序文
自然言語処理 (NLP) は人工知能の重要な分野であり、コンピューターによる人間の言語の理解と生成が含まれます。過去数年間で、NLP は目覚ましい進歩を遂げましたが、その中で最も重要なのは深層学習技術の開発です。この記事では、自然言語処理にChatGPTとPandasを使用する方法を紹介します。
ChatGPT は、OpenAI によって開発された Transformer ベースの言語モデルです。これは最も高度な自然言語処理モデルの 1 つであり、テキスト生成、テキスト分類、質問応答システムなどのさまざまなタスクに使用できます。Pandas は、データを処理および分析する柔軟な方法を提供する Python のデータ処理ライブラリです。この記事では、Pandas を使用してテキスト データを処理および分析し、ChatGPT を使用してテキストを生成します。
1.ChatGPTの導入
ChatGPT は、OpenAI によって開発された Transformer ベースの言語モデルです。これは最も高度な自然言語処理モデルの 1 つであり、テキスト生成、テキスト分類、質問応答システムなどのさまざまなタスクに使用できます。ChatGPT は、言語の規則性とパターンを学習するために大量のテキスト データを使用してトレーニングされた事前トレーニング済みモデルです。事前トレーニング後、ChatGPT を特定のタスクに合わせて微調整できます。
ChatGPT の中核となるのは、自己注意メカニズムに基づいたニューラル ネットワーク モデルである Transformer モデルです。Transformer モデルは、可変長のシーケンス データを処理でき、シーケンス内の長期的な依存関係をキャプチャできます。ChatGPT は多層の Transformer モデルを使用しており、各層にはマルチヘッド セルフ アテンション メカニズムとフォワード ニューラル ネットワークが含まれています。ChatGPT の出力は、次の単語の可能性を表す確率分布です。
ChatGPT の利点は、高品質のテキストを生成できることと、可変長のシーケンス データを処理できることです。テキスト生成、テキスト分類、質問応答システムなど、さまざまなタスクに使用できます。ChatGPT の欠点は、トレーニングに多くのコンピューティング リソースと時間を必要とし、事前トレーニングに大量のテキスト データが必要なことです。
2. パンダの紹介
Pandas は、データを処理および分析する柔軟な方法を提供する Python のデータ処理ライブラリです。Pandas は表形式データ、時系列データ、テキストデータなど、さまざまな種類のデータを扱うことができます。Pandas の中核は DataFrame と Series で、これを使用して表形式データと 1 次元データを表現できます。
DataFrame は、複数の列で構成される 2 次元の表形式のデータ構造であり、各列は異なるデータ型にすることができます。DataFrame は、CSV ファイル、Excel ファイルなどの表形式のデータを表すために使用できます。DataFrame は、選択、フィルタリング、並べ替え、グループ化、集計など、データを処理および分析するためのさまざまな方法を提供します。
シリーズは複数の要素で構成される 1 次元のデータ構造であり、各要素は異なるデータ型にすることができます。シリーズは、時系列データ、テキスト データなどの 1 次元データを表すために使用できます。シリーズでは、選択、フィルタリング、並べ替え、統計など、データを処理および分析するためのさまざまな方法が提供されます。
Pandas の利点は、さまざまな種類のデータを処理でき、データを処理および分析するためのメソッドが豊富に提供されていることです。Pandas の欠点は、一定の学習コストが必要であることと、大量のデータを処理するために一定量のコンピューティング リソースが必要なことです。
3. Pandas を使用してテキスト データを処理する
Pandas を使用してテキスト データを処理する方法。映画のレビューを含むデータセットを使用して実証します。データセットには 50,000 件の映画レビューが含まれており、それぞれのレビューが肯定的か否定的かを示すラベルが付いています。
まず、データセットをロードする必要があります。Pandas の read_csv 関数を使用して CSV ファイルをロードできます。データセットをロードするコードは次のとおりです。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('movie_reviews.csv')
次に、Pandas の head 関数を使用して、データの最初の数行を表示します。データの最初の 5 行を表示するコードは次のとおりです。
print(df.head())
出力は次のとおりです。
label text
0 1 One of the other reviewers has mentioned that ...
1 1 A wonderful little production. <br /><br />The...
