BERT&Google Colabでlivedoorニュース分類 with ChatGPT

「Attention Is All You Need」とは、2017年にGoogle Brainチームによって発表された、自然言語処理タスクにおけるニューラルネットワークの新しいアーキテクチャである「Transformer」を提案した論文のタイトルです。

この論文では、従来のリカレントニューラルネットワーク（RNN）や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に代わる新しいアーキテクチャとして、Transformerを提案しています。Transformerは、Attention機構を利用することで、従来のモデルよりも高速で並列化が容易なモデルとなっています。

（以下略）

「BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）」は、Transformerアーキテクチャを使用した自然言語処理モデルの一つであり、2018年にGoogleが発表した論文で提案されました。

（中略）

BERTは、事前学習においてMasked Language Model（MLM）とNext Sentence Prediction（NSP）の2つのタスクを用いて学習を行います。MLMでは、文中の一部の単語をマスクし、その単語を予測することで単語の文脈的な表現を学習します。NSPでは、2つの文が与えられた場合に、それらが文書内の連続した文かどうかを予測することで、文の関係性を学習します。

BERTは、テキスト分類、文書生成、質問応答などの自然言語処理タスクに幅広く使用されています。

Google Colabは、クラウド上でJupyter Notebookを実行できるサービスです。BERTを試すには、Google Colabを使用することができます。以下の手順に従って、BERTをColabで実行することができます。

1. Google Colabにアクセスします。
2. 「新しいノートブックを作成」をクリックして、新しいノートブックを作成します。
3. ランタイムをGPUに設定します。メニューの「ランタイム」->「ランタイムのタイプを変更」からGPUを選択します。
4. 必要なパッケージをインストールします。以下のコードをノートブックの最初のセルに入力して実行します。

!pip install torch
!pip install transformers

　5.必要なパッケージをインストールします。

　　以下のコードをノートブックの最初のセルに入力して実行します。

from transformers import BertModel
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

BERTは元々英語の自然言語処理タスクにおいて訓練されたモデルですが、日本語にも適用することができます。日本語のテキストデータを用いてBERTを試すことができます。以下は、日本語のテキストデータを収集できるオープンソースのデータセットの例です。

（以下略）

はい、livedoorコーパスはBERTの日本語テキストデータセットとして非常によく使用されています。livedoorコーパスは、日本のポータルサイト「livedoor」が公開した、ニュース記事のテキストデータが含まれるデータセットです。各記事には、ニュースのカテゴリ、タイトル、本文が含まれています。

livedoorコーパスは、以下のリンクから入手できます。 https://www.rondhuit.com/download.html#ldcc

livedoorコーパスは、テキスト分類、テキスト生成などの自然言語処理タスクのためのトレーニング用データセットとして広く使用されています。BERTを含む多くの日本語自然言語処理モデルのトレーニングにも使用されています。また、livedoorコーパスのデータフォーマットは、一般的な日本語のテキストフォーマットとして使用されることも多いため、BERTのテストにも適しています。

はい、Google Colabを使用して、livedoorコーパスを使ってBERTのテストを行うための基本的な手順を以下に示します。

1. livedoorコーパスのダウンロード livedoorコーパスをダウンロードしてGoogle Colabの環境にアップロードします。
2. 必要なライブラリのインストール BERTのテストに必要なライブラリをインストールします。
3. livedoorコーパスの読み込み livedoorコーパスを読み込み、トレーニングデータとテストデータに分割します。
4. BERTモデルの準備 事前学習済みの日本語BERTモデルを読み込みます。
5. テキストデータの前処理 BERTモデルに入力するために、テキストデータを前処理します。

（各項目ごとに教えてもらったコードは以下）

こんにちは。どういたしまして。何かご質問がありますか？

はい、LivedoorコーパスをBERTに入力するためには、テキストデータをトークナイズして、入力形式に変換する必要があります。以下は、Google Colabでの実行例です。

　1.Livedoorコーパスのダウンロード

!wget https://www.rondhuit.com/download/ldcc-20140209.tar.gz
!tar -zxvf ldcc-20140209.tar.gz

　2.必要なライブラリのインストール

!pip install transformers

　3.前処理の関数定義

import torch
import numpy as np
from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

def preprocess_text(texts, labels, max_length):
    encodings = tokenizer(texts, truncation=True, padding=True, max_length=max_length)
    input_ids = torch.tensor(encodings['input_ids'])
    attention_masks = torch.tensor(encodings['attention_mask'])
    labels = torch.tensor(labels)
    return input_ids, attention_masks, labels

　4.テキストデータの読み込みと前処理

import os

data_dir = 'text'
categories = os.listdir(data_dir)
max_length = 512

all_texts = []
all_labels = []

for i, cat in enumerate(categories):
    cat_dir = os.path.join(data_dir, cat)
    file_list = os.listdir(cat_dir)
    for file_name in file_list:
        file_path = os.path.join(cat_dir, file_name)
        with open(file_path, 'r') as f:
            text = f.read()
            all_texts.append(text)
            all_labels.append(i)

input_ids, attention_masks, labels = preprocess_text(all_texts, all_labels, max_length)

