Xây Dựng Một Máy Phát Hiện Tin Tức Giả Mạo Bằng Python

Khám phá tập dữ liệu tin tức giả, thực hiện phân tích dữ liệu chẳng hạn như đám mây từ và ngram, đồng thời tinh chỉnh máy biến áp BERT để xây dựng bộ phát hiện tin tức giả bằng Python bằng cách sử dụng thư viện máy biến áp.

Tin tức giả là việc cố ý phát đi các tuyên bố sai sự thật hoặc gây hiểu lầm như một tin tức, trong đó các tuyên bố là cố ý lừa dối.

Báo chí, báo lá cải và tạp chí đã được thay thế bởi các nền tảng tin tức kỹ thuật số, blog, nguồn cấp dữ liệu truyền thông xã hội và rất nhiều ứng dụng tin tức di động. Các tổ chức tin tức được hưởng lợi từ việc tăng cường sử dụng mạng xã hội và các nền tảng di động bằng cách cung cấp cho người đăng ký thông tin cập nhật từng phút.

Người tiêu dùng hiện có thể truy cập ngay vào những tin tức mới nhất. Các nền tảng truyền thông kỹ thuật số này ngày càng nổi tiếng do khả năng kết nối dễ dàng với phần còn lại của thế giới và cho phép người dùng thảo luận, chia sẻ ý tưởng và tranh luận về các chủ đề như dân chủ, giáo dục, y tế, nghiên cứu và lịch sử. Các mục tin tức giả mạo trên các nền tảng kỹ thuật số ngày càng phổ biến và được sử dụng để thu lợi nhuận, chẳng hạn như lợi ích chính trị và tài chính.

Vấn đề này lớn đến mức nào?

Bởi vì Internet, phương tiện truyền thông xã hội và các nền tảng kỹ thuật số được sử dụng rộng rãi, bất kỳ ai cũng có thể tuyên truyền thông tin không chính xác và thiên vị. Gần như không thể ngăn chặn sự lan truyền của tin tức giả mạo. Có một sự gia tăng đáng kể trong việc phát tán tin tức sai lệch, không chỉ giới hạn trong một lĩnh vực như chính trị mà bao gồm thể thao, sức khỏe, lịch sử, giải trí, khoa học và nghiên cứu.

Giải pháp

Điều quan trọng là phải nhận biết và phân biệt giữa tin tức sai và tin tức chính xác. Một phương pháp là nhờ một chuyên gia quyết định và kiểm tra thực tế mọi thông tin, nhưng điều này cần thời gian và cần chuyên môn không thể chia sẻ được. Thứ hai, chúng ta có thể sử dụng các công cụ học máy và trí tuệ nhân tạo để tự động hóa việc xác định tin tức giả mạo.

Thông tin tin tức trực tuyến bao gồm nhiều dữ liệu định dạng phi cấu trúc khác nhau (chẳng hạn như tài liệu, video và âm thanh), nhưng chúng tôi sẽ tập trung vào tin tức định dạng văn bản ở đây. Với tiến bộ của học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên , giờ đây chúng ta có thể nhận ra đặc điểm gây hiểu lầm và sai của một bài báo hoặc câu lệnh.

Một số nghiên cứu và thử nghiệm đang được tiến hành để phát hiện tin tức giả trên tất cả các phương tiện.

Mục tiêu chính của chúng tôi trong hướng dẫn này là:

• Khám phá và phân tích tập dữ liệu Tin tức giả mạo.
• Xây dựng một công cụ phân loại có thể phân biệt tin tức Giả với độ chính xác cao nhất có thể.

Đây là bảng nội dung:

• Giới thiệu
• Vấn đề này lớn đến mức nào?
• Giải pháp
• Khám phá dữ liệu
  • Phân phối các lớp học
• Làm sạch dữ liệu để phân tích
• Phân tích dữ liệu khám phá
  • Đám mây một từ
  • Bigram thường xuyên nhất (Kết hợp hai từ)
  • Hình bát quái thường gặp nhất (Kết hợp ba từ)
• Xây dựng Bộ phân loại bằng cách tinh chỉnh BERT
  • Chuẩn bị dữ liệu
  • Mã hóa tập dữ liệu
  • Tải và tinh chỉnh mô hình
  • Đánh giá mô hình
• Phụ lục: Tạo tệp đệ trình cho Kaggle
• Phần kết luận

Khám phá dữ liệu

Trong công việc này, chúng tôi đã sử dụng tập dữ liệu tin tức giả từ Kaggle để phân loại các bài báo không đáng tin cậy là tin giả. Chúng tôi có một tập dữ liệu đào tạo hoàn chỉnh chứa các đặc điểm sau:

• id: id duy nhất cho một bài báo
• title: tiêu đề của một bài báo
• author: tác giả của bài báo
• text: văn bản của bài báo; có thể không đầy đủ
• label: nhãn đánh dấu bài viết có khả năng không đáng tin cậy được ký hiệu bằng 1 (không đáng tin cậy hoặc giả mạo) hoặc 0 (đáng tin cậy).

Đó là một bài toán phân loại nhị phân, trong đó chúng ta phải dự đoán xem một câu chuyện tin tức cụ thể có đáng tin cậy hay không.

Nếu bạn có tài khoản Kaggle, bạn có thể chỉ cần tải xuống bộ dữ liệu từ trang web ở đó và giải nén tệp ZIP.

Tôi cũng đã tải tập dữ liệu lên Google Drive và bạn có thể tải tập dữ liệu đó tại đây hoặc sử dụng gdownthư viện để tự động tải xuống tập dữ liệu trong sổ ghi chép Google Colab hoặc Jupyter:

$ pip install gdown

# download from Google Drive
$ gdown "https://drive.google.com/uc?id=178f_VkNxccNidap-5-uffXUW475pAuPy&confirm=t"

Downloading...
From: https://drive.google.com/uc?id=178f_VkNxccNidap-5-uffXUW475pAuPy&confirm=t
To: /content/fake-news.zip
100% 48.7M/48.7M [00:00<00:00, 74.6MB/s]

Giải nén các tệp:

$ unzip fake-news.zip

Ba tệp sẽ xuất hiện trong thư mục làm việc hiện tại:, và train.csv, chúng tôi sẽ sử dụng trong hầu hết các hướng dẫn.test.csvsubmit.csvtrain.csv

Cài đặt các phụ thuộc bắt buộc:

$ pip install transformers nltk pandas numpy matplotlib seaborn wordcloud

Lưu ý: Nếu bạn đang ở trong môi trường cục bộ, hãy đảm bảo rằng bạn cài đặt PyTorch cho GPU, hãy truy cập trang này để cài đặt đúng cách.

Hãy nhập các thư viện cần thiết để phân tích:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

Kho tập tin NLTK và mô-đun phải được cài đặt bằng trình tải xuống NLTK tiêu chuẩn:

import nltk
nltk.download('stopwords')
nltk.download('wordnet')

Tập dữ liệu tin tức giả bao gồm các tiêu đề và văn bản bài báo gốc và hư cấu của nhiều tác giả khác nhau. Hãy nhập tập dữ liệu của chúng tôi:

# load the dataset
news_d = pd.read_csv("train.csv")

print("Shape of News data:", news_d.shape)
print("News data columns", news_d.columns)

Đầu ra:

 Shape of News data: (20800, 5)
 News data columns Index(['id', 'title', 'author', 'text', 'label'], dtype='object')

Đây là giao diện của tập dữ liệu:

# by using df.head(), we can immediately familiarize ourselves with the dataset. 
news_d.head()

Đầu ra:

id	title	author	text	label
0	0	House Dem Aide: We Didn’t Even See Comey’s Let...	Darrell Lucus	House Dem Aide: We Didn’t Even See Comey’s Let...	1
1	1	FLYNN: Hillary Clinton, Big Woman on Campus - ...	Daniel J. Flynn	Ever get the feeling your life circles the rou...	0
2	2	Why the Truth Might Get You Fired	Consortiumnews.com	Why the Truth Might Get You Fired October 29, ...	1
3	3	15 Civilians Killed In Single US Airstrike Hav...	Jessica Purkiss	Videos 15 Civilians Killed In Single US Airstr...	1
4	4	Iranian woman jailed for fictional unpublished...	Howard Portnoy	Print \nAn Iranian woman has been sentenced to...	1

Chúng tôi có 20.800 hàng, có năm cột. Hãy cùng xem một số thống kê của chuyên textmục:

#Text Word startistics: min.mean, max and interquartile range

txt_length = news_d.text.str.split().str.len()
txt_length.describe()

Đầu ra:

count    20761.000000
mean       760.308126
std        869.525988
min          0.000000
25%        269.000000
50%        556.000000
75%       1052.000000
max      24234.000000
Name: text, dtype: float64

Số liệu thống kê cho titlecột:

#Title statistics 

title_length = news_d.title.str.split().str.len()
title_length.describe()

Đầu ra:

count    20242.000000
mean        12.420709
std          4.098735
min          1.000000
25%         10.000000
50%         13.000000
75%         15.000000
max         72.000000
Name: title, dtype: float64

Số liệu thống kê cho các tập huấn luyện và kiểm tra như sau:

• Thuộc texttính có số từ cao hơn với trung bình 760 từ và 75% có hơn 1000 từ.
• Thuộc titletính là một câu lệnh ngắn với trung bình 12 từ và 75% trong số đó là khoảng 15 từ.

