Help us understand the problem. What is going on with this article?

spaCyのCLIで文書のカテゴリ分類を学習する

この記事は自然言語処理 #2 Advent Calendar2019の3日目の記事です。

はじめに

本記事では、spaCyのcommand-line interfaceを使用した文書のカテゴリ分類の学習を扱います。
最終的にはGiNZAを使用して日本語文書の分類も行いたいのですが、残念ながら力尽きてしまったので英語の文書のみ扱います。

なお、以前執筆した以下の記事ではCLIを使用せずに日本語文書の分類を行っています。
https://qiita.com/kyamamoto9120/items/cd36017be13529366767

動機

前述の記事にて、カテゴリ分類の学習は行えるものの非常に遅いことが問題でした。
原因はCPUを1コアしか使っておらず、GPUにも対応していなかったためです。

この問題に対応するために改めてドキュメントを眺めていたところ、spaCyで学習をする際に、ほとんどの目的においてCLIを使用することが最善の方法であると紹介されていることに気が付きました。
https://spacy.io/usage/training#spacy-train-cli

一方で、spaCyのCLIを使用して学習を行う方法についてはあまり多く語られておらず、日本語の情報は皆無に等しい状態です。
そこで、誰かの役に立てばと思って挑戦した次第です。

まさかり大歓迎ですのでよろしくお願いいたします。

前提条件

本記事はspaCy 2.2.3で検証しています。
実行環境にはgoogle ColabのGPUランタイムを使用しており、GPUはTesla P100です。

また、データセットにはscikit-learnのfetch_20newsgroupsを利用します。
20カテゴリのニュース記事で日本語でいうlivedoor ニュースコーパスに近いものなのかなと思っています。

データの準備

spaCyのCLIで学習をするためには、データを以下のようなJSON形式にする必要があります。

[{
    "id": int,                      # ID of the document within the corpus
    "paragraphs": [{                # list of paragraphs in the corpus
        "raw": string,              # raw text of the paragraph
        "sentences": [{             # list of sentences in the paragraph
            "tokens": [{            # list of tokens in the sentence
                "id": int,          # index of the token in the document
                "dep": string,      # dependency label
                "head": int,        # offset of token head relative to token index
                "tag": string,      # part-of-speech tag
                "orth": string,     # verbatim text of the token
                "ner": string       # BILUO label, e.g. "O" or "B-ORG"
            }],
            "brackets": [{          # phrase structure (NOT USED by current models)
                "first": int,       # index of first token
                "last": int,        # index of last token
                "label": string     # phrase label
            }]
        }],
        "cats": [{                  # new in v2.2: categories for text classifier
            "label": string,        # text category label
            "value": float / bool   # label applies (1.0/true) or not (0.0/false)
        }]
    }]
}]

出典:https://spacy.io/api/annotation#json-input

spaCyのDocから上記JSON形式への変換はgold.docs_to_jsonを使用することで行うことができます。
以下はexampleを参考にfetch_20newsgroupsのデータセットを上記JSON形式に変換する処理です。

import spacy
import srsly
from spacy.gold import docs_to_json
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.model_selection import train_test_split

def save_to_json(model, data, targets, target_names, output_file, n_texts=0):
  def get_categories(target):
    return dict([(key, int(target == i)) for i, key in enumerate(target_names)])

  nlp = spacy.load(model)
  nlp.disable_pipes(*nlp.pipe_names)
  sentencizer = nlp.create_pipe("sentencizer")
  nlp.add_pipe(sentencizer, first=True)

  docs = []
  count = 0
  for i, doc in enumerate(nlp.pipe(data)):
    doc.cats = get_categories(targets[i])
    docs.append(doc)

    if n_texts > 0 and count == n_texts:
      break
    count += 1

  srsly.write_json(output_file, [docs_to_json(docs)])
  return count

newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train')
newsgroups_test = fetch_20newsgroups(subset='test')

