作者:LogM
本文原載於 https://segmentfault.com/u/logm/articles ,不允許轉載~
1. 源碼來源
FastText 源碼:https://github.com/facebookre...
本文對應的源碼版本:Commits on Jun 27 2019, 979d8a9ac99c731d653843890c2364ade0f7d9d3
FastText 論文:
[1] P. Bojanowski, E. Grave, A. Joulin, T. Mikolov, Enriching Word Vectors with Subword Information
[2] A. Joulin, E. Grave, P. Bojanowski, T. Mikolov, Bag of Tricks for Efficient Text Classification
2. 概述
FastText 的論文寫的比較簡單,有些細節不明白,網上也查不到,所幸直接撕源碼。
FastText 的"分類器"功能是用的最多的,所以先從"分類器的predict"開始挖。
3. 開撕
先看程序入口的 main
函數,ok,是調用了 predict
函數。
// 文件:src/main.cc
// 行數:403
int main(int argc, char** argv) {
std::vector<std::string> args(argv, argv + argc);
if (args.size() < 2) {
printUsage();
exit(EXIT_FAILURE);
}
std::string command(args[1]);
if (command == "skipgram" || command == "cbow" || command == "supervised") {
train(args);
} else if (command == "test" || command == "test-label") {
test(args);
} else if (command == "quantize") {
quantize(args);
} else if (command == "print-word-vectors") {
printWordVectors(args);
} else if (command == "print-sentence-vectors") {
printSentenceVectors(args);
} else if (command == "print-ngrams") {
printNgrams(args);
} else if (command == "nn") {
nn(args);
} else if (command == "analogies") {
analogies(args);
} else if (command == "predict" || command == "predict-prob") {
predict(args); // 這句是我們想要的
} else if (command == "dump") {
dump(args);
} else {
printUsage();
exit(EXIT_FAILURE);
}
return 0;
}
再看 predict
函數,預處理的代碼不用管,直接看 predict 的那行,調用了 FastText::predictLine
。這裏注意下,這是個 while
循環,所以FastText::predictLine
這個函數每次只處理一行。
// 文件:src/main.cc
// 行數:205
void predict(const std::vector<std::string>& args) {
if (args.size() < 4 || args.size() > 6) {
printPredictUsage();
exit(EXIT_FAILURE);
}
int32_t k = 1;
real threshold = 0.0;
if (args.size() > 4) {
k = std::stoi(args[4]);
if (args.size() == 6) {
threshold = std::stof(args[5]);
}
}
bool printProb = args[1] == "predict-prob";
FastText fasttext;
fasttext.loadModel(std::string(args[2]));
std::ifstream ifs;
std::string infile(args[3]);
bool inputIsStdIn = infile == "-";
if (!inputIsStdIn) {
ifs.open(infile);
if (!inputIsStdIn && !ifs.is_open()) {
std::cerr << "Input file cannot be opened!" << std::endl;
exit(EXIT_FAILURE);
}
}
std::istream& in = inputIsStdIn ? std::cin : ifs;
std::vector<std::pair<real, std::string>> predictions;
while (fasttext.predictLine(in, predictions, k, threshold)) { // 這句是重點
printPredictions(predictions, printProb, false);
}
if (ifs.is_open()) {
ifs.close();
}
exit(0);
}
再看 FastText::predictLine
,注意這邊有兩個重點。
// 文件:src/fasttext.cc
// 行數:451
bool FastText::predictLine(
std::istream& in,
std::vector<std::pair<real, std::string>>& predictions,
int32_t k,
real threshold) const {
predictions.clear();
if (in.peek() == EOF) {
return false;
}
std::vector<int32_t> words, labels;
dict_->getLine(in, words, labels); // 這句是第一個重點
Predictions linePredictions;
predict(k, words, linePredictions, threshold); // 這句是第二個重點
for (const auto& p : linePredictions) {