これで、入力データをinput_idsとattention_masksとlabelsの3つのテンソルに変換することができました。

入力データの一部を確認するには、以下のようにコードを追加してください。

# 最初の1つのデータを表示
print('Original Text: ', train_texts[0])
print('Tokenized Text: ', tokenizer.tokenize(train_texts[0]))
print('Token IDs: ', tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenizer.tokenize(train_texts[0])))
print('Label: ', train_labels[0])

このコードを実行すると、最初の1つのトレーニングデータのテキスト、トークン化されたテキスト、トークンID、およびラベルが表示されます。必要に応じて、train_texts、train_labels、test_texts、およびtest_labelsのインデックスを変更して、他のデータを表示することができます。

エラーの原因は、 train_texts を定義していないためです。 以下のように、 all_texts を train_texts に変更してください。

import os

data_dir = 'text'
categories = os.listdir(data_dir)
max_length = 512

train_texts = []
train_labels = []

for i, cat in enumerate(categories):
    cat_dir = os.path.join(data_dir, cat)
    file_list = os.listdir(cat_dir)
    for file_name in file_list:
        file_path = os.path.join(cat_dir, file_name)
        with open(file_path, 'r') as f:
            text = f.read()
            train_texts.append(text)
            train_labels.append(i)

input_ids, attention_masks, labels = preprocess_text(train_texts, train_labels, max_length)

train_labelsの数は、カテゴリの数に等しいはずです。今回の場合、livedoorニュースコーパスは9つのカテゴリからなるので、train_labelsの数も9になるはずです。以下のコードで確認できます。

len(set(train_labels))

このコードを実行すると、train_labelsの数が9であることが分かります。

はい、そのようになります。入力データを準備したら、BERTを使って分類タスクを実行できます。BERTは、PyTorchやTensorFlowなどの深層学習フレームワークを使用して実装することができます。以下は、PyTorchを使用してBERT分類器を実装するための一般的な手順です。

1. PyTorchとtransformersパッケージをインストールします。
2. transformersパッケージからBERTの分類器モデルをロードします。
3. 入力データをtransformersパッケージのtokenizerでトークン化します。
4. トークン化されたデータを入力として、BERTモデルに渡して特徴量を抽出します。
5. 特徴量を入力として、分類器をトレーニングし、テストします。
6. トレーニングしたモデルを保存します。

これらの手順を具体的に説明することもできますが、先に進む前に、どの深層学習フレームワークを使用しているかを教えていただけますか？

はい、以下のコードを使用してPyTorchを使ったBERTの分類シミュレーションを行うことができます

import torch
from torch.utils.data import TensorDataset, random_split
from torch.utils.data import DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, AdamW

# GPUが利用可能かどうかをチェック
if torch.cuda.is_available():    
    # GPUを指定
    device = torch.device("cuda")
    print('There are %d GPU(s) available.' % torch.cuda.device_count())
    print('We will use the GPU:', torch.cuda.get_device_name(0))
else:
    print('No GPU available, using the CPU instead.')
    device = torch.device("cpu")

# モデルのロード
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(
    "bert-base-uncased", # モデルの事前学習済みパラメータの名称
    num_labels = len(categories), # カテゴリ数を設定
    output_attentions = False, # モデルの出力にAttentionが含まれるかどうかを指定
    output_hidden_states = False, # モデルの出力に隠れ状態が含まれるかどうかを指定
)

# GPUに転送
model.to(device)

# バッチサイズを設定
batch_size = 8

# データセットを作成
dataset = TensorDataset(input_ids, attention_masks, labels)

# データセットを訓練データとテストデータに分割
train_size = int(0.9 * len(dataset))
val_size = len(dataset) - train_size
train_dataset, val_dataset = random_split(dataset, [train_size, val_size])

# データローダを作成
train_dataloader = DataLoader(
    train_dataset, 
    sampler = RandomSampler(train_dataset), 
    batch_size = batch_size
)

validation_dataloader = DataLoader(
    val_dataset,
    sampler = SequentialSampler(val_dataset),
    batch_size = batch_size
)

# 最適化関数を設定
optimizer = AdamW(model.parameters(),
                  lr = 2e-5, # 学習率
                  eps = 1e-8 # 逆伝播中の数値安定性のためのパラメータ
                )

# エポック数を設定
epochs = 2

# 学習
for epoch_i in range(0, epochs):
    
    # 訓練モードに設定
    model.train()
    
    # 訓練データを使用してモデルを訓練
    for step, batch in enumerate(train_dataloader):
        
        # バッチをGPUに転送
        b_input_ids = batch[0].to(device)
        b_input_mask = batch[1].to(device)
        b_labels = batch[2].to(device)
        
        # モデルにバッチを入力し、出力を取得
        outputs = model(b_input_ids, 
                        token_type_ids=None, 
                        attention_mask=b_input_mask, 
                        labels=b_labels)

