{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "IDdZSPcLtKx4"
},
"source": [
"##### Copyright 2019 The TensorFlow Hub Authors.\n",
"\n",
"Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
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"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:14:30.512844Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T21:14:30.512288Z",
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"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:14:30.515881Z"
},
"id": "-g5By3P4tavy"
},
"outputs": [],
"source": [
"# Copyright 2019 The TensorFlow Hub Authors. All Rights Reserved.\n",
"#\n",
"# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n",
"# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
"# You may obtain a copy of the License at\n",
"#\n",
"# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
"#\n",
"# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
"# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS, \n",
"# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
"# See the License for the specific language governing permissions and\n",
"# limitations under the License.\n",
"# =============================================================================="
]
},
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"id": "vpaLrN0mteAS"
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"source": [
"# TF-Hub によるベンガル語の記事分類"
]
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},
"source": [
""
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "GhN2WtIrBQ4y"
},
"source": [
"注意: このノートブックでは、pip を用いた Python パッケージのインストールに加え、`sudo apt install`を使用してシステムパッケージをインストールします。これには`unzip`を使います。\n",
"\n",
"この Colab は、非英語/現地語のテキスト分類に [Tensorflow Hub](https://www.tensorflow.org/hub/) を使用したデモンストレーションです。ここではローカル言語として [ベンガル語](https://en.wikipedia.org/wiki/Bengali_language) を選択し、事前トレーニングされた単語埋め込みを使用してベンガル語のニュース記事を 5 つのカテゴリに分類する、マルチクラス分類タスクを解決します。ベンガル語の事前トレーニング済みの単語埋め込みは [fastText](https://fasttext.cc/docs/en/crawl-vectors.html) を使用します。これは Facebook のライブラリで、157 言語の事前トレーニング済みの単語ベクトルが公開されています。\n",
"\n",
"ここでは TF-Hub (TensorFlow Hub) の事前トレーニング済みの埋め込みエクスポート機能を使用して、まず単語埋め込みをテキスト埋め込みモジュールに変換した後、そのモジュールを使用して Tensorflow の使いやすい高レベル API である [tf.keras](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras) で分類器のトレーニングを行い、ディープラーニングモデルを構築します。ここでは fastText Embedding を使用していますが、他のタスクで事前トレーニングした別の埋め込みをエクスポートし、TensorFlow Hub で素早く結果を得ることも可能です。 "
]
},
{
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"metadata": {
"id": "Q4DN769E2O_R"
},
"source": [
"## セットアップ"
]
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"cell_type": "code",
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"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:14:30.520130Z",
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"id": "9Vt-StAAZguA"
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"text": [
"Collecting gdown\n"
]
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"text": [
" Downloading gdown-4.6.0-py3-none-any.whl (14 kB)\n"
]
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"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Requirement already satisfied: requests[socks] in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from gdown) (2.28.1)\n"
]
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"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Requirement already satisfied: tqdm in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from gdown) (4.64.1)\n"
]
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"text": [
"Collecting filelock\n"
]
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"text": [
" Using cached filelock-3.8.2-py3-none-any.whl (10 kB)\n"
]
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"output_type": "stream",
"text": [
"Requirement already satisfied: six in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from gdown) (1.16.0)\n"
]
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"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Requirement already satisfied: beautifulsoup4 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from gdown) (4.11.1)\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Requirement already satisfied: soupsieve>1.2 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from beautifulsoup4->gdown) (2.3.2.post1)\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from requests[socks]->gdown) (2022.12.7)\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Requirement already satisfied: charset-normalizer<3,>=2 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from requests[socks]->gdown) (2.1.1)\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from requests[socks]->gdown) (1.26.13)\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from requests[socks]->gdown) (3.4)\n"
]
},
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"output_type": "stream",
