Pythonでスキップグラムを計算する方法は？
K skipgram は、すべてのngramのスーパーセットであるngramであり、（k-i）== 0までの各（k-i）skipgram（0スキップグラムを含む）です。では、これらのスキップグラムをPythonで効率的に計算する方法は？
以下は私が試したコードですが、期待どおりに動作していません：
_<pre>
input_list = ['all', 'this', 'happened', 'more', 'or', 'less']
def find_skipgrams(input_list, N,K):
bigram_list = []
nlist=[]
K=1
for k in range(K+1):
for i in range(len(input_list)-1):
if i+k+1<len(input_list):
nlist=[]
for j in range(N+1):
if i+k+j+1<len(input_list):
nlist.append(input_list[i+k+j+1])
bigram_list.append(nlist)
return bigram_list
</pre>
_上記のコードは正しくレンダリングされていませんが、print find_skipgrams(['all', 'this', 'happened', 'more', 'or', 'less'],2,1)は次の出力を提供します
[['this'、 'happened'、 'more']、['happened'、 'more'、 'or']、['more'、 'or'、 'less']、['or'、 'less ']、[' less ']、[' happened '、' more '、' or ']、[' more '、' or '、' less ']、[' or '、' less ']、[' less ']、 ['もっと少なく']]
ここにリストされているコードも正しい出力を提供しません： https://github.com/heaven00/skipgram/blob/master/skipgram.py
print skipgram_ndarray（ "What is your name"）の結果：['What、is'、 'is、your'、 'your、name'、 'name、'、 'What、your'、 'is、name']
名前はユニグラムです！
OPがリンクする paper から、次の文字列：
進行中の戦闘で武装勢力が殺害
収量：
2-skip-bi-grams = {武装勢力の殺害、武装勢力の侵入、武装勢力の進行中、殺害、進行中の殺害、戦闘中の殺害、進行中、戦闘中、進行中の戦闘}
2-skip-tri-grams = {武装勢力の殺害、武装勢力の進行中の殺害、武装勢力の戦闘中、武装勢力の戦闘中、武装勢力の進行中、戦闘中の殺害、戦闘中の殺害、進行中の戦闘中の戦闘中、戦闘中の戦闘中}.
NLTKのngramsコードにわずかな変更を加えて（ https://github.com/nltk/nltk/blob/develop/nltk/util.py#L38 ）：
_from itertools import chain, combinations
import copy
from nltk.util import ngrams
def pad_sequence(sequence, n, pad_left=False, pad_right=False, pad_symbol=None):
if pad_left:
sequence = chain((pad_symbol,) * (n-1), sequence)
if pad_right:
sequence = chain(sequence, (pad_symbol,) * (n-1))
return sequence
def skipgrams(sequence, n, k, pad_left=False, pad_right=False, pad_symbol=None):
sequence_length = len(sequence)
sequence = iter(sequence)
sequence = pad_sequence(sequence, n, pad_left, pad_right, pad_symbol)
if sequence_length + pad_left + pad_right < k:
raise Exception("The length of sentence + padding(s) < skip")
if n < k:
raise Exception("Degree of Ngrams (n) needs to be bigger than skip (k)")
history = []
nk = n+k
# Return point for recursion.
if nk < 1:
return
# If n+k longer than sequence, reduce k by 1 and recur
Elif nk > sequence_length:
for ng in skipgrams(list(sequence), n, k-1):
yield ng
while nk > 1: # Collects the first instance of n+k length history
history.append(next(sequence))
