texto-transformer 0.0.12

Texto Transformer: Framework para processamento de textos utilizando modelos de linguagem baseados baseados em Transformer

Texto-Transformer: Framework para processamento de textos utilizando modelos de linguagem baseados em Transformer

Este framework realiza o processamento de textos utilizando modelos de linguagem baseados em transformer. Permite gerar embeddings de textos, sentenças, palavras e tokens utilizando modelos de linguagem baseados em Transformer. Utiliza modelos de linguagem como BERT/Albert/DistilBERT e etc. Os embeddings de textos, sentenças e palavras podem ser consolidados utilizando as estratégias de pooling média e máximo dos tokens.

Instalação

Recomendamos Python 3.6, Transformers 4.26.1, PyTorch 2.0.1, spaCy 3.5.2, SciPy 1.10.1, NumPy 1.22.4, Sentence Piece 0.1.99 e Protocol Buffers 3.20.3.

Instalação com pip

Para instalar o pacote utilizando o pip, basta executar o comando abaixo:

$ pip install texto-transformer

Instalação dos fontes

Você também pode clonar a versão mais recente do repositório e instalá-la diretamente do código-fonte:

$ pip install -e .

O comando deve ser executado no diretório onde foi realizado o download do repositório.

Exemplos

Uso simples

# Importa a classe
from textotransformer import TextoTransformer

# Instância uma objeto e baixa o modelo de linguagem
modelo = TextoTransformer("neuralmind/bert-base-portuguese-cased")

# Alguns textos a serem codificados
textos = ["Bom Dia, professor.",
          "Qual o conteúdo da prova?",
          "Vai cair tudo na prova?",
          "Aguardo uma resposta, João."]

# Recupera os embeddings consolidados dos textos
embeddings_texto = modelo.getEmbeddingTexto(textos)      

# Mostra os textos e seus embeddings
for texto, embedding in zip(textos, embeddings_texto):
    print("Texto:", texto)
    print("Embedding:", embedding)

#Resultado
#Texto: Bom Dia, professor.
#Embedding: tensor([ 1.3736e-01,  6.1996e-02,  3.2554e-01, -3.1146e-02,  3.5892e-01,...
#Texto: Qual o conteúdo da prova?
#Embedding: tensor([ 8.3348e-02, -1.8269e-01,  5.9241e-01, -9.5235e-02,  5.0978e-01,...
#Texto: Vai cair tudo na prova?
#Embedding: tensor([ 1.3447e-01,  1.1854e-01,  6.0201e-02,  1.0271e-01,  2.6321e-01,...
#Texto: Aguardo uma resposta, João.
#Embedding: tensor([ 3.7160e-02, -7.3645e-02,  3.3942e-01,  8.0847e-02,  3.8259e-01,...

Recuperando embeddings de diversas granularidades

# Importa a classe
from textotransformer import TextoTransformer

# Instância uma objeto e baixa o modelo de linguagem
modelo = TextoTransformer("neuralmind/bert-base-portuguese-cased")

# Texto a ser codificado
texto = "Você gosta de sorvete de manga? Sim, adoro muito."

# Recupera os embeddings consolidados do texto
embeddings_texto = modelo.getEmbeddingTexto(texto)
print("Um texto de tamanho     :",len(embeddings_texto))

# Recupera os embeddings consolidados das sentenças do texto
embeddings_sentenca = modelo.getEmbeddingSentenca(texto)
print("Quantidade de sentenças  :",len(embeddings_sentenca))
print("Cada sentença de tamanho :",len(embeddings_sentenca[0]))

# Recupera os embeddings consolidados das palavras do texto
embeddings_palavra = modelo.getEmbeddingPalavra(texto)
print("Quantidade de palavras   :",len(embeddings_palavra))
print("Cada palavra de tamanho  :",len(embeddings_palavra[0]))

# Recupera os embeddings dos tokens do texto
embeddings_token = modelo.getEmbeddingToken(texto)
print("Quantidade de tokens     :",len(embeddings_token))
print("Cada token de tamanho    :",len(embeddings_token[0]))

#Resultado
#Um texto de tamanho      : 768
#Quantidade de sentenças  : 2
#Cada sentença de tamanho : 768
#Quantidade de palavras   : 12
#Cada palavra de tamanho  : 768
#Quantidade de tokens     : 15
#Cada token de tamanho    : 768

Os exemplos podem ser executados através deste notebook no GoogleColab ExemplosTextoTransformer.ipynb.