"text": [
"Collecting PySocks!=1.5.7,>=1.5.6\n"
]
},
{
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"output_type": "stream",
"text": [
" Downloading PySocks-1.7.1-py3-none-any.whl (16 kB)\n"
]
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"output_type": "stream",
"text": [
"Installing collected packages: PySocks, filelock, gdown\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Successfully installed PySocks-1.7.1 filelock-3.8.2 gdown-4.6.0\n"
]
}
],
"source": [
"%%bash\n",
"# https://github.com/pypa/setuptools/issues/1694#issuecomment-466010982\n",
"pip install gdown --no-use-pep517"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:14:32.311521Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T21:14:32.310807Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T21:14:32.914170Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:14:32.913198Z"
},
"id": "WcBA19FlDPZO"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Reading package lists...\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Building dependency tree...\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Reading state information...\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"unzip is already the newest version (6.0-25ubuntu1.1).\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"The following packages were automatically installed and are no longer required:\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" libatasmart4 libblockdev-fs2 libblockdev-loop2 libblockdev-part-err2\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" libblockdev-part2 libblockdev-swap2 libblockdev-utils2 libblockdev2\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" libparted-fs-resize0\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Use 'sudo apt autoremove' to remove them.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"0 upgraded, 0 newly installed, 0 to remove and 169 not upgraded.\n"
]
}
],
"source": [
"%%bash\n",
"sudo apt-get install -y unzip"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:14:32.918774Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T21:14:32.918179Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T21:14:35.566850Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:14:35.566108Z"
},
"id": "zSeyZMq-BYsu"
},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"2022-12-14 21:14:33.859463: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer.so.7'; dlerror: libnvinfer.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory\n",
"2022-12-14 21:14:33.859555: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer_plugin.so.7'; dlerror: libnvinfer_plugin.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory\n",
"2022-12-14 21:14:33.859564: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Cannot dlopen some TensorRT libraries. If you would like to use Nvidia GPU with TensorRT, please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly.\n"
]
}
],
"source": [
"import os\n",
"\n",
"import tensorflow as tf\n",
"import tensorflow_hub as hub\n",
"\n",
"import gdown\n",
"import numpy as np\n",
"from sklearn.metrics import classification_report\n",
"import matplotlib.pyplot as plt\n",
"import seaborn as sns"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "9FB7gLU4F54l"
},
"source": [
"# データセット\n",
"\n",
"ここで使用するのは [BARD](https://www.researchgate.net/publication/328214545_BARD_Bangla_Article_Classification_Using_a_New_Comprehensive_Dataset)（ベンガル語記事データセット）です。これは、様々なベンガル語のニュースポータルから収集した約 3,76,226 件の記事が、経済、州、国際、スポーツ、エンターテイメントの 5 つのカテゴリに分類されています。ファイルは Google Drive からダウンロードしますが、[bit.ly/BARD_DATASET](bit.ly/BARD_DATASET) のリンクは[この](https://github.com/tanvirfahim15/BARD-Bangla-Article-Classifier) GitHub リポジトリから参照しています。\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:14:35.571624Z",
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"iopub.status.idle": "2022-12-14T21:14:38.075483Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:14:38.074775Z"
},
"id": "zdQrL_rwa-1K"
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"'bard.zip'"
]
},
"execution_count": 5,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"gdown.download(\n",
" url='https://drive.google.com/uc?id=1Ag0jd21oRwJhVFIBohmX_ogeojVtapLy',\n",
" output='bard.zip',\n",
" quiet=True\n",
")"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:14:38.079197Z",
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"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:15:06.208456Z"
},
"id": "P2YW4GGa9Y5o"
},
"outputs": [],
"source": [
"%%bash\n",
"unzip -qo bard.zip"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "js75OARBF_B8"
},
"source": [
"# 事前トレーニング済み単語ベクトルを TF-Hub モジュールにエクスポートする"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "-uAicYA6vLsf"
},
"source": [