X_train, X_dev, y_train, y_dev = train_test_split(newsgroups_train.data, newsgroups_train.target, test_size=0.20, random_state=42)

save_to_json(
  'en_core_web_sm',
  X_train,
  y_train,
  newsgroups_train.target_names,
  'train.json',
)

save_to_json(
  'en_core_web_sm',
  X_dev,
  y_dev,
  newsgroups_train.target_names,
  'dev.json',
)

save_to_json(
  'en_core_web_sm',
  newsgroups_test.data,
  newsgroups_test.target,
  newsgroups_test.target_names,
  'test.json',
)

学習

学習はpython -m spacy trainコマンドで行います。

ベースモデルの指定に-bではなく-vを使用していますが、これは以下のIssueを参考にしています。
参考:https://github.com/explosion/spaCy/issues/4504

$ time python -m spacy train en output train.json dev.json -v en_core_web_sm -p textcat -ta simple_cnn -g 0
Training pipeline: ['textcat']
Starting with blank model 'en'
Loading vector from model 'en_core_web_sm'
Counting training words (limit=0)
tcmalloc: large alloc 2035253248 bytes == 0x65048000 @  0x7fdf2bb321e7 0x5acc1b 0x7fdf2115d5db 0x7fdf2115dbf0 0x7fdf2115de36 0x7fdf2115b5c1 0x50abc5 0x50c549 0x7fdec8648b20 0x7fdec864d98f 0x7fdec86406c5 0x7fdec868fc47 0x7fdecb4f172a 0x7fdec867cfce 0x7fdecb4f172a 0x7fdec86a91e7 0x7fdecb4f172a 0x7fdec8670148 0x7fdec867a24b 0x594f4c 0x54a2c5 0x551761 0x5aa69c 0x50ab53 0x50d320 0x5081d5 0x5895e1 0x5a04ce 0x50d8f5 0x5081d5 0x50a020
Textcat evaluation score: F1-score macro-averaged across the labels
'alt.atheism, comp.graphics, comp.os.ms-windows.misc, comp.sys.ibm.pc.hardware,
comp.sys.mac.hardware, comp.windows.x, misc.forsale, rec.autos, rec.motorcycles,
rec.sport.baseball, rec.sport.hockey, sci.crypt, sci.electronics, sci.med,
sci.space, soc.religion.christian, talk.politics.guns, talk.politics.mideast,
talk.politics.misc, talk.religion.misc'

Itn  Textcat Loss  Textcat  Token %  CPU WPS  GPU WPS
---  ------------  -------  -------  -------  -------
  1      1300.851   45.507  100.000    34746   125805
  2       210.326   62.555  100.000    34629   125121
  3       155.350   71.460  100.000    35131   125583
  4       120.228   76.617  100.000    35244   126553
  5       104.154   78.516  100.000    35371   126499
  6        64.690   80.724  100.000    35491   126734
  7        57.947   82.024  100.000    35750   123946
  8        49.666   82.662  100.000    35840   126354
  9        38.450   83.410  100.000    35538   126965
 10        36.798   83.496  100.000    35435   125634
 11        24.351   83.933  100.000    35467   125578
 12        24.935   83.989  100.000    35490   125223
 13        26.003   84.009  100.000    35329   125631
 14        16.517   84.013  100.000    35255   123643
 15        16.210   84.367  100.000    35234   124040
 16        16.640   84.601  100.000    35554   126235
 17        17.365   84.494  100.000    35436   126539
 18        18.860   84.866  100.000    35596   126301
 19        11.555   84.910  100.000    35644   126256
 20        17.691   84.916  100.000    35481   125505
 21        16.697   85.556  100.000    35767   125510
 22        13.508   84.815  100.000    35795   126961
 23        12.806   84.610  100.000    36021   126313
 24         6.776   84.754  100.000    36155   126526
 25        10.806   85.122  100.000    35866   126933
 26        10.999   85.007  100.000    35972   126758
 27         8.463   85.224  100.000    36065   125702
 28         7.601   84.920  100.000    35606   127107
 29        10.220   85.088  100.000    36242   127223
 30         7.911   84.889  100.000    36157   128428
✔ Saved model to output directory
output/model-final
✔ Created best model
output/model-best