Thử nghiệm của chúng tôi sẽ kết hợp cả văn bản và tiêu đề.

Phân phối các lớp học

Đếm các ô cho cả hai nhãn:

sns.countplot(x="label", data=news_d);
print("1: Unreliable")
print("0: Reliable")
print("Distribution of labels:")
print(news_d.label.value_counts());

Đầu ra:

1: Unreliable
0: Reliable
Distribution of labels:
1    10413
0    10387
Name: label, dtype: int64

print(round(news_d.label.value_counts(normalize=True),2)*100);

Đầu ra:

1    50.0
0    50.0
Name: label, dtype: float64

Số lượng bài báo không đáng tin cậy (giả mạo hoặc 1) là 10413, trong khi số bài báo đáng tin cậy (đáng tin cậy hoặc 0) là 10387. Gần 50% số bài báo là giả mạo. Do đó, chỉ số độ chính xác sẽ đo lường mức độ hoạt động của mô hình của chúng tôi khi xây dựng bộ phân loại.

Làm sạch dữ liệu để phân tích

Trong phần này, chúng tôi sẽ làm sạch tập dữ liệu của mình để thực hiện một số phân tích:

• Bỏ các hàng và cột không sử dụng.
• Thực hiện gán giá trị null.
• Loại bỏ các ký tự đặc biệt.
• Loại bỏ các từ dừng.

# Constants that are used to sanitize the datasets 

column_n = ['id', 'title', 'author', 'text', 'label']
remove_c = ['id','author']
categorical_features = []
target_col = ['label']
text_f = ['title', 'text']

# Clean Datasets
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
import re
from nltk.stem.porter import PorterStemmer
from collections import Counter

ps = PorterStemmer()
wnl = nltk.stem.WordNetLemmatizer()

stop_words = stopwords.words('english')
stopwords_dict = Counter(stop_words)

# Removed unused clumns
def remove_unused_c(df,column_n=remove_c):
    df = df.drop(column_n,axis=1)
    return df

# Impute null values with None
def null_process(feature_df):
    for col in text_f:
        feature_df.loc[feature_df[col].isnull(), col] = "None"
    return feature_df

def clean_dataset(df):
    # remove unused column
    df = remove_unused_c(df)
    #impute null values
    df = null_process(df)
    return df

# Cleaning text from unused characters
def clean_text(text):
    text = str(text).replace(r'http[\w:/\.]+', ' ')  # removing urls
    text = str(text).replace(r'[^\.\w\s]', ' ')  # remove everything but characters and punctuation
    text = str(text).replace('[^a-zA-Z]', ' ')
    text = str(text).replace(r'\s\s+', ' ')
    text = text.lower().strip()
    #text = ' '.join(text)    
    return text

## Nltk Preprocessing include:
# Stop words, Stemming and Lemmetization
# For our project we use only Stop word removal
def nltk_preprocess(text):
    text = clean_text(text)
    wordlist = re.sub(r'[^\w\s]', '', text).split()
    #text = ' '.join([word for word in wordlist if word not in stopwords_dict])
    #text = [ps.stem(word) for word in wordlist if not word in stopwords_dict]
    text = ' '.join([wnl.lemmatize(word) for word in wordlist if word not in stopwords_dict])
    return  text

Trong khối mã trên:

• Chúng tôi đã nhập NLTK, đây là một nền tảng nổi tiếng để phát triển các ứng dụng Python tương tác với ngôn ngữ của con người. Tiếp theo, chúng tôi nhập recho regex.
• Chúng tôi nhập các từ dừng từ nltk.corpus. Khi làm việc với các từ, đặc biệt là khi xem xét ngữ nghĩa, đôi khi chúng ta cần loại bỏ các từ phổ biến không bổ sung bất kỳ ý nghĩa quan trọng nào cho một câu lệnh, chẳng hạn như "but",, v.v."can""we"
• PorterStemmerđược sử dụng để thực hiện các từ gốc với NLTK. Các gốc từ loại bỏ các phụ tố hình thái của các từ, chỉ để lại phần gốc của từ.
• Chúng tôi nhập WordNetLemmatizer()từ thư viện NLTK để lemmatization. Lemmatization hiệu quả hơn nhiều so với việc chiết cành . Nó vượt ra ngoài việc rút gọn từ và đánh giá toàn bộ từ vựng của một ngôn ngữ để áp dụng phân tích hình thái học cho các từ, với mục tiêu chỉ loại bỏ các kết thúc không theo chiều hướng và trả lại dạng cơ sở hoặc dạng từ điển của một từ, được gọi là bổ đề.
• stopwords.words('english')cho phép chúng tôi xem danh sách tất cả các từ dừng tiếng Anh được NLTK hỗ trợ.
• remove_unused_c()được sử dụng để loại bỏ các cột không sử dụng.
• Chúng tôi áp đặt giá trị null bằng Nonecách sử dụng null_process()hàm.
• Bên trong hàm clean_dataset(), chúng ta gọi remove_unused_c()và null_process()hàm. Chức năng này có nhiệm vụ làm sạch dữ liệu.
• Để làm sạch văn bản khỏi các ký tự không sử dụng, chúng tôi đã tạo clean_text()hàm.
• Đối với xử lý trước, chúng tôi sẽ chỉ sử dụng loại bỏ từ dừng. Chúng tôi đã tạo ra nltk_preprocess()chức năng cho mục đích đó.

Tiền xử lý textvà title:

# Perform data cleaning on train and test dataset by calling clean_dataset function
df = clean_dataset(news_d)
# apply preprocessing on text through apply method by calling the function nltk_preprocess
df["text"] = df.text.apply(nltk_preprocess)
# apply preprocessing on title through apply method by calling the function nltk_preprocess
df["title"] = df.title.apply(nltk_preprocess)

# Dataset after cleaning and preprocessing step
df.head()

Đầu ra:

title	text	label
0	house dem aide didnt even see comeys letter ja...	house dem aide didnt even see comeys letter ja...	1
1	flynn hillary clinton big woman campus breitbart	ever get feeling life circle roundabout rather...	0
2	truth might get fired	truth might get fired october 29 2016 tension ...	1
3	15 civilian killed single u airstrike identified	video 15 civilian killed single u airstrike id...	1
4	iranian woman jailed fictional unpublished sto...	print iranian woman sentenced six year prison ...	1

Phân tích dữ liệu khám phá

Trong phần này, chúng tôi sẽ thực hiện:

• Phân tích đơn biến : Nó là một phân tích thống kê của văn bản. Chúng tôi sẽ sử dụng đám mây từ cho mục đích đó. Đám mây từ là một cách tiếp cận trực quan hóa cho dữ liệu văn bản trong đó thuật ngữ phổ biến nhất được trình bày ở kích thước phông chữ đáng kể nhất.
• Phân tích Bivariate: Bigram và Trigram sẽ được sử dụng ở đây. Theo Wikipedia: " n-gram là một chuỗi n mục liền nhau từ một mẫu văn bản hoặc lời nói nhất định. Theo ứng dụng, các mục có thể là âm vị, âm tiết, chữ cái, từ hoặc các cặp cơ sở. N-gram thường được thu thập từ một văn bản hoặc ngữ liệu lời nói ".

Đám mây một từ

Các từ phổ biến nhất xuất hiện ở phông chữ đậm và lớn hơn trong đám mây từ. Phần này sẽ thực hiện một đám mây từ cho tất cả các từ trong tập dữ liệu.

Chức năng của thư viện WordCloudwordcloud() sẽ được sử dụng và generate()được sử dụng để tạo hình ảnh đám mây từ:

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
import matplotlib.pyplot as plt

# initialize the word cloud
wordcloud = WordCloud( background_color='black', width=800, height=600)
# generate the word cloud by passing the corpus
text_cloud = wordcloud.generate(' '.join(df['text']))
# plotting the word cloud
plt.figure(figsize=(20,30))
plt.imshow(text_cloud)
plt.axis('off')
plt.show()

Đầu ra:

Đám mây từ chỉ dành cho tin tức đáng tin cậy:

true_n = ' '.join(df[df['label']==0]['text']) 
wc = wordcloud.generate(true_n)
plt.figure(figsize=(20,30))
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()

Đầu ra:

Word cloud chỉ dành cho tin tức giả mạo:

fake_n = ' '.join(df[df['label']==1]['text'])
wc= wordcloud.generate(fake_n)
plt.figure(figsize=(20,30))
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()

Đầu ra:

Bigram thường xuyên nhất (Kết hợp hai từ)

N-gram là một chuỗi các chữ cái hoặc từ. Một ký tự unigram được tạo thành từ một ký tự duy nhất, trong khi một bigram bao gồm một chuỗi hai ký tự. Tương tự, từ N-gram được tạo thành từ một chuỗi n từ. Từ "thống nhất" là 1 gam (unigram). Sự kết hợp của các từ "bang thống nhất" là 2 gam (bigram), "thành phố new york" là 3 gam.

