Как добавить пул слой в BERT QA для большого текста - PullRequest
Новая
       87

Как добавить пул слой в BERT QA для большого текста

0 голосов
/ 13 апреля 2020

Я пытаюсь реализовать систему ответов на вопросы, которая работает с большим входным текстом: поэтому идея состоит в том, чтобы разбить большой входной текст на подпоследовательности из 510 токенов, после того как я сгенерирую представление каждой последовательности независимо и используя пул слой для генерации окончательного представления входной последовательности.

Я использую модель CamemBERT для французского языка.

Я пробовал следующий код: 

class CamemBERTQA(nn.Module):

# the initialization of the model
   def __init__(self, do_lower_case: bool = True):
       super(CamemBERTQA, self).__init__()
       self.config_keys = ['do_lower_case']
       self.do_lower_case = do_lower_case
       self.camembert = CamembertForQuestionAnswering.from_pretrained('fmikaelian/camembert-base-fquad')
       self.tokenizer = CamembertTokenizer.from_pretrained('fmikaelian/camembert-base-fquad', do_lower_case=do_lower_case)
       self.cls_token_id = self.tokenizer.convert_tokens_to_ids([self.tokenizer.cls_token])[0]
       self.sep_token_id = self.tokenizer.convert_tokens_to_ids([self.tokenizer.sep_token])[0]
       self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)


# Split long input text into subsequences with overlapping
   def split_text(self, text, max_length, overlapp): #511 max
       f = []
       text = text.split()
       for i in range(0, int(len(text)-overlapp),(max_length-overlapp)):
           f.append(" ".join(text[i:i+max_length]))
#             print (f)
       return f

# Generate representation of a text,
   def text_representation(self, l): #  l here is a list
       result = []
       for i in l:
           input_ids = torch.tensor([self.tokenizer.encode(i, add_special_tokens=True)])
           with torch.no_grad():
               last_hidden_states = model(input_ids)[0]  # Models outputs are now tuples
               result.append(last_hidden_states)
#                     print(last_hidden_states[0])
       return result


   def forward(self, text, input_ids):
       # Split input text to subsequences of 511 with overlapping
       subsequences = self.split_text(text, 511, 10)

       # Generate IDs of each subsequence (Sequence representation)
       input_ids_list = self.text_representation(subsequences)
       print("input_ids_list")


       # Pooling layer
#         pool = self.pool(...)


###########      The problem is here: how can I add a pooling layer                  #################


#         input_ids = # the final output of the pooling layer, the result should contain 510 elements/tokens

       # generate the start and end logits of the answer
       start_scores, end_scores = self.camembert(torch.tensor([input_ids]))
       start_logits = torch.argmax(start_scores)
       end_logits = torch.argmax(end_scores)+1
       outputs = (start_logits, end_logits,)
#         print(outputs)

       return outputs

Так как я Я новичок в pyTorch, я не уверен, должен ли код быть таким.

Пожалуйста, если у вас есть какой-либо совет или если вам нужна дополнительная информация, свяжитесь со мной.

...