このコードを実行すると、train_labelsの数が9であることが分かります。

もちろんです。以下のように、 outputsからlossとlogitsを取得し、それぞれを表示できます。

loss = outputs.loss
logits = outputs.logits

print('Loss:', loss.item())
print('Logits:', logits)

ただし、このコードは上記のコードと一緒になるように配置する必要があります。つまり、forループの中にあり、各バッチに対して実行される必要があります。

前提として、上記のコードはバッチサイズを指定してデータをミニバッチに分割し、各バッチに対して順伝播と逆伝播を行うようになっています。

そのため、上記のコードを動作させるためには、バッチを分割する for ループの中で、各バッチの入力データと正解データを用意し、上記のコードで順伝播と逆伝播を実行する必要があります。つまり、以下のように for ループの中に上記のコードを配置する必要があります。

for step, batch in enumerate(train_dataloader):
    # バッチをGPUに転送
    b_input_ids = batch[0].to(device)
    b_input_mask = batch[1].to(device)
    b_labels = batch[2].to(device)

    # モデルにバッチを入力し、出力を取得
    outputs = model(b_input_ids, 
                    token_type_ids=None, 
                    attention_mask=b_input_mask, 
                    labels=b_labels)

    # 損失を計算し、逆伝播を実行し、勾配を更新
    loss = outputs[0]
    loss.backward()
    optimizer.step()
    optimizer.zero_grad()

    # 進捗を表示
    if step % 100 == 0:
        print('Batch {:>5,} of {:>5,}. Loss: {:.4f}'.format(step, len(train_dataloader), loss.item()))

つまり、バッチを用意する for ループの中で、上記のコードを実行することで、各バッチに対して順伝播と逆伝播を行い、パラメータを更新することができます。

はい、その通りです。ただし、前提として、このコードは前段階でBERTの事前学習済みモデルの読み込み、トークナイザーの定義、データの前処理などが実行されている必要があります。また、このコードは学習を行うためのもので、テストデータに対して評価を行うためのコードは別途必要となります。

この出力は、800バッチ目のトレーニング中の損失（loss）が0.5027であることを示しています。一般的に、損失が小さいほど、トレーニングが正確に行われていると言えます。ただし、損失が小さくても、過学習（overfitting）が発生している可能性があるため、慎重に評価する必要があります。

すみません、先程は分類精度を出すためのコードを書き忘れてしまいました。以下のように、テストデータを用いて分類精度を求めるコードを追加してから再度実行してください。

# テストデータを用いてモデルの評価を行う
model.eval()

eval_loss, eval_accuracy = 0, 0
nb_eval_steps, nb_eval_examples = 0, 0

for batch in validation_dataloader:
    batch = tuple(t.to(device) for t in batch)

    with torch.no_grad():
        outputs = model(input_ids=batch[0], 
                        token_type_ids=None, 
                        attention_mask=batch[1], 
                        labels=batch[2])

    # ロスと精度を累積
    tmp_eval_loss, logits = outputs[:2]

    eval_loss += tmp_eval_loss.mean().item()
    eval_accuracy += flat_accuracy(logits, batch[2])

    nb_eval_examples += batch[0].size(0)
    nb_eval_steps += 1

print("Test Accuracy: {0:.2f}%".format(eval_accuracy/nb_eval_steps*100))

このコードは、テストデータをバッチ毎にモデルに入力して、ロスと精度を計算し、それらを累積していきます。最終的に、累積されたロスと精度から、全体のテストデータに対する平均ロスと分類精度が計算され、出力されます。分類精度は、{0:.2f}%の部分がフォーマットされた文字列で出力されます。ここで、{0:.2f}は、小数点以下2桁までの浮動小数点数として出力することを示しています。最後に、%を付けることで、パーセント表示になります。

はい、以下のコードを末尾に追記すれば、カテゴリ分類の精度を出すことができます。

# モデルの評価モードに切り替える
model.eval()

# 評価時の損失と正解数
eval_loss, eval_accuracy = 0, 0
nb_eval_steps, nb_eval_examples = 0, 0

# すべてのバッチについて評価を実行
for batch in validation_dataloader:
    # バッチをGPUに転送
    b_input_ids = batch[0].to(device)
    b_input_mask = batch[1].to(device)
    b_labels = batch[2].to(device)

    # 逆伝播を無効にする
    with torch.no_grad():
        # モデルにバッチを入力し、出力を取得
        outputs = model(b_input_ids, 
                        token_type_ids=None, 
                        attention_mask=b_input_mask)

    # 損失を計算
    logits = outputs[0]
    logits = logits.detach().cpu().numpy()
    label_ids = b_labels.to('cpu').numpy()
    tmp_eval_accuracy = accuracy(logits, label_ids)

    # 正解数と評価済みのデータ数を更新
    eval_accuracy += tmp_eval_accuracy
    nb_eval_examples += b_input_ids.size(0)
    nb_eval_steps += 1

# 精度を出力
print("Validation Accuracy: {:.2f}%".format(eval_accuracy/nb_eval_examples*100))

ただし、このコードは上記のコードと一緒になるように配置する必要があります。つまり、forループの中にあり、各バッチに対して実行される必要があります。