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Transformers kit - NLP library for different downstream tasks, built on huggingface project

Project description

🤖 TFKit - Transformer Kit 🤗

NLP library for different downstream tasks, built on huggingface 🤗 project,
for developing wide variety of nlp tasks.

Read this in other languages: 正體中文(施工中👷).

DEMO

Distilbert NER model

three line code train and host NER model Colab

nlprep --dataset clner --task tagRow --outdir ./clner_row --util s2t 
tfkit-train --batch 10 --epoch 3 --lr 5e-6 --train ./clner_row/train --valid ./clner_row/test --maxlen 512 --model tagRow --config distilbert-base-multilingual-cased 
nlp2go --model ./checkpoints/3.pt --predictor biotag --cli     

Feature

  • support Bert/GPT/GPT2/XLM/XLNet/RoBERTa/CTRL/ALBert Model list
  • create a data preprocessing library on many task NLPrep
  • create model hosting library for demo nlp2go
  • modularize data loading
  • easy to modify
  • special loss function for handling different cases: FocalLoss/ FocalBCELoss/ NegativeCrossEntropyLoss/ SmoothCrossEntropyLoss
  • eval on different benchmark - EM / F1 / BLEU / METEOR / ROUGE / CIDEr / Classification Report / ...
  • multi-class multi-task multi-label classifier
  • word/sentence level text generation
  • support beamsarch on decoding
  • token tagging

Package Overview

tfkit NLP library for different downstream tasks, built on huggingface project
tfkit.classifier multi-class multi-task multi-label classifier
tfkit.gen_once text generation in one time built on masklm model
tfkit.gen_onebyone text generation in one word by one word built on masklm model
tfkit.tag token tagging model
tfkit.qa qa model predicting start and end position
tfkit.train.py Run training
tfkit.eval.py Run evaluation

Installation

TFKit requires Python 3.6 or later.

Installing via pip

pip install tfkit

Running TFKit

Once you've installed TFKit, you can run train.py for training or eval.py for evaluation.

$ tfkit-train
Run training

arguments:
  --train       training data path       
  --valid       validation data path       
  --maxlen      maximum text length       
  --model       type of model         ['once', 'onebyone', 'classify', 'tagRow', 'tagCol','qa']
  --config      pre-train model       bert-base-multilingual-cased... etc (you can find one on https://huggingface.co/models)

optional arguments:
  -h, --help    show this help message and exit
  --resume      resume from previous training
  --savedir     dir for model saving
  --worker      number of worker
  --batch       batch size
  --lr          learning rate
  --epoch       epoch rate
  --tensorboard enable tensorboard
  --cache       enable data caching
$ tfkit-eval
Run evaluation on different benchmark
arguments:
  --model       model for evaluate       
  --valid       validation data path        
  --metric      metric for evaluate         ['em', 'nlg', 'classification']
  --config      pre-train model             bert-base-multilingual-cased

optional arguments:
  -h, --help    show this help message and exit
  --batch       batch size
  --topk        select top k result in classification task 
  --outprint    enable printing result in console
  --beamsearch  enable beamsearch for text generation task

Dataset format

once

example file
csv file with 2 row - input, target
each token separate by space
no header needed
Example:

"i go to school by bus","我 坐 巴 士 上 學"

onebyone

example file
csv file with 2 row - input, target
each token separate by space
no header needed
Example:

"i go to school by bus","我 坐 巴 士 上 學"

qa

example file
csv file with 3 row - input, start_pos, end_pos
each token separate by space
no header needed
Example:

