BERT based sentence scenario detector

前两天用简单的多层感知器搭建了一个Word-level的detector模型。在模型的最后一次是用来Softmax,将Output Layer进行了分类。

对于场景识别这个问题,我目前先规定了可选的类别(比如Forest/ Ocean/ River/ College/ Suburb/ etc.)。这样一方面来说,可以简化detector的工作流程,另外也比较适应我们组目前的资源情况(识别场景之后需要提取事先准备好的Background,如果提取出了新的element也是无法获取到background resource的)。

上周我的想法是先使用Word embedding将Sentence转化为Sequence,然后使用Bi-LSTM或者直接使用Linear CRF对Sequence进行Sequence Tagging,以提取Sentence中涉及场景的Word。最后通过Word-level detector分析所选的Word,得到Sentence-level Scenario。

不过经过实验我发现,由于我手上只有不到500个短篇的儿童故事,还是没有标注的那种。就算我全部拿来进行标注,也只能生成不到5000个Phases。因为Labeler的资源比较紧张,我先用第一版的词表Detector模型生成了Labeling data,丢到CRF里面之后发现出了Person-entities,其他的类别基本无法有效识别出来。

于是这种方法暂时宣告失败。

周五晚上在公司发呆,突然觉得可以试一试力大砖飞的方法,直接使用Sentence-level embedding来作为Input。在这个模型里加入了CNN Layer,但其实单靠Dense Full connect Layer就已经可以在这个数据集上达到同样的效果了。

# 模型构建
model = Sequential([
Conv1D(filters=5, kernel_size=5, strides=1, padding='valid', input_shape=(768, 1), name="Convolution_Layer_1"),
AveragePooling1D(pool_size=5, strides=1, padding="valid", name="Pooling_Layer_1"),

Conv1D(filters=5, kernel_size=5, strides=1, padding='valid', name="Convolution_Layer_2"),
AveragePooling1D(pool_size=5, strides=1, padding="valid", name="Pooling_Layer_2"),

Flatten(name="Flatten_Layer"),

Dense(256, input_dim=3760, name="Dense_Layer_1"),
Activation('relu'),
Dropout(0.1),

Dense(32, input_dim=256, name="Dense_Layer_2"),
Activation('relu'),
Dropout(0.1),

Dense(11, input_dim=32, name="Dense_Layer_3"),
Activation('softmax'),
])


More than it

上周换了一副新眼镜。

由于用眼习惯不好,我一直都是高度近视。眼镜在我的生活里是必需品。

之前在澳洲眼镜架突然坏了,我找了整个City和Box Hill都没有找到可以修理或者更换的地方。只好自己从国内买了维修的零件和胶水自己修理。

为了把断在眼镜架里面的鼻托支架取出来,我用电钻给鼻托支架的支撑位钻了一个小洞,之后又往里面灌了不少解胶剂。估计是因为镜架是塑钢材质的,我修好之后发现镜架居然裂了一条缝,还好我已经用胶水填了缝。

结果上周的某一天不知道怎么回事,戴上眼镜之后就觉得很不舒服。仔细一看才发现是因为之前的那个缝隙裂开了,导致镜片松动,屈光位置对不上了。

想了想再用胶水粘起来也不是长久之计,如果回了墨尔本再断了,就不是这个容易修理的了。于是果断换了一副新的眼镜。

这次配了一个比较大的镜框,据说这样看东西会明亮许多,但估计也得需要时间去适应一下。这两天戴这副眼镜的话,还是有一点晕的。还有就是,老妈一直非常关心我的视力问题,因为她身边有不少同事都因为高度近视吃了不少苦头。我自己其实也深受其害,希望自己以后可以注意用眼,少看一点电脑屏幕,少刷一点手机。

有的时候,闭上眼睛,你可以看到更多。

通用场景识别器

今天是新年第一天上班,然后想到这周只用上三天班就很开心。

由于Sequence Tagging需要大量的标注数据,我这边暂时没有数据源,所以今天下午就先用现有的标注数据集做了一个场景Softmax分类器。

原理十分简单,使用Word2vec (之后可能会考虑换成BERT,但是这两天BERT在我这里表现还不是很理想,所以先用顺手的工具搭建一下Demo)生成词向量。之后通过标注数据集合,将词表里所有的词分成以下几个大类(类别可以由具体的使用场景确定,我这里的分类主要是为了适配童话故事的情况)。

# 模型构建
model = Sequential([
Dense(32, input_dim=200),
Activation('relu'),
Dropout(0.1),

Dense(16, input_dim=32),
Activation('relu'),

Dense(9, input_dim=32),
Activation('softmax'),
])

用Keras搭建了一个最简单的多层感知机,加上Dropout,开始喂数据。最后可以达到96%左右的Accuracy,算是基本可以使用了。

 test loss:  0.09276254528926478
test accuracy: 0.9666666666666667

现在这套模型已经可以识别任意词的场景类别了。下一步就是使用Sequence Tagging找出描述场景的位置了。

隐含语义分析

最近在做NLP的一些工作。

遇到的问题是:Precisely detect scenario/weather/time/etc in a paragraph-level document.

