tfkit 0.2.7

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

🤖 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

albert multi-dataset QA model

dataset：

nlprep --dataset multiqa --task qa --outdir ./multiqa/   
tfkit-train --maxlen 512 --savedir ./multiqa_qa_model/ --train ./multiqa/train --valid ./multiqa/valid --model qa --config voidful/albert_chinese_small  --cache
nlp2go --model ./multiqa_qa_model/3.pt --cli 

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  --cli     

albert QA model

three line code train and host QA model Colab

nlprep --dataset zhqa --task qa --outdir ./zhqa/   
tfkit-train --maxlen 512 --savedir ./drcd_qa_model/ --train ./zhqa/drcd-train --valid ./zhqa/drcd-test --model qa --config voidful/albert_chinese_small  --cache
nlp2go --model ./drcd_qa_model/3.pt --cli 

Feature

• Model list: support Bert/GPT/GPT2/XLM/XLNet/RoBERTa/CTRL/ALBert
• NLPrep: create a data preprocessing library on many task
• nlp2go: create model hosting library for demo
• 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

Flow Overview

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         ['emf1', 'nlg', 'classification']Ω

optional arguments:
  -h, --help    show this help message and exit
  --batch       batch size
  --outprint    enable printing result in console
  --outfile     enable writing prediction result to file
  --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