Hãy vẽ biểu đồ phổ biến nhất trên tin tức đáng tin cậy:

def plot_top_ngrams(corpus, title, ylabel, xlabel="Number of Occurences", n=2):
  """Utility function to plot top n-grams"""
  true_b = (pd.Series(nltk.ngrams(corpus.split(), n)).value_counts())[:20]
  true_b.sort_values().plot.barh(color='blue', width=.9, figsize=(12, 8))
  plt.title(title)
  plt.ylabel(ylabel)
  plt.xlabel(xlabel)
  plt.show()

plot_top_ngrams(true_n, 'Top 20 Frequently Occuring True news Bigrams', "Bigram", n=2)

Biểu đồ phổ biến nhất về tin tức giả:

plot_top_ngrams(fake_n, 'Top 20 Frequently Occuring Fake news Bigrams', "Bigram", n=2)

Hình bát quái thường gặp nhất (kết hợp ba từ)

Hình bát quái phổ biến nhất trên các tin tức đáng tin cậy:

plot_top_ngrams(true_n, 'Top 20 Frequently Occuring True news Trigrams', "Trigrams", n=3)

Đối với tin tức giả mạo bây giờ:

plot_top_ngrams(fake_n, 'Top 20 Frequently Occuring Fake news Trigrams', "Trigrams", n=3)

Các biểu đồ trên cho chúng ta một số ý tưởng về giao diện của cả hai lớp. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ sử dụng thư viện máy biến áp để xây dựng công cụ phát hiện tin tức giả.

Xây dựng Bộ phân loại bằng cách tinh chỉnh BERT

Phần này sẽ lấy mã rộng rãi từ hướng dẫn tinh chỉnh BERT để tạo bộ phân loại tin tức giả bằng cách sử dụng thư viện máy biến áp. Vì vậy, để biết thêm thông tin chi tiết, bạn có thể xem hướng dẫn ban đầu .

Nếu bạn không cài đặt máy biến áp, bạn phải:

$ pip install transformers

Hãy nhập các thư viện cần thiết:

import torch
from transformers.file_utils import is_tf_available, is_torch_available, is_torch_tpu_available
from transformers import BertTokenizerFast, BertForSequenceClassification
from transformers import Trainer, TrainingArguments
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

import random

Chúng tôi muốn làm cho kết quả của chúng tôi có thể tái tạo ngay cả khi chúng tôi khởi động lại môi trường của mình:

def set_seed(seed: int):
    """
    Helper function for reproducible behavior to set the seed in ``random``, ``numpy``, ``torch`` and/or ``tf`` (if
    installed).

    Args:
        seed (:obj:`int`): The seed to set.
    """
    random.seed(seed)
    np.random.seed(seed)
    if is_torch_available():
        torch.manual_seed(seed)
        torch.cuda.manual_seed_all(seed)
        # ^^ safe to call this function even if cuda is not available
    if is_tf_available():
        import tensorflow as tf

        tf.random.set_seed(seed)

set_seed(1)

Mô hình chúng tôi sẽ sử dụng là bert-base-uncased:

# the model we gonna train, base uncased BERT
# check text classification models here: https://huggingface.co/models?filter=text-classification
model_name = "bert-base-uncased"
# max sequence length for each document/sentence sample
max_length = 512

Đang tải tokenizer:

# load the tokenizer
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(model_name, do_lower_case=True)

Chuẩn bị dữ liệu

Bây giờ chúng ta hãy làm sạch NaNcác giá trị khỏi textvà authorcác titlecột:

news_df = news_d[news_d['text'].notna()]
news_df = news_df[news_df["author"].notna()]
news_df = news_df[news_df["title"].notna()]

Tiếp theo, tạo một hàm lấy tập dữ liệu làm khung dữ liệu Pandas và trả về phần tách dòng / xác thực của văn bản và nhãn dưới dạng danh sách:

def prepare_data(df, test_size=0.2, include_title=True, include_author=True):
  texts = []
  labels = []
  for i in range(len(df)):
    text = df["text"].iloc[i]
    label = df["label"].iloc[i]
    if include_title:
      text = df["title"].iloc[i] + " - " + text
    if include_author:
      text = df["author"].iloc[i] + " : " + text
    if text and label in [0, 1]:
      texts.append(text)
      labels.append(label)
  return train_test_split(texts, labels, test_size=test_size)

train_texts, valid_texts, train_labels, valid_labels = prepare_data(news_df)

Hàm trên nhận tập dữ liệu trong một kiểu khung dữ liệu và trả về chúng dưới dạng danh sách được chia thành các tập hợp lệ và huấn luyện. Đặt include_titlethành Truecó nghĩa là chúng tôi thêm titlecột vào mục textchúng tôi sẽ sử dụng để đào tạo, đặt include_authorthành Truecó nghĩa là chúng tôi cũng thêm authorvào văn bản.

Hãy đảm bảo rằng các nhãn và văn bản có cùng độ dài:

print(len(train_texts), len(train_labels))
print(len(valid_texts), len(valid_labels))

Đầu ra:

14628 14628
3657 3657

Mã hóa tập dữ liệu

Hãy sử dụng trình mã hóa BERT để mã hóa tập dữ liệu của chúng ta:

# tokenize the dataset, truncate when passed `max_length`, 
# and pad with 0's when less than `max_length`
train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True, max_length=max_length)
valid_encodings = tokenizer(valid_texts, truncation=True, padding=True, max_length=max_length)

Chuyển đổi các mã hóa thành tập dữ liệu PyTorch:

class NewsGroupsDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, encodings, labels):
        self.encodings = encodings
        self.labels = labels

    def __getitem__(self, idx):
        item = {k: torch.tensor(v[idx]) for k, v in self.encodings.items()}
        item["labels"] = torch.tensor([self.labels[idx]])
        return item

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

# convert our tokenized data into a torch Dataset
train_dataset = NewsGroupsDataset(train_encodings, train_labels)
valid_dataset = NewsGroupsDataset(valid_encodings, valid_labels)

Tải và tinh chỉnh mô hình

Chúng tôi sẽ sử dụng BertForSequenceClassificationđể tải mô hình máy biến áp BERT của chúng tôi:

# load the model
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)

Chúng tôi đặt num_labelsthành 2 vì đó là phân loại nhị phân. Hàm dưới đây là một lệnh gọi lại để tính độ chính xác trên mỗi bước xác thực:

from sklearn.metrics import accuracy_score

def compute_metrics(pred):
  labels = pred.label_ids
  preds = pred.predictions.argmax(-1)
  # calculate accuracy using sklearn's function
  acc = accuracy_score(labels, preds)
  return {
      'accuracy': acc,
  }

Hãy khởi tạo các tham số huấn luyện:

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',          # output directory
    num_train_epochs=1,              # total number of training epochs
    per_device_train_batch_size=10,  # batch size per device during training
    per_device_eval_batch_size=20,   # batch size for evaluation
    warmup_steps=100,                # number of warmup steps for learning rate scheduler
    logging_dir='./logs',            # directory for storing logs
    load_best_model_at_end=True,     # load the best model when finished training (default metric is loss)
    # but you can specify `metric_for_best_model` argument to change to accuracy or other metric
    logging_steps=200,               # log & save weights each logging_steps
    save_steps=200,
    evaluation_strategy="steps",     # evaluate each `logging_steps`
)

Tôi đã đặt thành per_device_train_batch_size10, nhưng bạn nên đặt nó cao nhất có thể phù hợp với GPU của bạn. Đặt logging_stepsvà save_stepsthành 200, nghĩa là chúng ta sẽ thực hiện đánh giá và lưu trọng số của mô hình trên mỗi 200 bước huấn luyện.

Bạn có thể kiểm tra  trang này  để biết thêm thông tin chi tiết về các thông số đào tạo có sẵn.