对于这个问题,我作为一个NLP外行,首先想到的思路是建立相应的词表,然后对每一个Sentence进行Tagging。在完成Coding的工作后,在测试中效果还是可以的(毕竟用Word2Vec聚类建立了好大一份词表)。但主要的问题是Overtrigger,这个模型无法区分那些地方才是真正描述Target的,更无法理解一词多义的情况。

于是在第一版模型可以基本Cover住下游业务需求之后,我Mentor对Precision有了进一步的要求(手动GG)。

在想了好几天之后(其实主要时间都用来划水),我想了一个不太成熟的方案,先记下来等元旦过完了回来再和Mentor讨论一下:

  • 使用TF-IDF-Based Sequenced List取代完整的Word Segment List。
  • 使用BERT取代Word2vec进行Word Embedding。
  • 尝试使用Latent Semantic Analysis,进行第一轮无监督学习,总而获取到Sentence-level的Tagging information(说到底,还不是因为没有Labeler)。
  • 使用SVD左矩阵反推Word-level Influence Factor,生成NER training data(这一步的话,为了保证模型质量,估计还是得请Labeler帮忙看一下。这个样子的话,比从什么都没有标注要轻松一些)。
  • 尝试双向LSTM训练隐含序列,或者直接通过BERT Pre Trained Model 产出Word Embedding(反正BERT的Embedding是自带Context的,啦啦啦)。
  • 使用线性链的条件随机场进行Sequence Tagging。这一步的话,参考目前的NER模型,在Location/Person/Organization上有95+的F1

如果这几个流程可以按照预期来进行的话,那效果应该还是不错的。

Virtualenv pip update failure

很久之前就一直被pip的更新困扰了。由于Virtualenv自带的pip版本是10.1的,而现在的pip版本已经进化到了18,所以每次安装的时候都会被提醒要升级pip。

但是不知道为什么,pip在virtualenv里面的升级貌似会有报错。而且由于不升级的话,也不影响使用,所以也就一直没有升级。

今天实在受不了了,于是Google了一下解决的方法,其实只要强制升级一下就可以了(我估计是Python类型检查出的问题)。下面是更新命令:

If you can’t understand Chinese, and just want to update your pip in the virtialenv. Please ignore these blather, typing the following command and hit the Enter:

python -m pip install -U --force-reinstall pip

嗯,就是这么简单…

How to recapture my Oculus Home of Gear VR when I came back China

It has been more than one month that I came back my home country.

However, I recognized I have carried a Samsung Gear VR back until yesterday. It is a fancy equipment, but I met a bunch of trouble when I wanna restart it in China.

Firstly, everything looks normal…

I tried into the virtual space, and got something new. the scenario was seem like the old one, but only two applications can be shown (Samsung Gallery and Internet Browser).

The worst thing is that my library and App Store were vanished, which means I can’t download anything. So I uninstalled all applications and services which are VR-related. Technically, the behavior has been proved as a stupid idea…

Through some very struggle working, I finally recapture the original version of Oculus Home (Or the international version, in another word). Following are what I does:

  1. If you inserted a Chinese SIM card which was activated, the Oculus Home would identify it and then you will be forced updating to the Chinese version. That is the source of this problem.
  2. Now, inserting a oversea SIM card and deactivated your Chinese SIM card (If your phone has two slots of SIM card), and disabling your GPS.
  3. Open your VPN in order to downloading relevant applications and services.
  4. Inserting your phone to Gear VR. All the VR-related services would be updated to international version.
  5. The familiar picture will come back!

How to SUDO in Windows

You may be a senior user of Linux, and sudo is your lifestyle. However, how to use “sudo” in Windows except using right-click is still a problem for you probably.

Since I am working for Microsoft now, Windows operation system is the unique choice for me. Through a long and hard exploration, I finally figured out how to use “sudo” like in Linux in Windows prompt.

Here is the command for your reference:

runas /noprofile /user:Administrator "your command"

Then, You might be required to input your password like in Linux (U cannot see what you input too, so just typing…)

Red Brick

这个周末一直在琢磨去哪里玩,于是找了很多博物馆和美术馆的资料。

本来是想去国家博物馆的,但是感觉展出的主题都太红了,于是临时起意决定去美术馆转一圈。

最后选了一个看起来逼格很高的美术馆(事实证明,逼格确实很高)。正好房东的妹妹来玩,我们三个人一拍即合决定一起去美术馆玩。

我本来以为选择在朝阳区的场馆的话,应该就不用走太远的路了。但是这个美术馆让我见识到了朝阳区有多大,我们将近花了一个小时才到达目的地。

场馆里有很多超现实主义的作品,而且室外的风景也很不错,除了票价稍微有点小贵。

所以,最后,如果周末要和小姐姐出去玩又不知道去哪里的话,这里还真的是一个好地方:)