一句预测的训练样本：
_get_nsp_data_from_paragraph - 生成遮蔽语言模型任务的数据--->将生成的tokens的一部分随机换成masked的tokens，用于
_get_mlm_data_from_tokens函数 - 得到掩蔽语言模型的数据：
_get_mlm_data_from_tokens函数 - 将输入信息附加
特殊词元< mask > - 下载并生成WikiText-2数据集，并从中生成预训练样本:
load_data_wiki函数 - 得到
train_iter与vocab
python
"""较小的语料库WikiText-2"""
import os
import random
import torch
from d2l import torch as d2l
#@save
d2l.DATA_HUB['wikitext-2'] = (
'https://s3.amazonaws.com/research.metamind.io/wikitext/'
'wikitext-2-v1.zip', '3c914d17d80b1459be871a5039ac23e752a53cbe')
"""仅使用句号作为分隔符来拆分句子"""
#@save
def _read_wiki(data_dir):
file_name = os.path.join(data_dir, 'wiki.train.tokens')
with open(file_name, 'r',encoding='utf-8') as f:
lines = f.readlines()
# 大写字母转换为小写字母
paragraphs = [line.strip().lower().split(' . ')
for line in lines if len(line.split(' . ')) >= 2]
random.shuffle(paragraphs)
return paragraphs
# 生成下一句预测任务的数据--->用于：_get_nsp_data_from_paragraph函数
#@save
def _get_next_sentence(sentence, next_sentence, paragraphs):
if random.random() < 0.5:
is_next = True
else:
# paragraphs是三重列表的嵌套
next_sentence = random.choice(random.choice(paragraphs))
is_next = False
return sentence, next_sentence, is_next
"""
下面的函数通过调用_get_next_sentence函数从输入paragraph生成用于下一句预测的训练样本。
这里paragraph是句子列表，其中每个句子都是词元列表。自变量max_len指定预训练期间的BERT输入序列的最大长度。
"""
#@save
def _get_nsp_data_from_paragraph(paragraph, paragraphs, vocab, max_len):
nsp_data_from_paragraph = []
"""nsp_data_from_paragraph中的每一个元素都是(tokens,segments,is_next)
(词元，句子属性，是否是下一个句子)
"""
for i in range(len(paragraph) - 1):
tokens_a, tokens_b, is_next = _get_next_sentence(
paragraph[i], paragraph[i + 1], paragraphs)
# 考虑1个'<cls>'词元和2个'<sep>'词元
if len(tokens_a) + len(tokens_b) + 3 > max_len:
continue
tokens, segments = d2l.get_tokens_and_segments(tokens_a, tokens_b)
nsp_data_from_paragraph.append((tokens, segments, is_next))
return nsp_data_from_paragraph
# 生成遮蔽语言模型任务的数据---》将生成的tokens的一部分随机换成masked的tokens
# -》》用于_get_mlm_data_from_tokens函数
"""
输入：
1、tokens：表示BERT输入序列的词元的列表
2、candidate_pred_positions：不包括特殊词元的BERT输入序列的词元索引的列表（特殊词元在遮蔽语言模型任务中不被预测）
3、num_mlm_preds：指示预测的数量（选择15%要预测的随机词元）
"""
#@save
def _replace_mlm_tokens(tokens, candidate_pred_positions, num_mlm_preds,
vocab):
# 为遮蔽语言模型的输入创建新的词元副本，其中输入可能包含替换的"<mask>"或随机词元
mlm_input_tokens = [token for token in tokens]
pred_positions_and_labels = []
# 打乱后用于在遮蔽语言模型任务中获取15%的随机词元进行预测
random.shuffle(candidate_pred_positions)
for mlm_pred_position in candidate_pred_positions:
# 如果生成的预测数量已经超过了最大的预测值 15% 就停止
if len(pred_positions_and_labels) >= num_mlm_preds:
break
masked_token = None
# 80%的时间：将词替换为"<mask>"词元
if random.random() < 0.8:
masked_token = '<mask>'
else:
# 10%的时间：保持词不变
if random.random() < 0.5:
masked_token = tokens[mlm_pred_position]
# 10%的时间：用随机词替换该词
else:
masked_token = random.choice(vocab.idx_to_token)
# 将masked的位置填入随机词元或保持不变或<mask>
mlm_input_tokens[mlm_pred_position] = masked_token
pred_positions_and_labels.append(
(mlm_pred_position, tokens[mlm_pred_position]))
return mlm_input_tokens, pred_positions_and_labels
"""
输入：BERT输入序列的tokens
输出：
1、输入词元的索引【词元已经被masked】
2、发生预测的词元索引
3、发生预测的标签索引
"""
"""当然，会有相关的词元会被masked"""
#@save
def _get_mlm_data_from_tokens(tokens, vocab):
candidate_pred_positions = []
# tokens是一个字符串列表
for i, token in enumerate(tokens):
# 在遮蔽语言模型任务中不会预测特殊词元
if token in ['<cls>', '<sep>']:
continue
candidate_pred_positions.append(i)
# 遮蔽语言模型任务中预测15%的随机词元
num_mlm_preds = max(1, round(len(tokens) * 0.15))
mlm_input_tokens, pred_positions_and_labels = _replace_mlm_tokens(
tokens, candidate_pred_positions, num_mlm_preds, vocab)
pred_positions_and_labels = sorted(pred_positions_and_labels,
key=lambda x: x[0])