Hãy khởi tạo trình huấn luyện:

trainer = Trainer(
    model=model,                         # the instantiated Transformers model to be trained
    args=training_args,                  # training arguments, defined above
    train_dataset=train_dataset,         # training dataset
    eval_dataset=valid_dataset,          # evaluation dataset
    compute_metrics=compute_metrics,     # the callback that computes metrics of interest
)

Đào tạo người mẫu:

# train the model
trainer.train()

Quá trình đào tạo mất vài giờ để kết thúc, tùy thuộc vào GPU của bạn. Nếu bạn đang sử dụng phiên bản Colab miễn phí, sẽ mất một giờ với NVIDIA Tesla K80. Đây là kết quả:

***** Running training *****
  Num examples = 14628
  Num Epochs = 1
  Instantaneous batch size per device = 10
  Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 10
  Gradient Accumulation steps = 1
  Total optimization steps = 1463
 [1463/1463 41:07, Epoch 1/1]
Step	Training Loss	Validation Loss	Accuracy
200		0.250800		0.100533		0.983867
400		0.027600		0.043009		0.993437
600		0.023400		0.017812		0.997539
800		0.014900		0.030269		0.994258
1000	0.022400		0.012961		0.998086
1200	0.009800		0.010561		0.998633
1400	0.007700		0.010300		0.998633
***** Running Evaluation *****
  Num examples = 3657
  Batch size = 20
Saving model checkpoint to ./results/checkpoint-200
Configuration saved in ./results/checkpoint-200/config.json
Model weights saved in ./results/checkpoint-200/pytorch_model.bin
<SNIPPED>
***** Running Evaluation *****
  Num examples = 3657
  Batch size = 20
Saving model checkpoint to ./results/checkpoint-1400
Configuration saved in ./results/checkpoint-1400/config.json
Model weights saved in ./results/checkpoint-1400/pytorch_model.bin

Training completed. Do not forget to share your model on huggingface.co/models =)

Loading best model from ./results/checkpoint-1400 (score: 0.010299865156412125).
TrainOutput(global_step=1463, training_loss=0.04888018785440506, metrics={'train_runtime': 2469.1722, 'train_samples_per_second': 5.924, 'train_steps_per_second': 0.593, 'total_flos': 3848788517806080.0, 'train_loss': 0.04888018785440506, 'epoch': 1.0})

Đánh giá mô hình

Vì load_best_model_at_endđược đặt thành True, mức tạ tốt nhất sẽ được tải khi quá trình tập luyện hoàn thành. Hãy đánh giá nó với bộ xác thực của chúng tôi:

# evaluate the current model after training
trainer.evaluate()

Đầu ra:

***** Running Evaluation *****
  Num examples = 3657
  Batch size = 20
 [183/183 02:11]
{'epoch': 1.0,
 'eval_accuracy': 0.998632759092152,
 'eval_loss': 0.010299865156412125,
 'eval_runtime': 132.0374,
 'eval_samples_per_second': 27.697,
 'eval_steps_per_second': 1.386}

Lưu mô hình và tokenizer:

# saving the fine tuned model & tokenizer
model_path = "fake-news-bert-base-uncased"
model.save_pretrained(model_path)
tokenizer.save_pretrained(model_path)

Một thư mục mới chứa cấu hình mô hình và trọng số sẽ xuất hiện sau khi chạy ô trên. Nếu bạn muốn thực hiện dự đoán, bạn chỉ cần sử dụng from_pretrained()phương pháp chúng tôi đã sử dụng khi tải mô hình và bạn đã sẵn sàng.

Tiếp theo, hãy tạo một hàm chấp nhận văn bản bài viết làm đối số và trả về cho dù nó là giả mạo hay không:

def get_prediction(text, convert_to_label=False):
    # prepare our text into tokenized sequence
    inputs = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, max_length=max_length, return_tensors="pt").to("cuda")
    # perform inference to our model
    outputs = model(**inputs)
    # get output probabilities by doing softmax
    probs = outputs[0].softmax(1)
    # executing argmax function to get the candidate label
    d = {
        0: "reliable",
        1: "fake"
    }
    if convert_to_label:
      return d[int(probs.argmax())]
    else:
      return int(probs.argmax())

Tôi đã lấy một ví dụ từ test.csvmô hình chưa từng thấy để thực hiện suy luận, tôi đã kiểm tra nó và đó là một bài báo thực tế từ The New York Times:

real_news = """
Tim Tebow Will Attempt Another Comeback, This Time in Baseball - The New York Times",Daniel Victor,"If at first you don’t succeed, try a different sport. Tim Tebow, who was a Heisman   quarterback at the University of Florida but was unable to hold an N. F. L. job, is pursuing a career in Major League Baseball. <SNIPPED>
"""

Văn bản gốc nằm trong môi trường Colab nếu bạn muốn sao chép nó, vì nó là một bài báo hoàn chỉnh. Hãy chuyển nó cho mô hình và xem kết quả:

get_prediction(real_news, convert_to_label=True)

Đầu ra:

reliable

Phụ lục: Tạo tệp đệ trình cho Kaggle

Trong phần này, chúng tôi sẽ dự đoán tất cả các bài trong phần test.csvđể tạo hồ sơ gửi để xem độ chính xác của chúng tôi trong bộ bài kiểm tra của cuộc thi Kaggle :

# read the test set
test_df = pd.read_csv("test.csv")
# make a copy of the testing set
new_df = test_df.copy()
# add a new column that contains the author, title and article content
new_df["new_text"] = new_df["author"].astype(str) + " : " + new_df["title"].astype(str) + " - " + new_df["text"].astype(str)
# get the prediction of all the test set
new_df["label"] = new_df["new_text"].apply(get_prediction)
# make the submission file
final_df = new_df[["id", "label"]]
final_df.to_csv("submit_final.csv", index=False)

Sau khi chúng tôi nối tác giả, tiêu đề và văn bản bài viết với nhau, chúng tôi truyền get_prediction()hàm vào cột mới để lấp đầy labelcột, sau đó chúng tôi sử dụng to_csv()phương thức để tạo tệp gửi cho Kaggle. Đây là điểm nộp bài của tôi:

Chúng tôi nhận được độ chính xác 99,78% và 100% trên bảng xếp hạng riêng tư và công khai. Thật tuyệt vời!

Kết Luận

Được rồi, chúng ta đã hoàn thành phần hướng dẫn. Bạn có thể kiểm tra trang này để xem các thông số đào tạo khác nhau mà bạn có thể điều chỉnh.

Nếu bạn có tập dữ liệu tin tức giả tùy chỉnh để tinh chỉnh, bạn chỉ cần chuyển danh sách các mẫu cho trình mã hóa như chúng tôi đã làm, bạn sẽ không thay đổi bất kỳ mã nào khác sau đó.

Kiểm tra mã hoàn chỉnh tại đây hoặc môi trường Colab tại đây .

What is GEEK

Buddha Community

Lambda, Map, Filter functions in python

Welcome to my Blog, In this article, we will learn python lambda function, Map function, and filter function.

Lambda function in python: Lambda is a one line anonymous function and lambda takes any number of arguments but can only have one expression and python lambda syntax is

Syntax: x = lambda arguments : expression

Now i will show you some python lambda function examples:

#python #anonymous function python #filter function in python #lambda #lambda python 3 #map python #python filter #python filter lambda #python lambda #python lambda examples #python map

Why use Python for Software Development

No programming language is pretty much as diverse as Python. It enables building cutting edge applications effortlessly. Developers are as yet investigating the full capability of end-to-end Python development services in various areas. 

By areas, we mean FinTech, HealthTech, InsureTech, Cybersecurity, and that's just the beginning. These are New Economy areas, and Python has the ability to serve every one of them. The vast majority of them require massive computational abilities. Python's code is dynamic and powerful - equipped for taking care of the heavy traffic and substantial algorithmic capacities. 

Programming advancement is multidimensional today. Endeavor programming requires an intelligent application with AI and ML capacities. Shopper based applications require information examination to convey a superior client experience. Netflix, Trello, and Amazon are genuine instances of such applications. Python assists with building them effortlessly. 

5 Reasons to Utilize Python for Programming Web Apps 

Python can do such numerous things that developers can't discover enough reasons to admire it. Python application development isn't restricted to web and enterprise applications. It is exceptionally adaptable and superb for a wide range of uses.

Robust frameworks 

Python is known for its tools and frameworks. There's a structure for everything. Django is helpful for building web applications, venture applications, logical applications, and mathematical processing. Flask is another web improvement framework with no conditions. 

Web2Py, CherryPy, and Falcon offer incredible capabilities to customize Python development services. A large portion of them are open-source frameworks that allow quick turn of events. 

Simple to read and compose 

Python has an improved sentence structure - one that is like the English language. New engineers for Python can undoubtedly understand where they stand in the development process. The simplicity of composing allows quick application building. 

The motivation behind building Python, as said by its maker Guido Van Rossum, was to empower even beginner engineers to comprehend the programming language. The simple coding likewise permits developers to roll out speedy improvements without getting confused by pointless subtleties. 

Utilized by the best 

Alright - Python isn't simply one more programming language. It should have something, which is the reason the business giants use it. Furthermore, that too for different purposes. Developers at Google use Python to assemble framework organization systems, parallel information pusher, code audit, testing and QA, and substantially more. Netflix utilizes Python web development services for its recommendation algorithm and media player. 

Massive community support 

Python has a steadily developing community that offers enormous help. From amateurs to specialists, there's everybody. There are a lot of instructional exercises, documentation, and guides accessible for Python web development solutions. 