nk -= 1
# Iterative drop first item in history and picks up the next
# while yielding skipgrams for each iteration.
for item in sequence:
history.append(item)
current_token = history.pop(0)
# Iterates through the rest of the history and
# pick out all combinations the n-1grams
for idx in list(combinations(range(len(history)), n-1)):
ng = [current_token]
for _id in idx:
ng.append(history[_id])
yield Tuple(ng)
# Recursively yield the skigrams for the rest of seqeunce where
# len(sequence) < n+k
for ng in list(skipgrams(history, n, k-1)):
yield ng
_紙の例と一致するようにdoctestを実行しましょう：
_>>> two_skip_bigrams = list(skipgrams(text, n=2, k=2))
[('Insurgents', 'killed'), ('Insurgents', 'in'), ('Insurgents', 'ongoing'), ('killed', 'in'), ('killed', 'ongoing'), ('killed', 'fighting'), ('in', 'ongoing'), ('in', 'fighting'), ('ongoing', 'fighting')]
>>> two_skip_trigrams = list(skipgrams(text, n=3, k=2))
[('Insurgents', 'killed', 'in'), ('Insurgents', 'killed', 'ongoing'), ('Insurgents', 'killed', 'fighting'), ('Insurgents', 'in', 'ongoing'), ('Insurgents', 'in', 'fighting'), ('Insurgents', 'ongoing', 'fighting'), ('killed', 'in', 'ongoing'), ('killed', 'in', 'fighting'), ('killed', 'ongoing', 'fighting'), ('in', 'ongoing', 'fighting')]
_ただし、n+k > len(sequence)の場合、skipgrams(sequence, n, k-1)と同じ効果が得られることに注意してください（これはバグではなく、フェイルセーフ機能です）。
_>>> three_skip_trigrams = list(skipgrams(text, n=3, k=3))
>>> three_skip_fourgrams = list(skipgrams(text, n=4, k=3))
>>> four_skip_fourgrams = list(skipgrams(text, n=4, k=4))
>>> four_skip_fivegrams = list(skipgrams(text, n=5, k=4))
>>>
>>> print len(three_skip_trigrams), three_skip_trigrams
10 [('Insurgents', 'killed', 'in'), ('Insurgents', 'killed', 'ongoing'), ('Insurgents', 'killed', 'fighting'), ('Insurgents', 'in', 'ongoing'), ('Insurgents', 'in', 'fighting'), ('Insurgents', 'ongoing', 'fighting'), ('killed', 'in', 'ongoing'), ('killed', 'in', 'fighting'), ('killed', 'ongoing', 'fighting'), ('in', 'ongoing', 'fighting')]
>>> print len(three_skip_fourgrams), three_skip_fourgrams
5 [('Insurgents', 'killed', 'in', 'ongoing'), ('Insurgents', 'killed', 'in', 'fighting'), ('Insurgents', 'killed', 'ongoing', 'fighting'), ('Insurgents', 'in', 'ongoing', 'fighting'), ('killed', 'in', 'ongoing', 'fighting')]
>>> print len(four_skip_fourgrams), four_skip_fourgrams
5 [('Insurgents', 'killed', 'in', 'ongoing'), ('Insurgents', 'killed', 'in', 'fighting'), ('Insurgents', 'killed', 'ongoing', 'fighting'), ('Insurgents', 'in', 'ongoing', 'fighting'), ('killed', 'in', 'ongoing', 'fighting')]
>>> print len(four_skip_fivegrams), four_skip_fivegrams
1 [('Insurgents', 'killed', 'in', 'ongoing', 'fighting')]
_これは_n == k_を許可しますが、次の行に示すように_n > k_を許可しません：
_if n < k:
raise Exception("Degree of Ngrams (n) needs to be bigger than skip (k)")
_理解のために、「神秘的な」行を理解してみましょう。
_for idx in list(combinations(range(len(history)), n-1)):
pass # Do something
_ユニークなアイテムのリストを考えると、組み合わせはこれを生成します：
_>>> from itertools import combinations
>>> x = [0,1,2,3,4,5]
>>> list(combinations(x,2))
[(0, 1), (0, 2), (0, 3), (0, 4), (0, 5), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (2, 3), (2, 4), (2, 5), (3, 4), (3, 5), (4, 5)]
_トークンのリストのインデックスは常に一意であるため、たとえば、.
_>>> sent = ['this', 'is', 'a', 'foo', 'bar']
>>> current_token = sent.pop(0) # i.e. 'this'
>>> range(len(sent))
[0,1,2,3]
_範囲の可能な 組み合わせ（置換なし） を計算することは可能です：
_>>> n = 3
>>> list(combinations(range(len(sent)), n-1))
[(0, 1), (0, 2), (0, 3), (1, 2), (1, 3), (2, 3)]
_インデックスをトークンのリストにマッピングすると、次のようになります。
_>>> [Tuple(sent[id] for id in idx) for idx in combinations(range(len(sent)), 2)
[('is', 'a'), ('is', 'foo'), ('is', 'bar'), ('a', 'foo'), ('a', 'bar'), ('foo', 'bar')]
_次に、_current_token_と連結して、現在のトークンとコンテキスト+スキップウィンドウのスキップグラムを取得します。
_>>> [Tuple([current_token]) + Tuple(sent[id] for id in idx) for idx in combinations(range(len(sent)), 2)]
[('this', 'is', 'a'), ('this', 'is', 'foo'), ('this', 'is', 'bar'), ('this', 'a', 'foo'), ('this', 'a', 'bar'), ('this', 'foo', 'bar')]
_その後、次の言葉に移ります。
編集済み
最新のNLTKバージョン3.2.5にはskipgramsが実装されています。
NLTKリポジトリの@jnothmanによるよりクリーンな実装を次に示します。 https://github.com/nltk/nltk/blob/develop/nltk/util.py#L538
def skipgrams(sequence, n, k, **kwargs):
"""
Returns all possible skipgrams generated from a sequence of items, as an iterator.
