如何使用Tensorflow将不规则张量中的单词代码点分段回到句子？

当我们处理自然语言文本时，经常会遇到将单词代码点分段回到句子的需求。例如，我们在处理聊天数据时，预处理过程通常包括把所有的句子划分出来，这样方便后续的处理和分析。本文将介绍如何使用Tensorflow实现这个任务。

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准备数据

首先，我们需要准备一些数据。我们将使用一个包含10个句子的人工数据集进行演示。每个句子包含一个长度不等的单词代码，以两个下划线（__）作为分隔符。例如：

"hello__world__i__am__a__tensor__flow__beginner"

以下是完整的数据集：

data = [
    "hello__world__i__am__a__tensor__flow__beginner",
    "this__is__a__beautiful__morning",
    "i__love__python__and__tensorflow",
    "tensorflow__is__a__great__tool__for__machine__learning",
    "let__us__start__our__tensorflow__journey",
    "machine__learning__is__a__hot__topic__these__days",
    "tensor__flow__is__the__future__of__machine__learning",
    "python__is__a__great__language__for__machine__learning",
    "it__is__important__to__understand__the__basics__of__machine__learning",
    "we__should__be__persistent__in__our__tensor__flow__learning"
]

处理数据

由于我们的Tensorflow模型需要处理一个数值张量，所以我们需要将文本序列转换成数字序列，同时，我们需要把所有的句子合并成一个大的张量。下面是处理数据的代码：

# 定义字典，用于将单词编码为数字
word2id = {}
for sentence in data:
    for word in sentence.split("__"):
        if word not in word2id:
            word2id[word] = len(word2id)

# 根据字典将数据集中所有的单词编码为数字
data_id = []
for sentence in data:
    sentence_id = [word2id[word] for word in sentence.split("__")]
    data_id.extend(sentence_id)

# 将数据转换成Tensorflow张量
data_tensor = tf.constant(data_id, dtype=tf.int32, shape=[len(data_id), 1])

构建模型

我们的目标是将Tensorflow的张量按照句子和单词进行切分。由于不同的句子长度不同，我们需要一种能够处理变长序列的机制。为此，我们使用Tensorflow中的tf.data.Dataset.from_tensor_slices()函数，将数据切分成一个个的元素，每个元素包含一个编码的单词。

# 将Tensorflow张量切分成一个个的元素
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data_tensor)

接下来，我们定义一个函数split_sentence(x)，用于将一个编码的单词x映射到所在的句子和单词位置。这个函数使用一个状态变量last_sentence来记录上一个单词所属的句子，如果当前的单词属于一个新的句子，则更新last_sentence的值。

# 定义分句函数
def split_sentence(x):
    global last_sentence, last_word_position
    # 如果这是一个新的句子
    if last_word_position == 0:
        last_sentence += 1
    # 记录这个单词的句子和位置
    sentence_id = last_sentence
    word_id = last_word_position
    # 如果这是句子的末尾，将位置重置为0
    if x == word2id["<eos>"]:
        last_word_position = 0
    else:
        last_word_position+= 1
    return sentence_id, word_id

最后，我们使用tf.data.Dataset.map()函数将切分后的数据集按照上面定义的分句函数进行处理，得到一个包含句子和单词位置的数据集。

# 定义辅助的数据和状态变量
last_sentence = -1
last_word_position = 0

# 定义分句映射函数
def map_fn(x):
    global last_sentence, last_word_position
    # 判断当前的单词是否是句子末尾
    eos_id = word2id.get("<eos>", -1)
    if x.numpy()[0] == eos_id:
        # 将位置重置为0
        last_word_position = 0
    # 将单词映射到所在的句子和位置
    sentence_id, word_id = split_sentence(x.numpy()[0])
    # 返回映射结果
    last_word_position += 1
    return sentence_id, word_id

# 对数据集进行分句处理
dataset = dataset.map(map_fn)

现在，我们已经处理好了数据集的格式，我们需要按照句子编号进行分组，得到每个句子所包含的单词编号集合。

# 按照句子编号进行分组
word_position = {}
for sentence_id, word_id in dataset.as_numpy_iterator():
    if sentence_id not in word_position:
        word_position[sentence_id] = []
    word_position[sentence_id].append(word_id)

# 将单词编号集合合并成句子
sentences = []
for sentence_id in sorted(word_position.keys()):
    sentence = [id2word[word_id] for word_id in word_position[sentence_id]]
    sentence = " ".join(sentence).replace(" <eos>", "")
    sentences.append(sentence)

最后，我们将每个句子打印出来，验证我们的方法是否正确。

# 打印每个句子
for i, sentence in enumerate(sentences):
    print("Sentence %d: %s" % (i + 1, sentence))

结论

在本文中，我们介绍了如何使用Tensorflow将不规则张量中的单词代码点分段回到句子。我们使用了Tensorflow中的数据集API对数据进行处理，同时使用了状态变量和映射函数来实现句子的切分。虽然我们的例子中只有10条句子，但是我们的方法可以处理任意长度的数据集。