Today, numerous universities start with Python, adding to the quantity of individuals in the community. Frequently, Python designers team up on various tasks and help each other with algorithmic, utilitarian, and application critical thinking. 

Progressive applications 

Python is the greatest supporter of data science, Machine Learning, and Artificial Intelligence at any enterprise software development company. Its utilization cases in cutting edge applications are the most compelling motivation for its prosperity. Python is the second most well known tool after R for data analytics.

The simplicity of getting sorted out, overseeing, and visualizing information through unique libraries makes it ideal for data based applications. TensorFlow for neural networks and OpenCV for computer vision are two of Python's most well known use cases for Machine learning applications.

Summary

Thinking about the advances in programming and innovation, Python is a YES for an assorted scope of utilizations. Game development, web application development services, GUI advancement, ML and AI improvement, Enterprise and customer applications - every one of them uses Python to its full potential. 

The disadvantages of Python web improvement arrangements are regularly disregarded by developers and organizations because of the advantages it gives. They focus on quality over speed and performance over blunders. That is the reason it's a good idea to utilize Python for building the applications of the future.

#python development services #python development company #python app development #python development #python in web development #python software development

Xây Dựng Một Máy Phát Hiện Tin Tức Giả Mạo Bằng Python

Khám phá tập dữ liệu tin tức giả, thực hiện phân tích dữ liệu chẳng hạn như đám mây từ và ngram, đồng thời tinh chỉnh máy biến áp BERT để xây dựng bộ phát hiện tin tức giả bằng Python bằng cách sử dụng thư viện máy biến áp.

Tin tức giả là việc cố ý phát đi các tuyên bố sai sự thật hoặc gây hiểu lầm như một tin tức, trong đó các tuyên bố là cố ý lừa dối.

Báo chí, báo lá cải và tạp chí đã được thay thế bởi các nền tảng tin tức kỹ thuật số, blog, nguồn cấp dữ liệu truyền thông xã hội và rất nhiều ứng dụng tin tức di động. Các tổ chức tin tức được hưởng lợi từ việc tăng cường sử dụng mạng xã hội và các nền tảng di động bằng cách cung cấp cho người đăng ký thông tin cập nhật từng phút.

Người tiêu dùng hiện có thể truy cập ngay vào những tin tức mới nhất. Các nền tảng truyền thông kỹ thuật số này ngày càng nổi tiếng do khả năng kết nối dễ dàng với phần còn lại của thế giới và cho phép người dùng thảo luận, chia sẻ ý tưởng và tranh luận về các chủ đề như dân chủ, giáo dục, y tế, nghiên cứu và lịch sử. Các mục tin tức giả mạo trên các nền tảng kỹ thuật số ngày càng phổ biến và được sử dụng để thu lợi nhuận, chẳng hạn như lợi ích chính trị và tài chính.

Vấn đề này lớn đến mức nào?

Bởi vì Internet, phương tiện truyền thông xã hội và các nền tảng kỹ thuật số được sử dụng rộng rãi, bất kỳ ai cũng có thể tuyên truyền thông tin không chính xác và thiên vị. Gần như không thể ngăn chặn sự lan truyền của tin tức giả mạo. Có một sự gia tăng đáng kể trong việc phát tán tin tức sai lệch, không chỉ giới hạn trong một lĩnh vực như chính trị mà bao gồm thể thao, sức khỏe, lịch sử, giải trí, khoa học và nghiên cứu.

Giải pháp

Điều quan trọng là phải nhận biết và phân biệt giữa tin tức sai và tin tức chính xác. Một phương pháp là nhờ một chuyên gia quyết định và kiểm tra thực tế mọi thông tin, nhưng điều này cần thời gian và cần chuyên môn không thể chia sẻ được. Thứ hai, chúng ta có thể sử dụng các công cụ học máy và trí tuệ nhân tạo để tự động hóa việc xác định tin tức giả mạo.

Thông tin tin tức trực tuyến bao gồm nhiều dữ liệu định dạng phi cấu trúc khác nhau (chẳng hạn như tài liệu, video và âm thanh), nhưng chúng tôi sẽ tập trung vào tin tức định dạng văn bản ở đây. Với tiến bộ của học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên , giờ đây chúng ta có thể nhận ra đặc điểm gây hiểu lầm và sai của một bài báo hoặc câu lệnh.

Một số nghiên cứu và thử nghiệm đang được tiến hành để phát hiện tin tức giả trên tất cả các phương tiện.

Mục tiêu chính của chúng tôi trong hướng dẫn này là:

• Khám phá và phân tích tập dữ liệu Tin tức giả mạo.
• Xây dựng một công cụ phân loại có thể phân biệt tin tức Giả với độ chính xác cao nhất có thể.

Đây là bảng nội dung:

• Giới thiệu
• Vấn đề này lớn đến mức nào?
• Giải pháp
• Khám phá dữ liệu
  • Phân phối các lớp học
• Làm sạch dữ liệu để phân tích
• Phân tích dữ liệu khám phá
  • Đám mây một từ
  • Bigram thường xuyên nhất (Kết hợp hai từ)
  • Hình bát quái thường gặp nhất (Kết hợp ba từ)
• Xây dựng Bộ phân loại bằng cách tinh chỉnh BERT
  • Chuẩn bị dữ liệu
  • Mã hóa tập dữ liệu
  • Tải và tinh chỉnh mô hình
  • Đánh giá mô hình
• Phụ lục: Tạo tệp đệ trình cho Kaggle
• Phần kết luận

Khám phá dữ liệu

Trong công việc này, chúng tôi đã sử dụng tập dữ liệu tin tức giả từ Kaggle để phân loại các bài báo không đáng tin cậy là tin giả. Chúng tôi có một tập dữ liệu đào tạo hoàn chỉnh chứa các đặc điểm sau:

• id: id duy nhất cho một bài báo
• title: tiêu đề của một bài báo
• author: tác giả của bài báo
• text: văn bản của bài báo; có thể không đầy đủ
• label: nhãn đánh dấu bài viết có khả năng không đáng tin cậy được ký hiệu bằng 1 (không đáng tin cậy hoặc giả mạo) hoặc 0 (đáng tin cậy).

Đó là một bài toán phân loại nhị phân, trong đó chúng ta phải dự đoán xem một câu chuyện tin tức cụ thể có đáng tin cậy hay không.

Nếu bạn có tài khoản Kaggle, bạn có thể chỉ cần tải xuống bộ dữ liệu từ trang web ở đó và giải nén tệp ZIP.

Tôi cũng đã tải tập dữ liệu lên Google Drive và bạn có thể tải tập dữ liệu đó tại đây hoặc sử dụng gdownthư viện để tự động tải xuống tập dữ liệu trong sổ ghi chép Google Colab hoặc Jupyter:

$ pip install gdown

# download from Google Drive
$ gdown "https://drive.google.com/uc?id=178f_VkNxccNidap-5-uffXUW475pAuPy&confirm=t"

Downloading...
From: https://drive.google.com/uc?id=178f_VkNxccNidap-5-uffXUW475pAuPy&confirm=t
To: /content/fake-news.zip
100% 48.7M/48.7M [00:00<00:00, 74.6MB/s]

Giải nén các tệp:

$ unzip fake-news.zip

Ba tệp sẽ xuất hiện trong thư mục làm việc hiện tại:, và train.csv, chúng tôi sẽ sử dụng trong hầu hết các hướng dẫn.test.csvsubmit.csvtrain.csv

Cài đặt các phụ thuộc bắt buộc:

$ pip install transformers nltk pandas numpy matplotlib seaborn wordcloud

Lưu ý: Nếu bạn đang ở trong môi trường cục bộ, hãy đảm bảo rằng bạn cài đặt PyTorch cho GPU, hãy truy cập trang này để cài đặt đúng cách.