2 1 I thought this was a wonderful way to spend ti...
3 0 Basically there's a family where a little boy ...
4 1 Petter Mattei's "Love in the Time of Money" is...
ご覧のとおり、データセットには 2 つの列が含まれており、1 つはラベル用、もう 1 つはテキスト用です。ラベル 1 は肯定的なレビューを示し、ラベル 0 は否定的なレビューを示します。
次に、Pandas の description 関数を使用して、データセットの統計を表示できます。データセットの統計を表示するコードは次のとおりです。
print(df.describe())
出力は次のとおりです。
label
count 50000.000000
mean 0.500000
std 0.500005
min 0.000000
25% 0.000000
50% 0.500000
75% 1.000000
max 1.000000
ご覧のとおり、データセットには 50,000 件のレビューが含まれており、そのうちの半分は肯定的なもの、半分は否定的なものです。
次に、Pandas の groupby 関数を使用してデータセットをグループ化します。タグでグループ化して、肯定的なレビューと否定的なレビューの数を確認できます。ラベルごとにグループ化するコードは次のとおりです。
grouped = df.groupby('label')
print(grouped.size())
出力は次のとおりです。
label
0 25000
1 25000
dtype: int64
ご覧のとおり、肯定的なレビューと否定的なレビューの数は同数です。
次に、Pandas の apply 関数を使用してテキスト データを処理します。各コメントを処理し、処理された結果を返す関数を定義できます。ハンドラー関数を定義するコードは次のとおりです。
import re
def clean_text(text):
text = text.lower() # 将文本转换为小写
text = re.sub(r'<.*?>', '', text) # 删除HTML标签
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text) # 删除标点符号
text = re.sub(r'\d+', '', text) # 删除数字
text = re.sub(r'\s+', ' ', text) # 合并多个空格
return text
この関数はテキストを小文字に変換し、HTML タグ、句読点、数字、複数のスペースを削除します。次に、Pandas の apply 関数を使用して関数を適用します。ハンドラー関数を適用するコードは次のとおりです。
df['text'] = df['text'].apply(clean_text)
コードは、処理されたテキストをデータセットに保存し直します。
4. ChatGPT を使用してテキストを生成する
ChatGPT を使用してテキストを生成するにはどうすればよいですか? ChatGPT を使用して映画レビューを生成します。
まず、必要なライブラリをインストールしてロードする必要があります。変圧器ライブラリとトーチライブラリをインストールする必要があります。ライブラリをインストールしてロードするコードは次のとおりです。
!pip install transformers
import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
次に、ChatGPT モデルと Tokenizer をロードする必要があります。GPT2LMHeadModel クラスと GPT2Tokenizer クラスを使用して、モデルとトークナイザーをロードできます。以下は、モデルとトークナイザーをロードするコードです。
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
次に、ChatGPT を使用してテキストを生成できます。テキスト入力を受け取り、ChatGPT を使用して次の単語を生成する関数を定義できます。生成関数を定義するコードは次のとおりです。
def generate_text(input_text, length=50):
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
output = model.generate(input_ids, max_length=length, do_sample=True)
return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
この関数は、入力テキストを入力 ID にエンコードし、ChatGPT を使用して次の単語を生成します。結果として得られるテキストの長さは 50 ワードです。次に、この関数を使用して映画レビューを生成できます。映画レビューを生成するコードは次のとおりです。
input_text = 'This movie is'
generated_text = generate_text(input_text)
print(generated_text)
出力は次のとおりです。
This movie is a masterpiece of suspense and horror. The acting is superb, the direction is flawless, and the script is
ご覧のとおり、ChatGPT は肯定的なコメントを生成しました。
要約する
ChatGPT と Pandas を自然言語処理に使用する方法について説明しました。テキスト データの処理と分析には Pandas を使用し、テキストの生成には ChatGPT を使用します。映画レビューを含むデータセットを使用して実証します。まずデータセットをロードし、次に Pandas メソッドを使用してデータを処理および分析します。次に、ChatGPT モデルとトークナイザーをロードし、ChatGPT を使用して映画レビューを生成します。テキスト入力を受け取り、ChatGPT を使用して次の単語を生成するジェネレーター関数を定義します。最後に、この関数を使用して映画レビューを生成します。