real    97m9.901s
user    87m25.982s
sys 9m32.144s

雰囲気学習が行えている様子で、GPUも使っているようです。
実際、Tesla P100を使用するとCPUのみの場合に比べてだいぶ高速に学習を行うことができます。
K80だとCPUのみとそれほど差が出なかったので、Google Colabを使用する際にはGPUを厳選したほうが良いのかなと思います。

評価

学習はpython -m spacy evaluateコマンドで行います。
こちらはハマりどころもなく、スムーズに実行することができました。

$ time python -m spacy evaluate output/model-best/ test.json -g 0
tcmalloc: large alloc 1610211328 bytes == 0x4ce4c000 @  0x7fce167961e7 0x5acc1b 0x7fce0bdc15db 0x7fce0bdc1bf0 0x7fce0bdc1e36 0x7fce0bdbf5c1 0x50abc5 0x50c549 0x7fcdb32acb20 0x7fcdb32b198f 0x7fcdb32a46c5 0x7fcdb32f3c47 0x7fcdb615572a 0x7fcdb32e0fce 0x7fcdb615572a 0x7fcdb330d1e7 0x7fcdb615572a 0x7fcdb32d4148 0x7fcdb32de24b 0x594f4c 0x54a2c5 0x551761 0x5aa69c 0x50ab53 0x50c549 0x5081d5 0x5895e1 0x5a04ce 0x50d8f5 0x5081d5 0x50a020
tcmalloc: large alloc 1610211328 bytes == 0x4ce4c000 @  0x7fce167961e7 0x5acc1b 0x7fce0bdc15db 0x7fce0bdc1bf0 0x7fce0bdc1e36 0x7fce0bdbf5c1 0x50abc5 0x50c549 0x7fcdb32acb20 0x7fcdb32b198f 0x7fcdb32a46c5 0x7fcdb32f3c47 0x7fcdb615572a 0x7fcdb32e0fce 0x7fcdb615572a 0x7fcdb330d1e7 0x7fcdb615572a 0x7fcdb32d4148 0x7fcdb32de3fe 0x594f4c 0x54a2c5 0x551761 0x5aa69c 0x50ab53 0x50c549 0x5081d5 0x5895e1 0x5a04ce 0x50d8f5 0x5081d5 0x50a020

================================== Results ==================================

Time      24.76 s
Words     3124908
Words/s   126185 
TOK       100.00 
POS       0.00   
UAS       0.00   
LAS       0.00   
NER P     0.00   
NER R     0.00   
NER F     0.00   
Textcat   70.99  


real    1m22.570s
user    1m13.028s
sys 0m9.359s

学習時のスコアに比べると評価時のスコアがだいぶ低くなっています。
原因は調べられていないですが、この辺は実際のタスクに取り組む際の課題なのかなと思います。

今回は一切の前処理などを行っていないため、改善の余地は大いにあると感じています。

まとめ

本記事では、spaCyのCLIを使用してfetch_20newsgroupsというデータセットの分類を行いました。
拙い記事となってしまいましたが、誰かの参考になれば幸いです。

次は同様の手法で日本語文書のカテゴリ分類が行えたらと考えています。

uniquevision
SNSマーケティングツール及びアプリ開発を行う技術会社
https://www.uniquevision.co.jp/company
Why not register and get more from Qiita?
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away
Comments
No comments
Sign up for free and join this conversation.
If you already have a Qiita account
Why do not you register as a user and use Qiita more conveniently?
You need to log in to use this function. Qiita can be used more conveniently after logging in.
You seem to be reading articles frequently this month. Qiita can be used more conveniently after logging in.
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away
ユーザーは見つかりませんでした