"在 歐 洲 , 梵 語 的 學 術 研 究 , 由 德 國 學 者 陸 特 和 漢 斯 雷 頓 開 創 。 後 來 威 廉 · 瓊 斯 發 現 印 歐 語 系 , 也 要 歸 功 於 對 梵 語 的 研 究 。 此 外 , 梵 語 研 究 , 也 對 西 方 文 字 學 及 歷 史 語 言 學 的 發 展 , 貢 獻 不 少 。 1 7 8 6 年 2 月 2 日 , 亞 洲 協 會 在 加 爾 各 答 舉 行 。 會 中 , 威 廉 · 瓊 斯 發 表 了 下 面 這 段 著 名 的 言 論 : 「 梵 語 儘 管 非 常 古 老 , 構 造 卻 精 妙 絕 倫 : 比 希 臘 語 還 完 美 , 比 拉 丁 語 還 豐 富 , 精 緻 之 處 同 時 勝 過 此 兩 者 , 但 在 動 詞 詞 根 和 語 法 形 式 上 , 又 跟 此 兩 者 無 比 相 似 , 不 可 能 是 巧 合 的 結 果 。 這 三 種 語 言 太 相 似 了 , 使 任 何 同 時 稽 考 三 者 的 語 文 學 家 都 不 得 不 相 信 三 者 同 出 一 源 , 出 自 一 種 可 能 已 經 消 逝 的 語 言 。 基 於 相 似 的 原 因 , 儘 管 缺 少 同 樣 有 力 的 證 據 , 我 們 可 以 推 想 哥 德 語 和 凱 爾 特 語 , 雖 然 混 入 了 迥 然 不 同 的 語 彙 , 也 與 梵 語 有 著 相 同 的 起 源 ; 而 古 波 斯 語 可 能 也 是 這 一 語 系 的 子 裔 。 」 [Question] 印 歐 語 系 因 為 哪 一 門 語 言 而 被 發 現 ?",47,49

classify

example file
csv file with header
header - input,task1,task2...taskN
if some task have multiple label, use / to separate each label - label1/label2/label3
Example:

SENTENCE,LABEL,Task2
"The prospective ultrasound findings were correlated with the final diagnoses , laparotomy findings , and pathology findings .",outcome/other,1

tagRow

example file
csv file with 2 row - input, target
each token separate by space
no header needed
Example:

"在 歐 洲 , 梵 語 的 學 術 研 究 , 由 德 國 學 者 陸 特 和 漢 斯 雷 頓 開 創 。 後 來 威 廉 · 瓊 斯 發 現 印 歐 語 系 , 也 要 歸 功 於 對 梵 語 的 研 究 。 此 外 , 梵 語 研 究 , 也 對 西 方 文 字 學 及 歷 史 語 言 學 的 發 展 , 貢 獻 不 少 。 1 7 8 6 年 2 月 2 日 , 亞 洲 協 會 在 加 爾 各 答 舉 行 。 [SEP] 陸 特 和 漢 斯 雷 頓 開 創 了 哪 一 地 區 對 梵 語 的 學 術 研 究 ?",O A A O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O

tagCol

example file
csv file with 2 row - input, target
each token separate by space
no header needed
Example:

別 O
只 O
能 R
想 O
自 O
己 O
, O
想 M
你 M
周 O
圍 O
的 O
人 O
。 O

Project details


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Source Distribution

tfkit-0.1.17.tar.gz (24.0 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

tfkit-0.1.17-py3-none-any.whl (37.4 kB view details)

Uploaded Python 3

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Details for the file tfkit-0.1.17.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: tfkit-0.1.17.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 24.0 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/2.0.0 pkginfo/1.5.0.1 requests/2.22.0 setuptools/41.0.1 requests-toolbelt/0.9.1 tqdm/4.36.1 CPython/3.7.4

File hashes

Hashes for tfkit-0.1.17.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 33fd951f3e6f50dfe8b282ced0fa1db14d3c0914d6121893ffeb21eec1d699d2
MD5 1597a4b46cd2b6329d3c022108015190
BLAKE2b-256 2127a208cfa8d0c84a90f433207503f63351269bf70cef240033fcae5407976c

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Algorithm Hash digest
SHA256 1526434dcad584bb2bd9d3730d795cac29f352e68e8a8cf5e75b74c1a68fe7f6
MD5 de80b462fa82798aa4cbcfcde39e79bb
BLAKE2b-256 5673bc24f5a837be03d7ee664de7ad05b012e9c3fd5243c000be8e54bc2ec175

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