predictions.push_back(
std::make_pair(std::exp(p.first), dict_->getLabel(p.second)));
}
return true;
}
先看第一個重點,getLine
函數其實是 Dictionary::getLine
,定義在src/dictionary.cc
。
這段代碼的乾貨度還是很高的,裏面有兩個重點,Dictionary::addSubwords
和 Dictionary::addWordNgrams
,以後會講。這邊只要知道整個函數把讀到的這一行的每個Id(包括詞語的id,SubWords的Id,WordNgram的Id),存到了數組 words
中。
// 文件:src/dictionary.cc
// 行數:378
int32_t Dictionary::getLine(
std::istream& in,
std::vector<int32_t>& words,
std::vector<int32_t>& labels) const {
std::vector<int32_t> word_hashes;
std::string token;
int32_t ntokens = 0;
reset(in);
words.clear();
labels.clear();
while (readWord(in, token)) { // `token` 是讀到的一個詞語,如果讀到一行的行尾,則返回`EOF`
uint32_t h = hash(token); // 找到這個詞語位於哪個hash桶
int32_t wid = getId(token, h); // 在hash桶中找到這個詞語的Id,如果負數就是沒找到對應的Id
entry_type type = wid < 0 ? getType(token) : getType(wid); // 如果沒找到對應Id,則有可能是label,`getType`裏會處理
ntokens++;
if (type == entry_type::word) {
addSubwords(words, token, wid); // 重點1,以後會講
word_hashes.push_back(h);
} else if (type == entry_type::label && wid >= 0) {
labels.push_back(wid - nwords_);
}
if (token == EOS) {
break;
}
}
addWordNgrams(words, word_hashes, args_->wordNgrams); // 重點2,以後會講
return ntokens;
}
再來看第二個重點, FastText::predict
函數,重點是 Model::predict
函數。
// 文件:src/fasttext.cc
// 行數:437
void FastText::predict(
int32_t k,
const std::vector<int32_t>& words,
Predictions& predictions,
real threshold) const {
if (words.empty()) {
return;
}
Model::State state(args_->dim, dict_->nlabels(), 0);
if (args_->model != model_name::sup) {
throw std::invalid_argument("Model needs to be supervised for prediction!");
}
model_->predict(words, k, threshold, predictions, state); // 這句是重點
}
來到 Model::predict
,有兩個重點.
其中 Loss::predict
是將 hidden 層的輸出結果進行 softmax 後得到最終概率最大的k個類別,"分類器的predict" 用的是經典的softmax,所以代碼也比較簡單。而如果是"分類器的train" 則涉及到 Hierarchical SoftmaxLoss
和 NegativeSamplingLoss
等一些加速手段,比較複雜,以後有機會再講。
// 文件:src/model.cc
// 行數:53
void Model::predict(
const std::vector<int32_t>& input,
int32_t k,
real threshold,
Predictions& heap,
State& state) const {
if (k == Model::kUnlimitedPredictions) {
k = wo_->size(0); // output size
} else if (k <= 0) {
throw std::invalid_argument("k needs to be 1 or higher!");
}
heap.reserve(k + 1);
computeHidden(input, state); // 重點1
loss_->predict(k, threshold, heap, state); // 重點2,以後再講
}
我們再來看另一個重點,Model::computeHidden
函數。
Model::computeHidden
函數理解起來比較簡單,注意這裏的 input
就是前面的 words
,是一系列id組成的數組(包括詞語的id,SubWords的Id,WordNgram的Id),把這些求和,然後取平均。
當然有些小夥伴可能有點疑問,Vector::addRow
爲什麼是求和,這個以後再講吧。
// 文件:src/model.cc
// 行數:43
void Model::computeHidden(const std::vector<int32_t>& input, State& state)
const {
Vector& hidden = state.hidden;
hidden.zero();
for (auto it = input.cbegin(); it != input.cend(); ++it) {
hidden.addRow(*wi_, *it); // 求和
}
hidden.mul(1.0 / input.size()); // 然後取平均
}
4. 總結
至此,FastText裏面的"分類器的predict"的大致流程講完了,其他的,如"分類器的train"和"詞向量"的源碼也是類似的方法來閱讀。
這裏面有幾段代碼沒有詳細敘述:Dictionary::addSubwords
、Dictionary::addWordNgrams
、Vector::addRow
以及訓練時softmax的加速
,先把坑留着,以後有時間再填。