"TF-Hub には、単語埋め込みを TF-Hubの テキスト埋め込みモジュールに変換する、[この](https://github.com/tensorflow/hub/tree/master/examples/text_embeddings_v2)便利なスクリプトがあります。`export_v2.py` と同じディレクトリに単語埋め込み用の `.txt` または `.vec` ファイルをダウンロードしてスクリプトを実行するだけで、ベンガル語やその他の言語用のモジュールを作成することができます。\n",
"\n",
"エクスポーターは埋め込みベクトルを読み込んで、Tensorflow の [SavedModel](https://www.tensorflow.org/beta/guide/saved_model) にエクスポートします。SavedModel には重みとグラフを含む完全な TensorFlow プログラムが含まれています。TF-Hub は SavedModel を[モジュール](https://www.tensorflow.org/hub/api_docs/python/hub/Module)として読み込むことができます。モデルを構築には `tf.keras` を使用するので、ハブモジュールにラッパーを提供する [hub.KerasLayer](https://www.tensorflow.org/hub/api_docs/python/hub/KerasLayer) を用いて Keras のレイヤーとして使用します。\n",
"\n",
"まず、fastText から単語埋め込みを、TF-Hub の[レポジトリ](https://github.com/tensorflow/hub)から埋め込みエクスポーターを取得します。\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:15:06.214834Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T21:15:06.214546Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T21:15:50.348812Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:15:50.347856Z"
},
"id": "5DY5Ze6pO1G5"
},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
" % Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
" Dload Upload Total Spent Left Speed\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
" 0 0 0 0 0 0 0 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 0\r",
" 0 0 0 0 0 0 0 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 0\r",
" 1 840M 1 9759k 0 0 8398k 0 0:01:42 0:00:01 0:01:41 8391k\r",
" 5 840M 5 48.0M 0 0 21.8M 0 0:00:38 0:00:02 0:00:36 21.8M\r",
" 9 840M 9 79.9M 0 0 25.2M 0 0:00:33 0:00:03 0:00:30 25.2M\r",
" 13 840M 13 112M 0 0 26.3M 0 0:00:31 0:00:04 0:00:27 26.3M\r",
" 17 840M 17 148M 0 0 28.5M 0 0:00:29 0:00:05 0:00:24 30.1M\r",
" 21 840M 21 182M 0 0 29.5M 0 0:00:28 0:00:06 0:00:22 34.5M\r",
" 25 840M 25 212M 0 0 29.5M 0 0:00:28 0:00:07 0:00:21 32.8M\r",
" 29 840M 29 247M 0 0 30.3M 0 0:00:27 0:00:08 0:00:19 33.5M\r",
" 34 840M 34 289M 0 0 31.6M 0 0:00:26 0:00:09 0:00:17 36.2M\r",
" 39 840M 39 328M 0 0 32.2M 0 0:00:26 0:00:10 0:00:16 36.0M\r",
" 44 840M 44 371M 0 0 33.2M 0 0:00:25 0:00:11 0:00:14 37.8M\r",
" 49 840M 49 411M 0 0 33.8M 0 0:00:24 0:00:12 0:00:12 40.2M\r",
" 52 840M 52 443M 0 0 33.7M 0 0:00:24 0:00:13 0:00:11 39.1M\r",
" 57 840M 57 480M 0 0 33.7M 0 0:00:24 0:00:14 0:00:10 37.6M\r",
" 61 840M 61 520M 0 0 34.1M 0 0:00:24 0:00:15 0:00:09 37.9M\r",
" 66 840M 66 557M 0 0 34.4M 0 0:00:24 0:00:16 0:00:08 37.2M\r",
" 71 840M 71 598M 0 0 34.8M 0 0:00:24 0:00:17 0:00:07 37.2M\r",
" 76 840M 76 639M 0 0 35.1M 0 0:00:23 0:00:18 0:00:05 39.0M\r",
" 81 840M 81 685M 0 0 35.7M 0 0:00:23 0:00:19 0:00:04 41.5M\r",
" 86 840M 86 724M 0 0 35.9M 0 0:00:23 0:00:20 0:00:03 41.6M\r",
" 91 840M 91 766M 0 0 36.2M 0 0:00:23 0:00:21 0:00:02 41.7M\r",
" 94 840M 94 796M 0 0 35.9M 0 0:00:23 0:00:22 0:00:01 39.6M\r",
"100 840M 100 840M 0 0 36.3M 0 0:00:23 0:00:23 --:--:-- 40.7M\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
" % Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
" Dload Upload Total Spent Left Speed\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
" 0 0 0 0 0 0 0 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 0\r",
" 0 0 0 0 0 0 0 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 0\r",
"100 7469 100 7469 0 0 42680 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 42437\n"
]
}
],
"source": [
"%%bash\n",
"curl -O https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-crawl/cc.bn.300.vec.gz\n",
"curl -O https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/hub/master/examples/text_embeddings_v2/export_v2.py\n",
"gunzip -qf cc.bn.300.vec.gz --k"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "PAzdNZaHmdl1"
},
"source": [
"次に、エクスポートスクリプトを埋め込みファイル上で実行します。fastText Embedding にはヘッダ行があり、かなり大きい（ベンガル語でモジュール変換後 3.3GB 程度）ため、ヘッダ行を無視して最初の 100,000 トークンのみをテキスト埋め込みモジュールにエクスポートします。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:15:50.353446Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T21:15:50.352809Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T21:16:07.248063Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:16:07.247110Z"
},
"id": "Tkv5acr_Q9UU"
},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"2022-12-14 21:15:51.442482: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer.so.7'; dlerror: libnvinfer.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"2022-12-14 21:15:51.442587: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer_plugin.so.7'; dlerror: libnvinfer_plugin.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"2022-12-14 21:15:51.442598: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Cannot dlopen some TensorRT libraries. If you would like to use Nvidia GPU with TensorRT, please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly.\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Assets written to: text_module/assets\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"I1214 21:16:06.572780 140166311728960 builder_impl.py:797] Assets written to: text_module/assets\n"