pred_positions = [v[0] for v in pred_positions_and_labels]
mlm_pred_labels = [v[1] for v in pred_positions_and_labels]
return vocab[mlm_input_tokens], pred_positions, vocab[mlm_pred_labels]
"""
将特殊的"<mask>"词元附加到输入
"""
#@save
def _pad_bert_inputs(examples, max_len, vocab):
max_num_mlm_preds = round(max_len * 0.15)
all_token_ids, all_segments, valid_lens, = [], [], []
all_pred_positions, all_mlm_weights, all_mlm_labels = [], [], []
nsp_labels = []
for (token_ids, pred_positions, mlm_pred_label_ids, segments,
is_next) in examples:
# 如果长度不够会加入<pad>
all_token_ids.append(torch.tensor(token_ids + [vocab['<pad>']] * (
max_len - len(token_ids)), dtype=torch.long))
# 而且所有的<pad>的segments都是0
all_segments.append(torch.tensor(segments + [0] * (
max_len - len(segments)), dtype=torch.long))
# valid_lens不包括'<pad>'的计数 只是对token_ids计数，并不是对all_token_ids计数
valid_lens.append(torch.tensor(len(token_ids), dtype=torch.float32))
all_pred_positions.append(torch.tensor(pred_positions + [0] * (
max_num_mlm_preds - len(pred_positions)), dtype=torch.long))
# 填充词元的预测将通过乘以0权重在损失中过滤掉
all_mlm_weights.append(
torch.tensor([1.0] * len(mlm_pred_label_ids) + [0.0] * (
max_num_mlm_preds - len(pred_positions)),
dtype=torch.float32))
all_mlm_labels.append(torch.tensor(mlm_pred_label_ids + [0] * (
max_num_mlm_preds - len(mlm_pred_label_ids)), dtype=torch.long))
nsp_labels.append(torch.tensor(is_next, dtype=torch.long))
return (all_token_ids, all_segments, valid_lens, all_pred_positions,
all_mlm_weights, all_mlm_labels, nsp_labels)
#@save
class _WikiTextDataset(torch.utils.data.Dataset):
def __init__(self, paragraphs, max_len):
# 输入paragraphs[i]是代表段落的句子字符串列表；
# 而输出paragraphs[i]是代表段落的句子列表，其中每个句子都是词元列表
paragraphs = [d2l.tokenize(
paragraph, token='word') for paragraph in paragraphs]
sentences = [sentence for paragraph in paragraphs
for sentence in paragraph]
self.vocab = d2l.Vocab(sentences, min_freq=5, reserved_tokens=[
'<pad>', '<mask>', '<cls>', '<sep>'])
# 获取下一句子预测任务的数据
examples = []
for paragraph in paragraphs:
examples.extend(_get_nsp_data_from_paragraph(
paragraph, paragraphs, self.vocab, max_len))
# 获取遮蔽语言模型任务的数据
examples = [(_get_mlm_data_from_tokens(tokens, self.vocab)
+ (segments, is_next))
for tokens, segments, is_next in examples]
# 填充输入
(self.all_token_ids, self.all_segments, self.valid_lens,
self.all_pred_positions, self.all_mlm_weights,
self.all_mlm_labels, self.nsp_labels) = _pad_bert_inputs(
examples, max_len, self.vocab)
def __getitem__(self, idx):
return (self.all_token_ids[idx], self.all_segments[idx],
self.valid_lens[idx], self.all_pred_positions[idx],
self.all_mlm_weights[idx], self.all_mlm_labels[idx],
self.nsp_labels[idx])
def __len__(self):
return len(self.all_token_ids)
"""下载并生成WikiText-2数据集，并从中生成预训练样本"""
#@save
def load_data_wiki(batch_size, max_len):
"""加载WikiText-2数据集"""
num_workers = d2l.get_dataloader_workers()
data_dir = d2l.download_extract('wikitext-2', 'wikitext-2')
paragraphs = _read_wiki(data_dir)
train_set = _WikiTextDataset(paragraphs, max_len)
train_iter = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size,
shuffle=True, num_workers=num_workers)
return train_iter, train_set.vocab
"""将批量大小设置为512，将BERT输入序列的最大长度设置为64，我们打印出小批量的BERT预训练样本的形状。"""
"""同时会有(64*0.15)的遮蔽语言模型需要预测的位置"""
batch_size, max_len = 512, 64
train_iter, vocab = load_data_wiki(batch_size, max_len)
if __name__=='__main__':
for (tokens_X, segments_X, valid_lens_x, pred_positions_X, mlm_weights_X,
mlm_Y, nsp_y) in train_iter:
print(tokens_X.shape, segments_X.shape, valid_lens_x.shape,
pred_positions_X.shape, mlm_weights_X.shape, mlm_Y.shape,
nsp_y.shape)
break