For getting token embedded vectors for NLP.
Project description
text-vectorian
Overview
NLP(Natural Language Processing)において、自然言語をベクトル化するためのPythonモジュールです。 TokenizerやVectorizerの詳細を気にすることなく、任意のテキストから簡単にベクトル表現を取得することが可能です。
現在提供しているTokenizer、Vectorizerの組み合わせは以下の通りです。
SentencePiece + Word2Vec
それぞれ日本語Wikipediaを元に学習した学習済みモデルを同梱しています。
Char2Vec
文字単位でTokenizeし、Word2VecでVectorizeします。 日本語Wikipediaを元に学習した学習済みモデルを同梱しています。
Usage
pip install text-vectorian
Examples
ベクトルを取得する
from text_vectorian import SentencePieceVectorian
vectorian = SentencePieceVectorian()
text = 'これはテストです。'
vectors = vectorian.fit(text).vectors
print(vectors)
[ -4.9867806 13.593797 0.48158574 13.635306 17.737247
0.3811171 2.5912592 10.951708 2.45966 6.561281
4.335961 -2.328748 0.3230163 7.5206175 12.470385
-5.782171 6.258509 1.4046584 -5.3632765 11.03699
...
-3.9090352 2.6152203 -2.696024 0.16026124 0.55380476
-0.09982404 -3.8374352 2.1398337 0.8905425 -0.18653768
-0.9730848 -0.41389456 0.54263806 -1.1963823 4.827375
1.3883296 -0.9925082 2.4345522 -1.2879591 2.6136968 ]]
Kerasで利用する
Vectroizerのモデル用のインデックスを取得し、KerasのEmbeddingレイヤーの入力として利用します。
from text_vectorian import SentencePieceVectorian
vectorian = SentencePieceVectorian()
text = 'これはテストです。'
indices = vectorian.fit(text).indices
print(indices)
from keras import Input, Model
from keras.layers import Dense, LSTM
input_tensor = Input((vectorian.max_tokens_len,))
common_input = vectorian.get_keras_layer(trainable=True)(input_tensor)
l1 = LSTM(32)(common_input)
output_tensor = Dense(3)(l1)
model = Model(input_tensor, output_tensor)
model.summary()
[ 14 138 2645 2389 1]
...
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
input_1 (InputLayer) (None, 5) 0
_________________________________________________________________
embedding_1 (Embedding) (None, 5, 50) 8555900
_________________________________________________________________
lstm_1 (LSTM) (None, 32) 10624
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense) (None, 3) 99
=================================================================
Total params: 8,566,623
Trainable params: 8,566,623
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Development
Class
License
Authors
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Source Distribution
text_vectorian-0.1.5.tar.gz
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