Hãy nhập các thư viện cần thiết để phân tích:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

Kho tập tin NLTK và mô-đun phải được cài đặt bằng trình tải xuống NLTK tiêu chuẩn:

import nltk
nltk.download('stopwords')
nltk.download('wordnet')

Tập dữ liệu tin tức giả bao gồm các tiêu đề và văn bản bài báo gốc và hư cấu của nhiều tác giả khác nhau. Hãy nhập tập dữ liệu của chúng tôi:

# load the dataset
news_d = pd.read_csv("train.csv")

print("Shape of News data:", news_d.shape)
print("News data columns", news_d.columns)

Đầu ra:

 Shape of News data: (20800, 5)
 News data columns Index(['id', 'title', 'author', 'text', 'label'], dtype='object')

Đây là giao diện của tập dữ liệu:

# by using df.head(), we can immediately familiarize ourselves with the dataset. 
news_d.head()

Đầu ra:

id	title	author	text	label
0	0	House Dem Aide: We Didn’t Even See Comey’s Let...	Darrell Lucus	House Dem Aide: We Didn’t Even See Comey’s Let...	1
1	1	FLYNN: Hillary Clinton, Big Woman on Campus - ...	Daniel J. Flynn	Ever get the feeling your life circles the rou...	0
2	2	Why the Truth Might Get You Fired	Consortiumnews.com	Why the Truth Might Get You Fired October 29, ...	1
3	3	15 Civilians Killed In Single US Airstrike Hav...	Jessica Purkiss	Videos 15 Civilians Killed In Single US Airstr...	1
4	4	Iranian woman jailed for fictional unpublished...	Howard Portnoy	Print \nAn Iranian woman has been sentenced to...	1

Chúng tôi có 20.800 hàng, có năm cột. Hãy cùng xem một số thống kê của chuyên textmục:

#Text Word startistics: min.mean, max and interquartile range

txt_length = news_d.text.str.split().str.len()
txt_length.describe()

Đầu ra:

count    20761.000000
mean       760.308126
std        869.525988
min          0.000000
25%        269.000000
50%        556.000000
75%       1052.000000
max      24234.000000
Name: text, dtype: float64

Số liệu thống kê cho titlecột:

#Title statistics 

title_length = news_d.title.str.split().str.len()
title_length.describe()

Đầu ra:

count    20242.000000
mean        12.420709
std          4.098735
min          1.000000
25%         10.000000
50%         13.000000
75%         15.000000
max         72.000000
Name: title, dtype: float64

Số liệu thống kê cho các tập huấn luyện và kiểm tra như sau:

• Thuộc texttính có số từ cao hơn với trung bình 760 từ và 75% có hơn 1000 từ.
• Thuộc titletính là một câu lệnh ngắn với trung bình 12 từ và 75% trong số đó là khoảng 15 từ.

Thử nghiệm của chúng tôi sẽ kết hợp cả văn bản và tiêu đề.

Phân phối các lớp học

Đếm các ô cho cả hai nhãn:

sns.countplot(x="label", data=news_d);
print("1: Unreliable")
print("0: Reliable")
print("Distribution of labels:")
print(news_d.label.value_counts());

Đầu ra:

1: Unreliable
0: Reliable
Distribution of labels:
1    10413
0    10387
Name: label, dtype: int64

print(round(news_d.label.value_counts(normalize=True),2)*100);

Đầu ra:

1    50.0
0    50.0
Name: label, dtype: float64

Số lượng bài báo không đáng tin cậy (giả mạo hoặc 1) là 10413, trong khi số bài báo đáng tin cậy (đáng tin cậy hoặc 0) là 10387. Gần 50% số bài báo là giả mạo. Do đó, chỉ số độ chính xác sẽ đo lường mức độ hoạt động của mô hình của chúng tôi khi xây dựng bộ phân loại.

Làm sạch dữ liệu để phân tích

Trong phần này, chúng tôi sẽ làm sạch tập dữ liệu của mình để thực hiện một số phân tích:

• Bỏ các hàng và cột không sử dụng.
• Thực hiện gán giá trị null.
• Loại bỏ các ký tự đặc biệt.
• Loại bỏ các từ dừng.

# Constants that are used to sanitize the datasets 

column_n = ['id', 'title', 'author', 'text', 'label']
remove_c = ['id','author']
categorical_features = []
target_col = ['label']
text_f = ['title', 'text']

# Clean Datasets
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
import re
from nltk.stem.porter import PorterStemmer
from collections import Counter

ps = PorterStemmer()
wnl = nltk.stem.WordNetLemmatizer()

stop_words = stopwords.words('english')
stopwords_dict = Counter(stop_words)

# Removed unused clumns
def remove_unused_c(df,column_n=remove_c):
    df = df.drop(column_n,axis=1)
    return df

# Impute null values with None
def null_process(feature_df):
    for col in text_f:
        feature_df.loc[feature_df[col].isnull(), col] = "None"
    return feature_df

def clean_dataset(df):
    # remove unused column
    df = remove_unused_c(df)
    #impute null values
    df = null_process(df)
    return df

# Cleaning text from unused characters
def clean_text(text):
    text = str(text).replace(r'http[\w:/\.]+', ' ')  # removing urls
    text = str(text).replace(r'[^\.\w\s]', ' ')  # remove everything but characters and punctuation
    text = str(text).replace('[^a-zA-Z]', ' ')
    text = str(text).replace(r'\s\s+', ' ')
    text = text.lower().strip()
    #text = ' '.join(text)    
    return text

## Nltk Preprocessing include:
# Stop words, Stemming and Lemmetization
# For our project we use only Stop word removal
def nltk_preprocess(text):
    text = clean_text(text)
    wordlist = re.sub(r'[^\w\s]', '', text).split()
    #text = ' '.join([word for word in wordlist if word not in stopwords_dict])
    #text = [ps.stem(word) for word in wordlist if not word in stopwords_dict]
    text = ' '.join([wnl.lemmatize(word) for word in wordlist if word not in stopwords_dict])
    return  text

Trong khối mã trên:

• Chúng tôi đã nhập NLTK, đây là một nền tảng nổi tiếng để phát triển các ứng dụng Python tương tác với ngôn ngữ của con người. Tiếp theo, chúng tôi nhập recho regex.
• Chúng tôi nhập các từ dừng từ nltk.corpus. Khi làm việc với các từ, đặc biệt là khi xem xét ngữ nghĩa, đôi khi chúng ta cần loại bỏ các từ phổ biến không bổ sung bất kỳ ý nghĩa quan trọng nào cho một câu lệnh, chẳng hạn như "but",, v.v."can""we"
• PorterStemmerđược sử dụng để thực hiện các từ gốc với NLTK. Các gốc từ loại bỏ các phụ tố hình thái của các từ, chỉ để lại phần gốc của từ.
• Chúng tôi nhập WordNetLemmatizer()từ thư viện NLTK để lemmatization. Lemmatization hiệu quả hơn nhiều so với việc chiết cành . Nó vượt ra ngoài việc rút gọn từ và đánh giá toàn bộ từ vựng của một ngôn ngữ để áp dụng phân tích hình thái học cho các từ, với mục tiêu chỉ loại bỏ các kết thúc không theo chiều hướng và trả lại dạng cơ sở hoặc dạng từ điển của một từ, được gọi là bổ đề.
• stopwords.words('english')cho phép chúng tôi xem danh sách tất cả các từ dừng tiếng Anh được NLTK hỗ trợ.
• remove_unused_c()được sử dụng để loại bỏ các cột không sử dụng.
• Chúng tôi áp đặt giá trị null bằng Nonecách sử dụng null_process()hàm.
• Bên trong hàm clean_dataset(), chúng ta gọi remove_unused_c()và null_process()hàm. Chức năng này có nhiệm vụ làm sạch dữ liệu.
• Để làm sạch văn bản khỏi các ký tự không sử dụng, chúng tôi đã tạo clean_text()hàm.
• Đối với xử lý trước, chúng tôi sẽ chỉ sử dụng loại bỏ từ dừng. Chúng tôi đã tạo ra nltk_preprocess()chức năng cho mục đích đó.

Tiền xử lý textvà title:

# Perform data cleaning on train and test dataset by calling clean_dataset function
df = clean_dataset(news_d)
# apply preprocessing on text through apply method by calling the function nltk_preprocess
df["text"] = df.text.apply(nltk_preprocess)
# apply preprocessing on title through apply method by calling the function nltk_preprocess
df["title"] = df.title.apply(nltk_preprocess)

# Dataset after cleaning and preprocessing step
df.head()

Đầu ra:

title	text	label
0	house dem aide didnt even see comeys letter ja...	house dem aide didnt even see comeys letter ja...	1
1	flynn hillary clinton big woman campus breitbart	ever get feeling life circle roundabout rather...	0
2	truth might get fired	truth might get fired october 29 2016 tension ...	1
3	15 civilian killed single u airstrike identified	video 15 civilian killed single u airstrike id...	1
4	iranian woman jailed fictional unpublished sto...	print iranian woman sentenced six year prison ...	1

Phân tích dữ liệu khám phá

Trong phần này, chúng tôi sẽ thực hiện:

• Phân tích đơn biến : Nó là một phân tích thống kê của văn bản. Chúng tôi sẽ sử dụng đám mây từ cho mục đích đó. Đám mây từ là một cách tiếp cận trực quan hóa cho dữ liệu văn bản trong đó thuật ngữ phổ biến nhất được trình bày ở kích thước phông chữ đáng kể nhất.
• Phân tích Bivariate: Bigram và Trigram sẽ được sử dụng ở đây. Theo Wikipedia: " n-gram là một chuỗi n mục liền nhau từ một mẫu văn bản hoặc lời nói nhất định. Theo ứng dụng, các mục có thể là âm vị, âm tiết, chữ cái, từ hoặc các cặp cơ sở. N-gram thường được thu thập từ một văn bản hoặc ngữ liệu lời nói ".

Đám mây một từ

Các từ phổ biến nhất xuất hiện ở phông chữ đậm và lớn hơn trong đám mây từ. Phần này sẽ thực hiện một đám mây từ cho tất cả các từ trong tập dữ liệu.