]
}
],
"source": [
"%%bash\n",
"python export_v2.py --embedding_file=cc.bn.300.vec --export_path=text_module --num_lines_to_ignore=1 --num_lines_to_use=100000"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:16:07.252184Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T21:16:07.251884Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T21:16:11.420007Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:16:11.419171Z"
},
"id": "k9WEpmedF_3_"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:Please fix your imports. Module tensorflow.python.training.tracking.data_structures has been moved to tensorflow.python.trackable.data_structures. The old module will be deleted in version 2.11.\n"
]
}
],
"source": [
"module_path = \"text_module\"\n",
"embedding_layer = hub.KerasLayer(module_path, trainable=False)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "fQHbmS_D4YIo"
},
"source": [
"テキスト埋め込みモジュールは、文字列の 1 次元テンソル内の文のバッチを入力として受け取り、文に対応する形状の埋め込みベクトル (batch_size, embedding_dim) を出力します。これは入力をスペースで分割して、前処理を行います。単語埋め込みは `sqrtn` コンバイナ（[こちらを](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/embedding_lookup_sparse)参照）を使用して文の埋め込みに結合されます。これの実演として、ベンガル語の単語リストを入力として渡し、対応する埋め込みベクトルを取得します。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:16:11.424596Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T21:16:11.424015Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T21:16:11.498553Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:16:11.497851Z"
},
"id": "Z1MBnaBUihWn"
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
""
]
},
"execution_count": 10,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"embedding_layer(['বাস', 'বসবাস', 'ট্রেন', 'যাত্রী', 'ট্রাক']) "
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "4KY8LiFOHmcd"
},
"source": [
"# Tensorflow Dataset を変換する\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "pNguCDNe6bvz"
},
"source": [
"データセットが非常に大きいため、データセット全体をメモリに読み込むのではなく、[Tensorflow Dataset](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data/Dataset) の関数を利用してジェネレータを使用し、実行時にサンプルをバッチで生成します。また、データセットは非常にバランスが悪いので、ジェネレータを使用する前にデータセットをシャッフルします。\n"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:16:11.502180Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T21:16:11.501618Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T21:16:12.105450Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:16:12.104660Z"
},
"id": "bYv6LqlEChO1"
},
"outputs": [],
"source": [
"dir_names = ['economy', 'sports', 'entertainment', 'state', 'international']\n",
"\n",
"file_paths = []\n",
"labels = []\n",
"for i, dir in enumerate(dir_names):\n",
" file_names = [\"/\".join([dir, name]) for name in os.listdir(dir)]\n",
" file_paths += file_names\n",
" labels += [i] * len(os.listdir(dir))\n",
" \n",
"np.random.seed(42)\n",
"permutation = np.random.permutation(len(file_paths))\n",
"\n",
"file_paths = np.array(file_paths)[permutation]\n",
"labels = np.array(labels)[permutation]"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "8b-UtAP5TL-W"
},
"source": [
"シャッフル後には、トレーニング例と検証例のラベルの分布を確認することができます。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 12,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:16:12.109852Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T21:16:12.109576Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T21:16:12.113314Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:16:12.112561Z"
},
"id": "mimhWVSzzAmS"
},
"outputs": [],
"source": [
"train_frac = 0.8\n",
"train_size = int(len(file_paths) * train_frac)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 13,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:16:12.116557Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T21:16:12.116046Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T21:16:12.669744Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:16:12.669030Z"
},
"id": "4BNXFrkotAYu"
},
"outputs": [
{
"data": {
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"text/plain": [
""
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
}
],
"source": [
"# plot training vs validation distribution\n",
"plt.subplot(1, 2, 1)\n",
"plt.hist(labels[0:train_size])\n",
"plt.title(\"Train labels\")\n",
"plt.subplot(1, 2, 2)\n",
"plt.hist(labels[train_size:])\n",
"plt.title(\"Validation labels\")\n",
"plt.tight_layout()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "RVbHb2I3TUNA"
},
"source": [
"ジェネレータを使用して [Datasete](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data/Dataset) を作成するには、まず `file_paths` から各項目を、ラベル配列からラベルを読み込むジェネレータ関数を書き込み、各ステップ毎にそれぞれ 1 つのトレーニング例を生成します。このジェネレータ関数を [`tf.data.Dataset.from_generator`](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data/Dataset#from_generator) メソッドに渡して出力タイプを指定します。各トレーニング例は、`tf.string` データ型の項目と One-Hot エンコーディングされたラベルを含むタプルです。[`tf.data.Dataset.skip`](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data/Dataset#skip) メソッドと[`tf.data.Dataset.take`](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data/Dataset#take) メソッドを使用して、データセットは 80 対 20 の割合でトレーニングデータと検証データに分割しています。"
