在16.1 節中，我們討論了情感分析的問題。該任務旨在將單個文本序列分類為預定義的類別，例如一組情感極性。然而，當需要決定一個句子是否可以從另一個句子推斷出來，或者通過識別語義等同的句子來消除冗余時，知道如何對一個文本序列進行分類是不夠的。相反，我們需要能夠對成對的文本序列進行推理。

16.4.1。自然語言推理

自然語言推理研究是否可以從前提中推斷出假設，其中兩者都是文本序列。換句話說，自然語言推理決定了一對文本序列之間的邏輯關系。這種關系通常分為三種類型：

蘊涵：假設可以從前提中推導出來。

矛盾：可以從前提推導出假設的否定。

中性：所有其他情況。

自然語言推理也稱為識別文本蘊含任務。例如，下面的一對將被標記為 蘊涵，因為假設中的“示愛”可以從前提中的“互相擁抱”中推導出來。

前提：兩個女人互相擁抱。

假設：兩個女人正在秀恩愛。

下面是一個矛盾的例子，因為“running the coding example”表示“not sleeping”而不是“sleeping”。

前提：一個人正在運行來自 Dive into Deep Learning 的編碼示例。

假設：這個人正在睡覺。

第三個例子顯示了一種中立關系，因為“為我們表演”這一事實不能推斷出“著名”或“不著名”。

前提：音樂家正在為我們表演。

假設：音樂家很有名。

自然語言推理一直是理解自然語言的中心話題。它享有從信息檢索到開放域問答的廣泛應用。為了研究這個問題，我們將從調查一個流行的自然語言推理基準數據集開始。

16.4.2。斯坦福自然語言推理 (SNLI) 數據集

斯坦福自然語言推理 (SNLI) 語料庫是超過 500000 個帶標簽的英語句子對的集合 （Bowman等人，2015 年）。我們將提取的 SNLI 數據集下載并存儲在路徑中../data/snli_1.0。

import os
import re
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

#@save
d2l.DATA_HUB['SNLI'] = (
  'https://nlp.stanford.edu/projects/snli/snli_1.0.zip',
  '9fcde07509c7e87ec61c640c1b2753d9041758e4')

data_dir = d2l.download_extract('SNLI')

Downloading ../data/snli_1.0.zip from https://nlp.stanford.edu/projects/snli/snli_1.0.zip...

import os
import re
from mxnet import gluon, np, npx
from d2l import mxnet as d2l

npx.set_np()

#@save
d2l.DATA_HUB['SNLI'] = (
  'https://nlp.stanford.edu/projects/snli/snli_1.0.zip',
  '9fcde07509c7e87ec61c640c1b2753d9041758e4')

data_dir = d2l.download_extract('SNLI')

16.4.2.1。讀取數據集

原始 SNLI 數據集包含的信息比我們在實驗中真正需要的信息豐富得多。因此，我們定義了一個函數read_snli 來僅提取部分數據集，然后返回前提、假設及其標簽的列表。

#@save
def read_snli(data_dir, is_train):
  """Read the SNLI dataset into premises, hypotheses, and labels."""
  def extract_text(s):
    # Remove information that will not be used by us
    s = re.sub('\(', '', s)
    s = re.sub('\)', '', s)
    # Substitute two or more consecutive whitespace with space
    s = re.sub('\s{2,}', ' ', s)
    return s.strip()
  label_set = {'entailment': 0, 'contradiction': 1, 'neutral': 2}
  file_name = os.path.join(data_dir, 'snli_1.0_train.txt'
               if is_train else 'snli_1.0_test.txt')
  with open(file_name, 'r') as f:
    rows = [row.split('t') for row in f.readlines()[1:]]
  premises = [extract_text(row[1]) for row in rows if row[0] in label_set]
  hypotheses = [extract_text(row[2]) for row in rows if row[0] in label_set]
  labels = [label_set[row[0]] for row in rows if row[0] in label_set]
  return premises, hypotheses, labels