Chức năng của thư viện WordCloudwordcloud() sẽ được sử dụng và generate()được sử dụng để tạo hình ảnh đám mây từ:

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
import matplotlib.pyplot as plt

# initialize the word cloud
wordcloud = WordCloud( background_color='black', width=800, height=600)
# generate the word cloud by passing the corpus
text_cloud = wordcloud.generate(' '.join(df['text']))
# plotting the word cloud
plt.figure(figsize=(20,30))
plt.imshow(text_cloud)
plt.axis('off')
plt.show()

Đầu ra:

Đám mây từ chỉ dành cho tin tức đáng tin cậy:

true_n = ' '.join(df[df['label']==0]['text']) 
wc = wordcloud.generate(true_n)
plt.figure(figsize=(20,30))
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()

Đầu ra:

Word cloud chỉ dành cho tin tức giả mạo:

fake_n = ' '.join(df[df['label']==1]['text'])
wc= wordcloud.generate(fake_n)
plt.figure(figsize=(20,30))
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()

Đầu ra:

Bigram thường xuyên nhất (Kết hợp hai từ)

N-gram là một chuỗi các chữ cái hoặc từ. Một ký tự unigram được tạo thành từ một ký tự duy nhất, trong khi một bigram bao gồm một chuỗi hai ký tự. Tương tự, từ N-gram được tạo thành từ một chuỗi n từ. Từ "thống nhất" là 1 gam (unigram). Sự kết hợp của các từ "bang thống nhất" là 2 gam (bigram), "thành phố new york" là 3 gam.

Hãy vẽ biểu đồ phổ biến nhất trên tin tức đáng tin cậy:

def plot_top_ngrams(corpus, title, ylabel, xlabel="Number of Occurences", n=2):
  """Utility function to plot top n-grams"""
  true_b = (pd.Series(nltk.ngrams(corpus.split(), n)).value_counts())[:20]
  true_b.sort_values().plot.barh(color='blue', width=.9, figsize=(12, 8))
  plt.title(title)
  plt.ylabel(ylabel)
  plt.xlabel(xlabel)
  plt.show()

plot_top_ngrams(true_n, 'Top 20 Frequently Occuring True news Bigrams', "Bigram", n=2)

Biểu đồ phổ biến nhất về tin tức giả:

plot_top_ngrams(fake_n, 'Top 20 Frequently Occuring Fake news Bigrams', "Bigram", n=2)

Hình bát quái thường gặp nhất (kết hợp ba từ)

Hình bát quái phổ biến nhất trên các tin tức đáng tin cậy:

plot_top_ngrams(true_n, 'Top 20 Frequently Occuring True news Trigrams', "Trigrams", n=3)

Đối với tin tức giả mạo bây giờ:

plot_top_ngrams(fake_n, 'Top 20 Frequently Occuring Fake news Trigrams', "Trigrams", n=3)

Các biểu đồ trên cho chúng ta một số ý tưởng về giao diện của cả hai lớp. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ sử dụng thư viện máy biến áp để xây dựng công cụ phát hiện tin tức giả.

Xây dựng Bộ phân loại bằng cách tinh chỉnh BERT

Phần này sẽ lấy mã rộng rãi từ hướng dẫn tinh chỉnh BERT để tạo bộ phân loại tin tức giả bằng cách sử dụng thư viện máy biến áp. Vì vậy, để biết thêm thông tin chi tiết, bạn có thể xem hướng dẫn ban đầu .

Nếu bạn không cài đặt máy biến áp, bạn phải:

$ pip install transformers

Hãy nhập các thư viện cần thiết:

import torch
from transformers.file_utils import is_tf_available, is_torch_available, is_torch_tpu_available
from transformers import BertTokenizerFast, BertForSequenceClassification
from transformers import Trainer, TrainingArguments
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

import random

Chúng tôi muốn làm cho kết quả của chúng tôi có thể tái tạo ngay cả khi chúng tôi khởi động lại môi trường của mình:

def set_seed(seed: int):
    """
    Helper function for reproducible behavior to set the seed in ``random``, ``numpy``, ``torch`` and/or ``tf`` (if
    installed).

    Args:
        seed (:obj:`int`): The seed to set.
    """
    random.seed(seed)
    np.random.seed(seed)
    if is_torch_available():
        torch.manual_seed(seed)
        torch.cuda.manual_seed_all(seed)
        # ^^ safe to call this function even if cuda is not available
    if is_tf_available():
        import tensorflow as tf

        tf.random.set_seed(seed)

set_seed(1)

Mô hình chúng tôi sẽ sử dụng là bert-base-uncased:

# the model we gonna train, base uncased BERT
# check text classification models here: https://huggingface.co/models?filter=text-classification
model_name = "bert-base-uncased"
# max sequence length for each document/sentence sample
max_length = 512

Đang tải tokenizer:

# load the tokenizer
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(model_name, do_lower_case=True)

Chuẩn bị dữ liệu

Bây giờ chúng ta hãy làm sạch NaNcác giá trị khỏi textvà authorcác titlecột:

news_df = news_d[news_d['text'].notna()]
news_df = news_df[news_df["author"].notna()]
news_df = news_df[news_df["title"].notna()]

Tiếp theo, tạo một hàm lấy tập dữ liệu làm khung dữ liệu Pandas và trả về phần tách dòng / xác thực của văn bản và nhãn dưới dạng danh sách:

def prepare_data(df, test_size=0.2, include_title=True, include_author=True):
  texts = []
  labels = []
  for i in range(len(df)):
    text = df["text"].iloc[i]
    label = df["label"].iloc[i]
    if include_title:
      text = df["title"].iloc[i] + " - " + text
    if include_author:
      text = df["author"].iloc[i] + " : " + text
    if text and label in [0, 1]:
      texts.append(text)
      labels.append(label)
  return train_test_split(texts, labels, test_size=test_size)

train_texts, valid_texts, train_labels, valid_labels = prepare_data(news_df)

Hàm trên nhận tập dữ liệu trong một kiểu khung dữ liệu và trả về chúng dưới dạng danh sách được chia thành các tập hợp lệ và huấn luyện. Đặt include_titlethành Truecó nghĩa là chúng tôi thêm titlecột vào mục textchúng tôi sẽ sử dụng để đào tạo, đặt include_authorthành Truecó nghĩa là chúng tôi cũng thêm authorvào văn bản.

Hãy đảm bảo rằng các nhãn và văn bản có cùng độ dài:

print(len(train_texts), len(train_labels))
print(len(valid_texts), len(valid_labels))

Đầu ra:

14628 14628
3657 3657

Mã hóa tập dữ liệu

Hãy sử dụng trình mã hóa BERT để mã hóa tập dữ liệu của chúng ta:

# tokenize the dataset, truncate when passed `max_length`, 
# and pad with 0's when less than `max_length`
train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True, max_length=max_length)
valid_encodings = tokenizer(valid_texts, truncation=True, padding=True, max_length=max_length)

Chuyển đổi các mã hóa thành tập dữ liệu PyTorch:

class NewsGroupsDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, encodings, labels):
        self.encodings = encodings
        self.labels = labels

    def __getitem__(self, idx):
        item = {k: torch.tensor(v[idx]) for k, v in self.encodings.items()}
        item["labels"] = torch.tensor([self.labels[idx]])
        return item

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

# convert our tokenized data into a torch Dataset
train_dataset = NewsGroupsDataset(train_encodings, train_labels)
valid_dataset = NewsGroupsDataset(valid_encodings, valid_labels)

Tải và tinh chỉnh mô hình

Chúng tôi sẽ sử dụng BertForSequenceClassificationđể tải mô hình máy biến áp BERT của chúng tôi:

# load the model
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)

Chúng tôi đặt num_labelsthành 2 vì đó là phân loại nhị phân. Hàm dưới đây là một lệnh gọi lại để tính độ chính xác trên mỗi bước xác thực:

from sklearn.metrics import accuracy_score

def compute_metrics(pred):
  labels = pred.label_ids
  preds = pred.predictions.argmax(-1)
  # calculate accuracy using sklearn's function
  acc = accuracy_score(labels, preds)
  return {
      'accuracy': acc,
  }

Hãy khởi tạo các tham số huấn luyện:

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',          # output directory
    num_train_epochs=1,              # total number of training epochs
    per_device_train_batch_size=10,  # batch size per device during training
    per_device_eval_batch_size=20,   # batch size for evaluation
    warmup_steps=100,                # number of warmup steps for learning rate scheduler
    logging_dir='./logs',            # directory for storing logs
    load_best_model_at_end=True,     # load the best model when finished training (default metric is loss)
    # but you can specify `metric_for_best_model` argument to change to accuracy or other metric
    logging_steps=200,               # log & save weights each logging_steps
    save_steps=200,
    evaluation_strategy="steps",     # evaluate each `logging_steps`
)

Tôi đã đặt thành per_device_train_batch_size10, nhưng bạn nên đặt nó cao nhất có thể phù hợp với GPU của bạn. Đặt logging_stepsvà save_stepsthành 200, nghĩa là chúng ta sẽ thực hiện đánh giá và lưu trọng số của mô hình trên mỗi 200 bước huấn luyện.