Classe principal

A classe principal TextoTransformer carrega e cria um objeto para manipular um modelo de linguagem baseado e transformer. Permite recuperar e manipular embeddings recuperados de tokens, palavras, sentenças e textos.

Parâmetros inicialização

Aqui os parâmetros a serem especificados para instanciar a classe TextoTransformer.

• pretrained_model_name_or_path - Se for um caminho de arquivo no disco, carrega o modelo a partir desse caminho. Se não for um caminho, ele primeiro faz o download do repositório de modelos do Huggingface com esse nome. Valor default: neuralmind/bert-base-portuguese-cased.
• modelo_spacy - Nome do modelo spaCy a ser instalado e carregado pela ferramenta de pln spaCy. Valor default 'pt_core_news_lg'.
• abordagem_extracao_embeddings_camadas - Especifica a abordagem padrão para a extração dos embeddings das camadas do transformer. Valor default '2'. Valores possíveis: 0-Primeira/1-Penúltima/2-Ùltima/3-Soma 4 últimas/4-Concat 4 últimas/5-Todas.
• device - Dispositivo (como 'cuda' / 'cpu') que deve ser usado para o processamento. Se None, verifica se uma GPU pode ser usada. Se a GPU estiver disponível será usada no processamento. Valor default 'None'.

Métodos principais

Aqui os métodos principais para recuperar embeddings de textos, sentenças, palavras e tokens. Os métodos para recuperar os embeddings de textos, sentenças e palavras consolidados podem utilizar as estratégias de pooling média (MEAN) e máximo (MAX) dos embeddings de seus tokens.

• getEmbeddingTexto(texto: Union[str, List[str]], estrategia_pooling: int)

  • Retorna uma lista dos embeddings consolidados dos textos.
  • Parâmetros:
    • texto: Um texto ou uma lista de textos para obter os embeddings.
    • estrategia_pooling: Especifica a estratégia de pooling dos tokens do texto. Valores possívels 0 - MEAN ou 1 - MAX. Valor default 0(MEAN).

• getEmbeddingSentenca(texto: Union[str, List[str]], estrategia_pooling: int)

  • Retorna uma lista dos embeddings consolidados das sentenças dos textos.
  • Parâmetros:
    • texto: Um texto ou uma lista de textos para obter os embeddings.
    • estrategia_pooling: Especifica a estratégia de pooling dos tokens do texto. Valores possívels 0 - MEAN ou 1 - MAX. Valor default 0(MEAN).

• getEmbeddingPalavra(texto: Union[str, List[str]], estrategia_pooling: int)

  • Retorna uma lista dos embeddings consolidados das palavras dos textos.
  • Parâmetros:
    • texto: Um texto ou uma lista de textos para obter os embeddings.
    • estrategia_pooling: Especifica a estratégia de pooling dos tokens do texto. Valores possívels 0 - MEAN ou 1 - MAX. Valor default 0(MEAN).

• getEmbeddingToken(texto: Union[str, List[str]])

  • Retorna uma lista dos embeddings dos tokens dos textos.
  • Parâmetros:
    • texto: Um texto ou uma lista de textos para obter os embeddings.

Mensuração

Permite realizar a mensuração entre embeddings de diversas granularidades utilizando funções de similaridade e distância. As funções de similaridade do cosseno, produto cartesiano, distância Euclidiana e distância de Manhattan estão no pacote mensurador.medidas.

Modelos Pré-treinados

Testamos o framework com os modelos Albert, BERT, DistilBERT, GTPT2, OpenAIGPT, Roberta, XLMRoberta, XLMNet e T5.

A lista completa dos modelos de linguagem pré-treinados podem ser consultados no site da Huggingface.

A lista completa dos modelos da ferramenta de PLN spaCy podem ser consultados no site.

Dependências

• transformers==4.26.1
• spacy==3.5.2
• tqdm==4.65.0
• torch==2.0.1
• scipy==1.10.1
• numpy==1.22.4
• sentencepiece==0.1.99
• protobuf==3.20.3

Licença

Esse projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.