update for change of exp2 and add exp3

exp3/modified/dataset.py

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+from pathlib import Path
+import typing
+import pickle
+from collections import Counter
+import numpy
+
+class Tokenizer:
+    """分词器"""
+
+    token_dict: dict[str, int]
+    """词->编号的映射"""
+    token_dict_rev: dict[int, str]
+    """编号->词的映射"""
+    vocab_size: int
+    """词汇表大小"""
+
+    def __init__(self, token_dict: dict[str, int]):
+        self.token_dict = token_dict
+        self.token_dict_rev = {value: key for key, value in self.token_dict.items()}
+        self.vocab_size = len(self.token_dict)
+
+    def id_to_token(self, token_id: int) -> str:
+        """
+        给定一个编号，查找词汇表中对应的词。
+
+        :param token_id: 带查找词的编号
+        :return: 编号对应的词
+        """
+        return self.token_dict_rev[token_id]
+
+    def token_to_id(self, token: str):
+        """
+        给定一个词，查找它在词汇表中的编号。
+        未找到则返回低频词[UNK]的编号。
+
+        :param token: 带查找编号的词
+        :return: 词的编号
+        """
+        return self.token_dict.get(token, self.token_dict['[UNK]'])
+
+    def encode(self, tokens: str) -> list[int]:
+        """
+        给定一个字符串s，在头尾分别加上标记开始和结束的特殊字符，并将它转成对应的编号序列
+
+        :param tokens: 待编码字符串
+        :return: 编号序列
+        """
+        # 加上开始标记
+        token_ids: list[int] = [self.token_to_id('[CLS]'), ]
+        # 加入字符串编号序列
+        for token in tokens:
+            token_ids.append(self.token_to_id(token))
+        # 加上结束标记
+        token_ids.append(self.token_to_id('[SEP]'))
+        return token_ids
+
+    def decode(self, token_ids: typing.Iterable[int]) -> str:
+        """
+        给定一个编号序列，将它解码成字符串
+
+        :param token_ids: 待解码的编号序列
+        :return: 解码出的字符串
+        """
+        # 起止标记字符特殊处理
+        spec_tokens = {'[CLS]', '[SEP]'}
+        # 保存解码出的字符的list
+        tokens: list[str] = []
+        for token_id in token_ids:
+            token = self.id_to_token(token_id)
+            if token in spec_tokens:
+                continue
+            tokens.append(token)
+        # 拼接字符串
+        return ''.join(tokens)
+
+
+class PoetryDataset:
+    """古诗词数据集加载器"""
+
+    BAD_WORDS: typing.ClassVar[list[str]] = ['（', '）', '(', ')', '__', '《', '》', '【', '】', '[', ']']
+    """禁用词，包含如下字符的唐诗将被忽略"""
+    MAX_SEG_LEN: typing.ClassVar[int] = 64
+    """句子最大长度"""
+    MIN_WORD_FREQ: typing.ClassVar[int] = 8
+    """最小词频"""
+
+    tokenizer: Tokenizer
+    """分词器"""
+    poetry: list[str]
+    """古诗词数据集"""
+
+    def __init__(self, force_reclean: bool = False):
+        # 加载古诗，然后统计词频构建分词器
+        self.poetry = self.load_poetry(force_reclean)
+        self.tokenizer = self.build_tokenizer(self.poetry)
+
+    def load_poetry(self, force_reclean: bool = False) -> list[str]:
+        """加载古诗词数据集"""
+        if force_reclean or (not self.get_clean_dataset_path().is_file()):
+            return self.load_poetry_from_dirty()
+        else:
+            return self.load_poetry_from_clean()
+
+    def load_poetry_from_clean(self) -> list[str]:
+        """直接读取清洗后的数据"""
+        with open(self.get_clean_dataset_path(), 'rb') as f:
+            return pickle.load(f)
+
+    def load_poetry_from_dirty(self) -> list[str]:
+        """从原始数据加载，清洗数据后，写入缓存文件，并返回清洗后的数据"""
+        with open(self.get_dirty_dataset_path(), 'r', encoding='utf-8') as f:
+            lines = f.readlines()
+            # 将冒号统一成相同格式
+            lines = [line.replace('：', ':') for line in lines]
+
+        # 数据集列表
+        poetry: list[str] = []
+        # 逐行处理读取到的数据
+        for line in lines:
+            # 删除空白字符
+            line = line.strip()
+            # 有且只能有一个冒号用来分割标题
+            if line.count(':') != 1: continue
+            # 获取后半部分
+            _, last_part = line.split(':')
+            # 长度不能超过最大长度
+            if len(last_part) > PoetryDataset.MAX_SEG_LEN - 2:
+                continue
+            # 不能包含禁止词
+            for bad_word in PoetryDataset.BAD_WORDS:
+                if bad_word in last_part:
+                    break
+            else:
+                # 如果循环正常结束，就表明没有bad words，推入数据列表
+                poetry.append(last_part)
+
+        # 数据清理完毕
+        # 写入干净数据
+        with open(self.get_clean_dataset_path(), 'wb') as f:
+            pickle.dump(poetry, f)
+        # 返回结果
+        return poetry
+        
+    def get_clean_dataset_path(self) -> Path:
+        return Path(__file__).resolve().parent.parent / 'datasets' / 'poetry.pickle'
+    
+    def get_dirty_dataset_path(self) -> Path:
+        return Path(__file__).resolve().parent.parent / 'datasets' / 'poetry.txt'
+
+    def build_tokenizer(self, poetry: list[str]) -> Tokenizer:
+        """统计词频，并构建分词器"""
+        # 统计词频
+        counter: Counter[str] = Counter()
+        for line in poetry:
+            counter.update(line)
+        # 过滤掉低频词
+        tokens = ((token, count) for token, count in counter.items() if count >= PoetryDataset.MIN_WORD_FREQ)
+        # 按词频排序
+        tokens = sorted(tokens, key=lambda x: -x[1])
+        # 去掉词频，只保留词列表
+        tokens = list(token for token, _ in tokens)
+
+        # 将特殊词和数据集中的词拼接起来
+        tokens = ['[PAD]', '[UNK]', '[CLS]', '[SEP]'] + tokens
+        # 创建词典 token->id映射关系
+        token_id_dict = dict(zip(tokens, range(len(tokens))))
+        # 使用新词典重新建立分词器
+        tokenizer = Tokenizer(token_id_dict)
+        # 直接返回，此处无需混洗数据
+        return tokenizer
+

exp3/modified/settings.py

@@ -0,0 +1,12 @@
+from pathlib import Path
+
+BATCH_SIZE: int = 16
+"""训练的batch size"""
+
+def get_saved_model_path() -> Path:
+    """
+    获取训练完毕的模型进行保存的路径。
+    
+    :return: 模型参数保存的路径。
+    """
+    return Path(__file__).resolve().parent.parent / 'models' / 'rnn.pth'