]
},
{
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"execution_count": 14,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:16:12.673361Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T21:16:12.673087Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T21:16:12.676724Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:16:12.676107Z"
},
"id": "eZRGTzEhUi7Q"
},
"outputs": [],
"source": [
"def load_file(path, label):\n",
" return tf.io.read_file(path), label"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 15,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:16:12.680202Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T21:16:12.679619Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T21:16:12.684430Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:16:12.683821Z"
},
"id": "2g4nRflB7fbF"
},
"outputs": [],
"source": [
"def make_datasets(train_size):\n",
" batch_size = 256\n",
"\n",
" train_files = file_paths[:train_size]\n",
" train_labels = labels[:train_size]\n",
" train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_files, train_labels))\n",
" train_ds = train_ds.map(load_file).shuffle(5000)\n",
" train_ds = train_ds.batch(batch_size).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)\n",
"\n",
" test_files = file_paths[train_size:]\n",
" test_labels = labels[train_size:]\n",
" test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_files, test_labels))\n",
" test_ds = test_ds.map(load_file)\n",
" test_ds = test_ds.batch(batch_size).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)\n",
"\n",
"\n",
" return train_ds, test_ds"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 16,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:16:12.687903Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T21:16:12.687291Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T21:16:12.801151Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:16:12.800482Z"
},
"id": "8PuuN6el8tv9"
},
"outputs": [],
"source": [
"train_data, validation_data = make_datasets(train_size)"
]
},
{
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"id": "MrdZI6FqPJNP"
},
"source": [
"# モデルのトレーニングと評価"
]
},
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"metadata": {
"id": "jgr7YScGVS58"
},
"source": [
"既にモジュールの周りにラッパーを追加し、Keras の他のレイヤーと同じように使用できるようになったので、レイヤーの線形スタックである小さな [Sequential](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Sequential) モデルを作成します。他のレイヤーと同様に `model.add` を使用して、テキスト埋め込みモジュールの追加が可能です。損失とオプティマイザを指定してモデルをコンパイルし、10 エポック分をトレーニングします。`tf.keras` API はテンソルフローのデータセットを入力として扱うことができるので、fit メソッドに Dataset インスタンスを渡してモデルをトレーニングすることができます。ジェネレータ関数を使用するので、`tf.data` がサンプルの生成、バッチ処理、モデルへの供給を行います。"
]
},
{
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"metadata": {
"id": "WhCqbDK2uUV5"
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"source": [
"## モデル"
]
},
{
"cell_type": "code",
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"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:16:12.805692Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T21:16:12.805167Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T21:16:12.809623Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:16:12.808997Z"
},
"id": "nHUw807XPPM9"
},
"outputs": [],
"source": [
"def create_model():\n",
" model = tf.keras.Sequential([\n",
" tf.keras.layers.Input(shape=[], dtype=tf.string),\n",
" embedding_layer,\n",
" tf.keras.layers.Dense(64, activation=\"relu\"),\n",
" tf.keras.layers.Dense(16, activation=\"relu\"),\n",
" tf.keras.layers.Dense(5),\n",
" ])\n",
" model.compile(loss=tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),\n",
" optimizer=\"adam\", metrics=['accuracy'])\n",
" return model"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 18,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:16:12.812789Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T21:16:12.812243Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T21:16:13.163939Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:16:13.163178Z"
},
"id": "5J4EXJUmPVNG"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/python/autograph/pyct/static_analysis/liveness.py:83: Analyzer.lamba_check (from tensorflow.python.autograph.pyct.static_analysis.liveness) is deprecated and will be removed after 2023-09-23.\n",
"Instructions for updating:\n",
"Lambda fuctions will be no more assumed to be used in the statement where they are used, or at least in the same block. https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/56089\n"
]
}
],
"source": [
"model = create_model()\n",
"# Create earlystopping callback\n",
"early_stopping_callback = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0, patience=3)"