#@save
def read_snli(data_dir, is_train):
  """Read the SNLI dataset into premises, hypotheses, and labels."""
  def extract_text(s):
    # Remove information that will not be used by us
    s = re.sub('\(', '', s)
    s = re.sub('\)', '', s)
    # Substitute two or more consecutive whitespace with space
    s = re.sub('\s{2,}', ' ', s)
    return s.strip()
  label_set = {'entailment': 0, 'contradiction': 1, 'neutral': 2}
  file_name = os.path.join(data_dir, 'snli_1.0_train.txt'
               if is_train else 'snli_1.0_test.txt')
  with open(file_name, 'r') as f:
    rows = [row.split('t') for row in f.readlines()[1:]]
  premises = [extract_text(row[1]) for row in rows if row[0] in label_set]
  hypotheses = [extract_text(row[2]) for row in rows if row[0] in label_set]
  labels = [label_set[row[0]] for row in rows if row[0] in label_set]
  return premises, hypotheses, labels

現在讓我們打印前 3 對前提和假設，以及它們的標簽（“0”、“1”和“2”分別對應“蘊含”、“矛盾”和“中性”）。

train_data = read_snli(data_dir, is_train=True)
for x0, x1, y in zip(train_data[0][:3], train_data[1][:3], train_data[2][:3]):
  print('premise:', x0)
  print('hypothesis:', x1)
  print('label:', y)

premise: A person on a horse jumps over a broken down airplane .
hypothesis: A person is training his horse for a competition .
label: 2
premise: A person on a horse jumps over a broken down airplane .
hypothesis: A person is at a diner , ordering an omelette .
label: 1
premise: A person on a horse jumps over a broken down airplane .
hypothesis: A person is outdoors , on a horse .
label: 0

train_data = read_snli(data_dir, is_train=True)
for x0, x1, y in zip(train_data[0][:3], train_data[1][:3], train_data[2][:3]):
  print('premise:', x0)
  print('hypothesis:', x1)
  print('label:', y)

premise: A person on a horse jumps over a broken down airplane .
hypothesis: A person is training his horse for a competition .
label: 2
premise: A person on a horse jumps over a broken down airplane .
hypothesis: A person is at a diner , ordering an omelette .
label: 1
premise: A person on a horse jumps over a broken down airplane .
hypothesis: A person is outdoors , on a horse .
label: 0

訓練集約550000對，測試集約10000對。下圖表明“蘊含”、“矛盾”、“中性”這三個標簽在訓練集和測試集上都是均衡的。

test_data = read_snli(data_dir, is_train=False)
for data in [train_data, test_data]:
  print([[row for row in data[2]].count(i) for i in range(3)])

[183416, 183187, 182764]
[3368, 3237, 3219]

test_data = read_snli(data_dir, is_train=False)
for data in [train_data, test_data]:
  print([[row for row in data[2]].count(i) for i in range(3)])

[183416, 183187, 182764]
[3368, 3237, 3219]

16.4.2.2。定義用于加載數據集的類

下面我們繼承DatasetGluon中的類定義一個加載SNLI數據集的類。類構造函數中的參數num_steps指定文本序列的長度，以便每個小批量序列具有相同的形狀。換句話說，num_steps較長序列中第一個之后的標記被修剪，而特殊標記“”將附加到較短的序列，直到它們的長度變為num_steps. 通過實現該__getitem__ 功能，我們可以任意訪問前提、假設和帶有索引的標簽idx。

#@save
class SNLIDataset(torch.utils.data.Dataset):
  """A customized dataset to load the SNLI dataset."""
  def __init__(self, dataset, num_steps, vocab=None):
    self.num_steps = num_steps
    all_premise_tokens = d2l.tokenize(dataset[0])
    all_hypothesis_tokens = d2l.tokenize(dataset[1])
    if vocab is None:
      self.vocab = d2l.Vocab(all_premise_tokens + all_hypothesis_tokens,
                  min_freq=5, reserved_tokens=[''])
    else:
      self.vocab = vocab
    self.premises = self._pad(all_premise_tokens)
    self.hypotheses = self._pad(all_hypothesis_tokens)
    self.labels = torch.tensor(dataset[2])
    print('read ' + str(len(self.premises)) + ' examples')

  def _pad(self, lines):
    return torch.tensor([d2l.truncate_pad(
      self.vocab[line], self.num_steps, self.vocab[''])
             for line in lines])

  def __getitem__(self, idx):
    return (self.premises[idx], self.hypotheses[idx]), self.labels[idx]

  def __len__(self):
    return len(self.premises)

