日々気まぐれログ

Google Colaboratoryのケラスとテンソルフローの
なんか安定した組み合わせのアレ的な備忘録です。

#おまじない

!pip uninstall tensorflow

!pip uninstall keras

!pip install keras==2.3.1

!pip install tensorflow==2.2.0

アンインストールかけてもかけなくても良いけど念の為。

MeCab他、形態素解析はそれぞれ一長一短あれど
ひとまずウチではJUMAN＋＋を採用するに至り。

しかし、処理速度が遅い。遅いったら遅い。
Google Colabで走らせて寝て起きて。
気づいたら止まってた、ということもしばしば。

なので途中までの出力をドライブに保存しつつ、
処理済みのコーパスをスルーしようというアレ。

ただ、途中で処理をやめたものはやり直してほしいので
存在するファイルの一個前から再処理という形に。
初回0番目ファイルは普通に処理してもろて、はいヨロシクゥ。

# 品詞分解メイン処理

def juman():

    spritfile_list = glob.glob(output_dir + '/*')

    spritfile_list.sort()

    print('総分割ツイートファイル数：'+str(len(spritfile_list)))

    for i in range(0,len(spritfile_list)) :

        if os.path.exists(juman_dir +'/juman-' + str(i) + '.csv') and i != 0:

           print('処理済みなのでスルー：juman-'+str(i)+'.csv')

           i=i-1

        else :

             reedfile = spritfile_list[i]

             cmd = 'cat "' + spritfile_list[i] + '" | /usr/local/bin/jumanpp > "' + 
　　　　　　 juman_dir +'/juman-' + str(i) + '.csv"'

             os.system(cmd)

             print('出力完了：juman-'+str(i)+'.csv')

前回の記事では対話コーパスに識別子をわざわざつけた。
しかし、別ファイルに保存したほうが取り扱いが楽なのでは？
と思い立ったのでコーパスファイルを整形するやつ。

24時間毎にテキストファイルが分割されているのを前提に、
一度すべて結合したものを中間保存する。
クソデカコーパスファイルが出来上がるが、
これを処理したほうが楽な場合もあるので
一時ファイルとして残しておく。

次に一時ファイルを1行ずつ読み込み
識別子で発話文と応答文別にファイルを振り分け保存。
偶数行奇数行に分けると楽なんだろうけど
なんかノイズが混じってたら破綻するのでこういう仕様。
多分これが一番遅いと思います（迫真）

import glob

src_dir = "/SOURCE" # 対話コーパスを格納しているディレクトリ

joint_name = "/joint.txt" # 結合したファイルのパス

q_name = "/q.txt" # 発話ファイルのパス

a_name = "/a.txt" # 応答ファイルのパス

# ファイル結合

def gattai():

    file_list = glob.glob(src_dir + '/*')

    for i in range(0,len(file_list)) :

            with open(file_list[i], 'r') as file:

                 text = file.readlines("".join(lines))

                 with open(joint_name, 'a') as save_file:

                      save_file.write(text)

# ファイル仕分け

def bunri():     

    with open(joint_name, 'r') as file:

         while True:

               line = file.readline()

               if line:

                  if  'REQ:' in line:

                      with open(q_name, 'a') as file_q:

                           file_q.write("".join(line))

                  if  'RES:' in line :

                      with open(a_name, 'a') as file_a:

                           file_a.write("".join(line))

               else:

                 break

#gattai()

#bunri()
#使いたい方のコメントアウトを解除する

Juman++で品詞分解するやつ。


もっとも、Google Colaboratoryの場合、あまりに大きいファイルは処理できないらしい。
対話コーパスも100万ツイートほどのファイルとなるとそこそこのサイズになる。
これを細切れにしてテンポよく処理させる。

あ、事前にJuman++の準備はしといてもろて。
以下宜しく。

# coding: utf-8

import os

import sys

import glob

N = 100 # 一時ファイルの切り分け数

srcput_dir = "" # 対話コーパスを格納しているディレクトリ

output_dir = "" # コーパスを分割したファイルを一時格納するディレクトリ

juman_dir  = ""  # 品詞分解したファイルを格納するディレクトリ

file_list = glob.glob(srcput_dir + '/*')

file_list.sort()

# 分割ファイル読み込み

def readlines_file(reedfile):

     with open(file_list[i], 'r') as file:

          return file.readlines()

# 分割ファイル保存処理

def save_file(text):

     with open(output_dir + str(i)  + '-' + suffix(a) + '.txt', 'w') as file:

          file.write(text)

          print('SAVE：'+str(i)  + '-' + suffix(a) + '.txt')

# 接頭詞の桁調整

def suffix(a):

     return "{:05d}".format(a)

# ファイル分割メイン処理

def split():

    print('日別ツイートファイル数：'+str(len(file_list)))

    for i in range(0,len(file_list)) :

            reedfile = file_list[i]

            for a in range(int(N)):

                lines = readlines_file(file_list[i])

                limit = len(lines) // int(N)

                offset = a * limit

                # 分割

                text = lines[offset: offset + limit]

                save_file("".join(text))

# 品詞分解メイン処理

def juman():

    spritfile_list = glob.glob(output_dir + '/*')

    spritfile_list.sort()

    print('総分割ツイートファイル数：'+str(len(spritfile_list)))

    for i in range(0,len(spritfile_list)) :

        reedfile = spritfile_list[i]

        cmd = 'cat "' + spritfile_list[i] + '" | /usr/local/bin/jumanpp > "'
　　　　 + juman_dir +'/juman-' + str(i) + '.csv"'

        os.system(cmd)

        print('Output：juman-'+str(i)+'.csv')

if __name__ == '__main__': 

  

  bunkai()

  juman()

ディープラーニングでAIチャットボットを作るには
Twitterなんかで対話コーパスをつくるわけだけども、
発言とそのリプに識別子を付けておいたほうが良い。
というか、収集した後に気づいた。
……ので、後からつけるやつ。

奇数行のヘッダにREQ、偶数行のヘッダにRESをつけてるだけなので
デリミタとかはうまくやってクレメンス。以下宜しく。

#coding:utf-8

#識別子を付け忘れたコーパスファイルにあとから付与するやつ

  import pandas as pd

  import re

  sourcefile_name = "未処理ファイルのパス"

  outputfile_name = "処理後ファイルのパス"

　# 元ファイル

  df = pd.read_csv(sourcefile_name, encoding="utf_8")

  df.insert(0, 'Head', 'value')

  df['Head'] = "REQ:"

  df.loc[0::2, 'Head'] = 'RES:'

  # 中間ファイル

  df.to_csv(outputfile_name)

with open(outputfile_name, encoding="utf_8") as f:

    data_lines = f.read()

    data_lines = data_lines.replace(",Head,", "REQ:").replace(":,", ":")

    text = re.sub("[0-9]+,","", data_lines)

with open(file_name, mode="w", encoding="utf_8") as f:

    f.write(text)