1. トーチテキストの概要
TorchText は、自然言語処理 (NLP) タスク用の PyTorch ライブラリであり、テキスト データの前処理と読み込みを簡素化し、NLP モデルの構築とトレーニングを容易にするように設計されています。TorchText は、研究者や開発者がテキスト データを処理して NLP モデルを構築することを容易にする強力なツール セットを提供します。以下に、TorchText の主な特徴と機能の一部を示します。
- テキストデータの処理:
データの読み込み:TorchText を使用すると、ユーザーは、構成可能なデータ読み込みインターフェイスを提供しながら、コーパス、CSV ファイル、カスタム データ セットなどのテキスト データ セットを簡単に読み込むことができます。
単語セグメンテーション: モデル処理のためにテキストを単語またはサブ単語に分割できる単語セグメンテーション ツールを提供します。
語彙の構築：TorchText は、語彙の自動構築とテキスト データの整数識別子へのマッピングをサポートします。
2. データセットの処理:
バッチ処理とパディング：TorchText は、ユーザーがテキスト データをバッチに分割し、異なる長さのシーケンス データに対応するためにバッチ内で自動的にパディングを行うのに役立ちます。
データ分割: モデルのトレーニングと評価のために、データ セットをトレーニング セット、検証セット、テスト セットに分割することをサポートします。
3. 事前にトレーニングされた単語ベクトル:
TorchText を使用すると、ユーザーは事前トレーニング済みの単語ベクトル (Word2Vec、GloVe、または FastText など) を使用してモデル内の埋め込み層を初期化し、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。
4. カスタムデータ処理:
ユーザーは、特定の NLP タスクやデータ形式に合わせて独自のデータ処理パイプラインを定義できます。
データフィールド、データ変換、バッチ操作はカスタマイズできます。
5. PyTorch を統合します。
TorchText は PyTorch を緊密に統合しており、ユーザーはリカレント ニューラル ネットワーク (RNN)、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、トランスフォーマーなどを含む NLP モデルを簡単に構築できます。
6. さまざまな NLP タスクをサポートします。
TorchText は、テキスト分類、シーケンス注釈、機械翻訳、テキスト生成などを含むさまざまな NLP タスクをサポートします。
7. コミュニティのサポートと例:
TorchText は広く使用されているツールであるため、アクティブなコミュニティ サポートと、NLP の問題を解決するためにユーザーが効果的に使用できるようにするためのサンプル コードが多数あります。
2、解決バグ:AttributeError: モジュール 'torchtext.data' には属性 'Field' がありません
正式には、バージョン 0.9.0 で Field などの機能がレガシーとなり、最新バージョン 0.12.0 ではこのフォルダーが削除されました
https://github.com/pytorch/text/issues/2183
例:
インストールバージョンの対応:
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torchtext==0.9.0 torch=1.8.0
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torchtext==0.9.1 torch=1.8.1
参考文献
https://zhuanlan.zhihu.com/p/485686510
https://github.com/pytorch/text/releases
https://stackoverflow.com/questions/66516388/attributeerror-module-torchtext-data-has-no-属性フィールド