#@save
class SNLIDataset(gluon.data.Dataset):
  """A customized dataset to load the SNLI dataset."""
  def __init__(self, dataset, num_steps, vocab=None):
    self.num_steps = num_steps
    all_premise_tokens = d2l.tokenize(dataset[0])
    all_hypothesis_tokens = d2l.tokenize(dataset[1])
    if vocab is None:
      self.vocab = d2l.Vocab(all_premise_tokens + all_hypothesis_tokens,
                  min_freq=5, reserved_tokens=[''])
    else:
      self.vocab = vocab
    self.premises = self._pad(all_premise_tokens)
    self.hypotheses = self._pad(all_hypothesis_tokens)
    self.labels = np.array(dataset[2])
    print('read ' + str(len(self.premises)) + ' examples')

  def _pad(self, lines):
    return np.array([d2l.truncate_pad(
      self.vocab[line], self.num_steps, self.vocab[''])
             for line in lines])

  def __getitem__(self, idx):
    return (self.premises[idx], self.hypotheses[idx]), self.labels[idx]

  def __len__(self):
    return len(self.premises)

16.4.2.3。把它們放在一起

現在我們可以調用read_snli函數和SNLIDataset 類來下載 SNLI 數據集并返回DataLoader訓練集和測試集的實例，以及訓練集的詞匯表。值得注意的是，我們必須使用從訓練集中構造的詞匯作為測試集的詞匯。因此，測試集中的任何新標記對于在訓練集上訓練的模型都是未知的。

#@save
def load_data_snli(batch_size, num_steps=50):
  """Download the SNLI dataset and return data iterators and vocabulary."""
  num_workers = d2l.get_dataloader_workers()
  data_dir = d2l.download_extract('SNLI')
  train_data = read_snli(data_dir, True)
  test_data = read_snli(data_dir, False)
  train_set = SNLIDataset(train_data, num_steps)
  test_set = SNLIDataset(test_data, num_steps, train_set.vocab)
  train_iter = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size,
                       shuffle=True,
                       num_workers=num_workers)
  test_iter = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size,
                      shuffle=False,
                      num_workers=num_workers)
  return train_iter, test_iter, train_set.vocab

#@save
def load_data_snli(batch_size, num_steps=50):
  """Download the SNLI dataset and return data iterators and vocabulary."""
  num_workers = d2l.get_dataloader_workers()
  data_dir = d2l.download_extract('SNLI')
  train_data = read_snli(data_dir, True)
  test_data = read_snli(data_dir, False)
  train_set = SNLIDataset(train_data, num_steps)
  test_set = SNLIDataset(test_data, num_steps, train_set.vocab)
  train_iter = gluon.data.DataLoader(train_set, batch_size, shuffle=True,
                    num_workers=num_workers)
  test_iter = gluon.data.DataLoader(test_set, batch_size, shuffle=False,
                   num_workers=num_workers)
  return train_iter, test_iter, train_set.vocab

這里我們將批量大小設置為 128，將序列長度設置為 50，并調用該load_data_snli函數來獲取數據迭代器和詞匯表。然后我們打印詞匯量。

train_iter, test_iter, vocab = load_data_snli(128, 50)
len(vocab)

read 549367 examples
read 9824 examples

18678

train_iter, test_iter, vocab = load_data_snli(128, 50)
len(vocab)

read 549367 examples
read 9824 examples

18678

現在我們打印第一個小批量的形狀。與情緒分析相反，我們有兩個輸入X[0]，X[1]代表成對的前提和假設。

for X, Y in train_iter:
  print(X[0].shape)
  print(X[1].shape)
  print(Y.shape)
  break

torch.Size([128, 50])
torch.Size([128, 50])
torch.Size([128])

for X, Y in train_iter:
  print(X[0].shape)
  print(X[1].shape)
  print(Y.shape)
  break

(128, 50)
(128, 50)
(128,)

16.4.3。概括

自然語言推理研究是否可以從前提中推斷出假設，其中兩者都是文本序列。

在自然語言推理中，前提和假設之間的關系包括蘊涵、矛盾和中性。

斯坦福自然語言推理 (SNLI) 語料庫是一種流行的自然語言推理基準數據集。

16.4.4。練習

長期以來，機器翻譯的評估都是基于膚淺的 n- 輸出翻譯和真值翻譯之間的語法匹配。你能設計一個使用自然語言推理來評估機器翻譯結果的方法嗎？

我們如何改變超參數來減少詞匯量？