Bạn có thể kiểm tra  trang này  để biết thêm thông tin chi tiết về các thông số đào tạo có sẵn.

Hãy khởi tạo trình huấn luyện:

trainer = Trainer(
    model=model,                         # the instantiated Transformers model to be trained
    args=training_args,                  # training arguments, defined above
    train_dataset=train_dataset,         # training dataset
    eval_dataset=valid_dataset,          # evaluation dataset
    compute_metrics=compute_metrics,     # the callback that computes metrics of interest
)

Đào tạo người mẫu:

# train the model
trainer.train()

Quá trình đào tạo mất vài giờ để kết thúc, tùy thuộc vào GPU của bạn. Nếu bạn đang sử dụng phiên bản Colab miễn phí, sẽ mất một giờ với NVIDIA Tesla K80. Đây là kết quả:

***** Running training *****
  Num examples = 14628
  Num Epochs = 1
  Instantaneous batch size per device = 10
  Total train batch size (w. parallel, distributed & accumulation) = 10
  Gradient Accumulation steps = 1
  Total optimization steps = 1463
 [1463/1463 41:07, Epoch 1/1]
Step	Training Loss	Validation Loss	Accuracy
200		0.250800		0.100533		0.983867
400		0.027600		0.043009		0.993437
600		0.023400		0.017812		0.997539
800		0.014900		0.030269		0.994258
1000	0.022400		0.012961		0.998086
1200	0.009800		0.010561		0.998633
1400	0.007700		0.010300		0.998633
***** Running Evaluation *****
  Num examples = 3657
  Batch size = 20
Saving model checkpoint to ./results/checkpoint-200
Configuration saved in ./results/checkpoint-200/config.json
Model weights saved in ./results/checkpoint-200/pytorch_model.bin
<SNIPPED>
***** Running Evaluation *****
  Num examples = 3657
  Batch size = 20
Saving model checkpoint to ./results/checkpoint-1400
Configuration saved in ./results/checkpoint-1400/config.json
Model weights saved in ./results/checkpoint-1400/pytorch_model.bin

Training completed. Do not forget to share your model on huggingface.co/models =)

Loading best model from ./results/checkpoint-1400 (score: 0.010299865156412125).
TrainOutput(global_step=1463, training_loss=0.04888018785440506, metrics={'train_runtime': 2469.1722, 'train_samples_per_second': 5.924, 'train_steps_per_second': 0.593, 'total_flos': 3848788517806080.0, 'train_loss': 0.04888018785440506, 'epoch': 1.0})

Đánh giá mô hình

Vì load_best_model_at_endđược đặt thành True, mức tạ tốt nhất sẽ được tải khi quá trình tập luyện hoàn thành. Hãy đánh giá nó với bộ xác thực của chúng tôi:

# evaluate the current model after training
trainer.evaluate()

Đầu ra:

***** Running Evaluation *****
  Num examples = 3657
  Batch size = 20
 [183/183 02:11]
{'epoch': 1.0,
 'eval_accuracy': 0.998632759092152,
 'eval_loss': 0.010299865156412125,
 'eval_runtime': 132.0374,
 'eval_samples_per_second': 27.697,
 'eval_steps_per_second': 1.386}

Lưu mô hình và tokenizer:

# saving the fine tuned model & tokenizer
model_path = "fake-news-bert-base-uncased"
model.save_pretrained(model_path)
tokenizer.save_pretrained(model_path)

Một thư mục mới chứa cấu hình mô hình và trọng số sẽ xuất hiện sau khi chạy ô trên. Nếu bạn muốn thực hiện dự đoán, bạn chỉ cần sử dụng from_pretrained()phương pháp chúng tôi đã sử dụng khi tải mô hình và bạn đã sẵn sàng.

Tiếp theo, hãy tạo một hàm chấp nhận văn bản bài viết làm đối số và trả về cho dù nó là giả mạo hay không:

def get_prediction(text, convert_to_label=False):
    # prepare our text into tokenized sequence
    inputs = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, max_length=max_length, return_tensors="pt").to("cuda")
    # perform inference to our model
    outputs = model(**inputs)
    # get output probabilities by doing softmax
    probs = outputs[0].softmax(1)
    # executing argmax function to get the candidate label
    d = {
        0: "reliable",
        1: "fake"
    }
    if convert_to_label:
      return d[int(probs.argmax())]
    else:
      return int(probs.argmax())

Tôi đã lấy một ví dụ từ test.csvmô hình chưa từng thấy để thực hiện suy luận, tôi đã kiểm tra nó và đó là một bài báo thực tế từ The New York Times:

real_news = """
Tim Tebow Will Attempt Another Comeback, This Time in Baseball - The New York Times",Daniel Victor,"If at first you don’t succeed, try a different sport. Tim Tebow, who was a Heisman   quarterback at the University of Florida but was unable to hold an N. F. L. job, is pursuing a career in Major League Baseball. <SNIPPED>
"""

Văn bản gốc nằm trong môi trường Colab nếu bạn muốn sao chép nó, vì nó là một bài báo hoàn chỉnh. Hãy chuyển nó cho mô hình và xem kết quả:

get_prediction(real_news, convert_to_label=True)

Đầu ra:

reliable

Phụ lục: Tạo tệp đệ trình cho Kaggle

Trong phần này, chúng tôi sẽ dự đoán tất cả các bài trong phần test.csvđể tạo hồ sơ gửi để xem độ chính xác của chúng tôi trong bộ bài kiểm tra của cuộc thi Kaggle :

# read the test set
test_df = pd.read_csv("test.csv")
# make a copy of the testing set
new_df = test_df.copy()
# add a new column that contains the author, title and article content
new_df["new_text"] = new_df["author"].astype(str) + " : " + new_df["title"].astype(str) + " - " + new_df["text"].astype(str)
# get the prediction of all the test set
new_df["label"] = new_df["new_text"].apply(get_prediction)
# make the submission file
final_df = new_df[["id", "label"]]
final_df.to_csv("submit_final.csv", index=False)

Sau khi chúng tôi nối tác giả, tiêu đề và văn bản bài viết với nhau, chúng tôi truyền get_prediction()hàm vào cột mới để lấp đầy labelcột, sau đó chúng tôi sử dụng to_csv()phương thức để tạo tệp gửi cho Kaggle. Đây là điểm nộp bài của tôi:

Chúng tôi nhận được độ chính xác 99,78% và 100% trên bảng xếp hạng riêng tư và công khai. Thật tuyệt vời!

Kết Luận

Được rồi, chúng ta đã hoàn thành phần hướng dẫn. Bạn có thể kiểm tra trang này để xem các thông số đào tạo khác nhau mà bạn có thể điều chỉnh.

Nếu bạn có tập dữ liệu tin tức giả tùy chỉnh để tinh chỉnh, bạn chỉ cần chuyển danh sách các mẫu cho trình mã hóa như chúng tôi đã làm, bạn sẽ không thay đổi bất kỳ mã nào khác sau đó.

Kiểm tra mã hoàn chỉnh tại đây hoặc môi trường Colab tại đây .

Python Tricks Every Developer Should Know

Python is awesome, it’s one of the easiest languages with simple and intuitive syntax but wait, have you ever thought that there might ways to write your python code simpler?

In this tutorial, you’re going to learn a variety of Python tricks that you can use to write your Python code in a more readable and efficient way like a pro.

Let’s get started

Swapping value in Python

Instead of creating a temporary variable to hold the value of the one while swapping, you can do this instead

>>> FirstName = "kalebu"
>>> LastName = "Jordan"
>>> FirstName, LastName = LastName, FirstName 
>>> print(FirstName, LastName)
('Jordan', 'kalebu')

#python #python-programming #python3 #python-tutorials #learn-python #python-tips #python-skills #python-development

How to Remove all Duplicate Files on your Drive via Python

Today you’re going to learn how to use Python programming in a way that can ultimately save a lot of space on your drive by removing all the duplicates.

Intro

In many situations you may find yourself having duplicates files on your disk and but when it comes to tracking and checking them manually it can tedious.

Heres a solution

Instead of tracking throughout your disk to see if there is a duplicate, you can automate the process using coding, by writing a program to recursively track through the disk and remove all the found duplicates and that’s what this article is about.

But How do we do it?

If we were to read the whole file and then compare it to the rest of the files recursively through the given directory it will take a very long time, then how do we do it?

The answer is hashing, with hashing can generate a given string of letters and numbers which act as the identity of a given file and if we find any other file with the same identity we gonna delete it.

There’s a variety of hashing algorithms out there such as

• md5
• sha1
• sha224, sha256, sha384 and sha512

#python-programming #python-tutorials #learn-python #python-project #python3 #python #python-skills #python-tips