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1142/1176 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1213 - accuracy: 0.9566"
]
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1146/1176 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1212 - accuracy: 0.9566"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1150/1176 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1212 - accuracy: 0.9567"
]
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1154/1176 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1213 - accuracy: 0.9566"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1158/1176 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1214 - accuracy: 0.9566"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1170/1176 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1214 - accuracy: 0.9566"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1174/1176 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1213 - accuracy: 0.9566"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1176/1176 [==============================] - 24s 20ms/step - loss: 0.1214 - accuracy: 0.9566 - val_loss: 0.1196 - val_accuracy: 0.9570\n"
]
}
],
"source": [
"history = model.fit(train_data, \n",
" validation_data=validation_data, \n",
" epochs=5, \n",
" callbacks=[early_stopping_callback])"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "XoDk8otmMoT7"
},
"source": [
"## 評価"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "G5ZRKGOsXEh4"
},
"source": [
"`tf.keras.Model.fit` メソッドが返す各エポックの損失と精度の値を含む `tf.keras.callbacks.History` オブジェクトを使用して、学習データと検証データの精度と損失曲線を可視化することができます。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 20,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:18:16.834642Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T21:18:16.833914Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T21:18:17.118297Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:18:17.117649Z"
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"id": "V6tOnByIOeGn"
},
"outputs": [
{
"data": {
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""
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"# Plot training & validation accuracy values\n",
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"plt.title('Model accuracy')\n",
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"plt.xlabel('Epoch')\n",
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"plt.show()\n",
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"# Plot training & validation loss values\n",
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"plt.plot(history.history['val_loss'])\n",
"plt.title('Model loss')\n",
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"plt.show()"
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"## 予測\n",
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"検証データの予測値を取得して混同行列をチェックすることにより、5 つの各クラスのモデルの性能を確認することができます。`tf.keras.Model.predict` メソッドが各クラスの確率として N-D 配列を返すので、`np.argmax` を使用してそれらをクラスラベルに変換することができます。"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"200/294 [===================>..........] - ETA: 1s"
]
},
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"204/294 [===================>..........] - ETA: 1s"
]
},
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"208/294 [====================>.........] - ETA: 1s"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"212/294 [====================>.........] - ETA: 1s"
]
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"216/294 [=====================>........] - ETA: 1s"
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"220/294 [=====================>........] - ETA: 1s"
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"224/294 [=====================>........] - ETA: 1s"
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"228/294 [======================>.......] - ETA: 0s"
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"232/294 [======================>.......] - ETA: 0s"
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"236/294 [=======================>......] - ETA: 0s"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"244/294 [=======================>......] - ETA: 0s"
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"248/294 [========================>.....] - ETA: 0s"
]
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"252/294 [========================>.....] - ETA: 0s"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"256/294 [=========================>....] - ETA: 0s"
]
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"260/294 [=========================>....] - ETA: 0s"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"264/294 [=========================>....] - ETA: 0s"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"268/294 [==========================>...] - ETA: 0s"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"272/294 [==========================>...] - ETA: 0s"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"276/294 [===========================>..] - ETA: 0s"
