textgen 0.0.3

Text Generation Model

textgen

textgen, Text Generation models. 文本生成，包括：UDA，Seq2Seq，ERNIE-GEN，BERT，XLNet，GPT-2等模型实现，开箱即用。

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Question

文本生成，文本数据增强怎么做？

Solution

1. UDA，非核心词替换
2. EDA，简单数据增广技术：相似词、同义词替换，随机词插入、删除、替换
3. 回译（bt, back translate），中文-英文-中文
4. 生成模型，seq2seq，gpt

Feature

UDA(非核心词替换)

基于Google提出的UDA(非核心词替换)算法，将文本中一定比例的不重要词替换为同义词，从而产生新的文本。

BT(回译)

基于百度翻译API，把中文句子翻译为英文，再把英文翻译为新的中文。

Seq2Seq

基于Encoder-Decoder结构，序列到序列生成新的文本。

GPT2

基于Transformer的decode结果的自回归生成模型。

Install

pip3 install textgen

or

git clone https://github.com/shibing624/textgeneration.git
cd textgeneration
python3 setup.py install

Usage

1. download pretrained vector file

以下词向量，任选一个下载：

• 轻量版腾讯词向量 百度云盘-密码:tawe 或 谷歌云盘，二进制，111MB放到 ~/.text2vec/datasets/light_Tencent_AILab_ChineseEmbedding.bin
• 腾讯词向量-官方全量, 6.78G放到： ~/.text2vec/datasets/Tencent_AILab_ChineseEmbedding.txt

2. download pretrained language model file

bert模型

3. EDA文本数据增强

import sys

sys.path.append('..')
from textgen.augment import TextAugment

docs = ['主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容',
        '晚上肚子好难受',
        '你会武功吗，我不会',
        '组装标题质量受限于广告主自提物料的片段质量，且表达丰富度有限',
        '晚上一个人好孤单，想:找附近的人陪陪我.',
        ]
m = TextAugment(sentence_list=docs)
a = docs[0]
print(a)

b = m.augment(a, aug_ops='random-0.1')
print('random-0.1:', b)

b = m.augment(a, aug_ops='insert-0.1')
print('insert-0.1:', b)

b = m.augment(a, aug_ops='tfidf-0.2')
print('tfidf-0.2:', b)

b = m.augment(a, aug_ops='mix-0.1', similar_prob=0.1,
              random_prob=0.4, delete_prob=0.3, insert_prob=0.2)
print('mix-0.1:', b)

b = m.augment(a, aug_ops='bt')
print('bt:', b)

output:

主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容
random-0.1: ('主要的机器学习、深度学习吗计算机视觉、好孤单对话系统相关内容', [('研究', '的', 2, 3), ('、', '吗', 12, 13), ('智能', '好孤单', 19, 22)])
insert-0.1: ('主要研究机器机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话对话系统系统相关内容', [('机器', '机器机器', 4, 8), ('对话', '对话对话', 24, 28), ('系统', '系统系统', 28, 32)])
tfidf-0.2: ('主要原因研究机器学习、深度学习、计算机硬件视觉、智能化对话系统相关内容', [('主要', '主要原因', 0, 4), ('计算机', '计算机硬件', 16, 21), ('智能', '智能化', 24, 27)])
mix-0.1: ('主要受限于机器学习、深度学习、计算机视觉、智能对话系统相关内容', [('研究', '受限于', 2, 5)])
bt: ('主要研究机器学习、深度学习、计算机视觉和智能对话系统', [])

4. text generation base seq2seq

import textgen

a = '你这么早就睡呀，'
b = textgen.seq2seq(a)
print(b)

output:

你这么早就睡呀，我还没写完作业呢，你陪我看看这个题怎么写吧。

5. text generation base ernie-gen

import textgen

a = '你这么早就睡呀，'
b = textgen.erniegen(a)
print(b)

output:

你这么早就睡呀，我还没写完作业呢，你陪我看看这个题怎么写吧。求求你了！

TODO

• bert
• ernie-gen
• xlnet

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• Issue(建议)：
• 邮件我：xuming: [e-mail]
• 微信我： 加我微信号：xuming624, 备注：个人名称-NLP 进NLP交流群。

Cite

如果你在研究中使用了textgen，请按如下格式引用：

@software{textgen,
  author = {Xu Ming},
  title = {textgen: A Tool for Text generation},
  year = {2021},
  url = {https://github.com/shibing624/textgen},
}

License

授权协议为 The Apache License 2.0，可免费用做商业用途。请在产品说明中附加textgen的链接和授权协议。

Contribute

项目代码还很粗糙，如果大家对代码有所改进，欢迎提交回本项目，在提交之前，注意以下两点：

• 在tests添加相应的单元测试
• 使用python setup.py test来运行所有单元测试，确保所有单测都是通过的

之后即可提交PR。

Reference

• ERNIE
• textgenrnn
• gpt-2-simple
• texar
• GPT2-chitchat
• TextGAN-PyTorch
• TextBox
• bert_score