]
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"280/294 [===========================>..] - ETA: 0s"
]
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"284/294 [===========================>..] - ETA: 0s"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"288/294 [============================>.] - ETA: 0s"
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"292/294 [============================>.] - ETA: 0s"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"294/294 [==============================] - 4s 15ms/step\n"
]
}
],
"source": [
"y_pred = model.predict(validation_data)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 22,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:18:21.784712Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T21:18:21.784109Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T21:18:21.788878Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:18:21.788305Z"
},
"id": "7Dzeml6Pk0ub"
},
"outputs": [],
"source": [
"y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 23,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:18:21.792373Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T21:18:21.791779Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T21:18:21.796868Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:18:21.796310Z"
},
"id": "T4M3Lzg8jHcB"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"ঈদের সময় অধিকাংশ নির্মাতাই কয়েকটি করে নাটক নির্মাণ করলেও বছরের দুই ঈদে দুটি নাটক নির্মাণ করেন হানিফ\n",
"True Class: entertainment\n",
"Predicted Class: state\n",
"\n",
"‘চৈত্র মাসে এভাবে পানিতে ধান নিতে দেখছি না। বৈশাখ মাসে বৃষ্টি অইতো। কৃষকেরা পাকনা ধান কিছু অইলেও তু\n",
"True Class: state\n",
"Predicted Class: state\n",
"\n",
"পেশাদার ফুটবলার ছিলেন না, কোনো সংগঠকও নন। তারপরও ইতালির সিলভিও গাজ্জানিগার মৃত্যুতে ফুটবলের ইতিহাস \n",
"True Class: sports\n",
"Predicted Class: state\n"
]
}
],
"source": [
"samples = file_paths[0:3]\n",
"for i, sample in enumerate(samples):\n",
" f = open(sample)\n",
" text = f.read()\n",
" print(text[0:100])\n",
" print(\"True Class: \", sample.split(\"/\")[0])\n",
" print(\"Predicted Class: \", dir_names[y_pred[i]])\n",
" f.close()\n",
" "
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "PlDTIpMBu6h-"
},
"source": [
"## パフォーマンスを比較する\n",
"\n",
"これで `labels`から検証データの正しいラベルを得ることができるようになったので、それを予測と比較して [classification_report](http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.classification_report.html) を取得します。 "
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 24,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:18:21.800339Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T21:18:21.799769Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T21:18:21.803082Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:18:21.802448Z"
},
"id": "mqrERUCS1Xn7"
},
"outputs": [],
"source": [
"y_true = np.array(labels[train_size:])"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 25,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T21:18:21.806104Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T21:18:21.805593Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T21:18:21.897339Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T21:18:21.896604Z"
},
"id": "NX5w-NuTKuVP"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" precision recall f1-score support\n",
"\n",
" economy 0.82 0.78 0.79 3897\n",
" sports 0.99 0.98 0.98 10204\n",
"entertainment 0.92 0.93 0.92 6256\n",
" state 0.97 0.97 0.97 48512\n",
"international 0.93 0.93 0.93 6377\n",
"\n",
" accuracy 0.96 75246\n",
" macro avg 0.92 0.92 0.92 75246\n",
" weighted avg 0.96 0.96 0.96 75246\n",
"\n"
]
}
],
"source": [
"print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=dir_names))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "p5e9m3bV6oXK"
},
"source": [
"また、発表されたオリジナルの[論文](https://www.researchgate.net/publication/328214545_BARD_Bangla_Article_Classification_Using_a_New_Comprehensive_Dataset)で結果として報告されている精度 0.96 とモデルの性能を比較することもできます。オリジナルの論文の著者は、句読点や数字を削除したり、最も頻繁に使われるストップワードの上位 25 個を削除したり、データセットに対して多くの前処理を行ったと説明しています。`classification_report` を見ると分かりますが、ここでは前処理を行わずに 5 エポック分のトレーニングを行っただけでも、0.96 の精度と正解率が得られています！\n",
"\n",
"この例では、埋め込みモジュールから Keras レイヤーを作成する際に `trainable=False` を設定しました。つまり、トレーニング中に埋め込み重みを更新しないことを意味します。これを `True` 設定にしてこのデータセットでトレーニングを行ってみると、わずか 2 エポックで 97% の精度を達成します。 "
]
}
],
"metadata": {
"colab": {
"collapsed_sections": [
"IDdZSPcLtKx4"
],
"name": "bangla_article_classifier.ipynb",
"toc_visible": true
},
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"name": "python3"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.9.16"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 0
}
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