Skipgrams are ngrams that allows tokens to be skipped.
Refer to http://homepages.inf.ed.ac.uk/ballison/pdf/lrec_skipgrams.pdf
:param sequence: the source data to be converted into trigrams
:type sequence: sequence or iter
:param n: the degree of the ngrams
:type n: int
:param k: the skip distance
:type k: int
:rtype: iter(Tuple)
"""
# Pads the sequence as desired by **kwargs.
if 'pad_left' in kwargs or 'pad_right' in kwargs:
sequence = pad_sequence(sequence, n, **kwargs)
# Note when iterating through the ngrams, the pad_right here is not
# the **kwargs padding, it's for the algorithm to detect the SENTINEL
# object on the right pad to stop inner loop.
SENTINEL = object()
for ngram in ngrams(sequence, n + k, pad_right=True, right_pad_symbol=SENTINEL):
head = ngram[:1]
tail = ngram[1:]
for skip_tail in combinations(tail, n - 1):
if skip_tail[-1] is SENTINEL:
continue
yield head + skip_tail
[でる]：
>>> from nltk.util import skipgrams
>>> sent = "Insurgents killed in ongoing fighting".split()
>>> list(skipgrams(sent, 2, 2))
[('Insurgents', 'killed'), ('Insurgents', 'in'), ('Insurgents', 'ongoing'), ('killed', 'in'), ('killed', 'ongoing'), ('killed', 'fighting'), ('in', 'ongoing'), ('in', 'fighting'), ('ongoing', 'fighting')]
>>> list(skipgrams(sent, 3, 2))
[('Insurgents', 'killed', 'in'), ('Insurgents', 'killed', 'ongoing'), ('Insurgents', 'killed', 'fighting'), ('Insurgents', 'in', 'ongoing'), ('Insurgents', 'in', 'fighting'), ('Insurgents', 'ongoing', 'fighting'), ('killed', 'in', 'ongoing'), ('killed', 'in', 'fighting'), ('killed', 'ongoing', 'fighting'), ('in', 'ongoing', 'fighting')]
これは完全にコードから切り離され、外部ライブラリに委ねられますが、スキップグラムの抽出には、Colibri Core（ https://proycon.github.io/colibri-core ）を使用できます。これは、大きなテキストコーパスから効率的なn-gramおよびスキップグラムを抽出するために特別に作成されたライブラリです。コードベースはC++（速度/効率性）ですが、Pythonバインディングが利用可能です。
スキップグラム抽出で指数関数的な複雑さがすぐに示されるため、効率について正しく説明しましたが、input_listですが、大きなコーパスデータでリリースすると問題が発生します。これを軽減するには、発生しきい値などのパラメーターを設定するか、スキップグラムの各スキップを少なくともx異なるnグラムで埋めることを要求できます。
import colibricore
#Prepare corpus data (will be encoded for efficiency)
corpusfile_plaintext = "somecorpus.txt" #input, one sentence per line
encoder = colibricore.ClassEncoder()
encoder.build(corpusfile_plaintext)
corpusfile = "somecorpus.colibri.dat" #corpus output
classfile = "somecorpus.colibri.cls" #class encoding output
encoder.encodefile(corpusfile_plaintext,corpusfile)
encoder.save(classfile)
#Set options for skipgram extraction (mintokens is the occurrence threshold, maxlength maximum ngram/skipgram length)
colibricore.PatternModelOptions(mintokens=2,maxlength=8,doskipgrams=True)
#Instantiate an empty pattern model
model = colibricore.UnindexedPatternModel()
#Train the model on the encoded corpus file (this does the skipgram extraction)
model.train(corpusfile, options)
#Load a decoder so we can view the output
decoder = colibricore.ClassDecoder(classfile)
#Output all skipgrams
for pattern in model:
if pattern.category() == colibricore.Category.SKIPGRAM:
print(pattern.tostring(decoder))
Webサイトには、これに関するより広範なPythonチュートリアルがあります。
免責事項：私はコリブリコアの作者です
詳細は this を参照してください。
以下の例は、その使用法についてすでに言及されており、魅力のように機能します！
>>>sent = "Insurgents killed in ongoing fighting".split()
>>>list(skipgrams(sent, 2, 2))
[('Insurgents', 'killed'), ('Insurgents', 'in'), ('Insurgents', 'ongoing'), ('killed', 'in'), ('killed', 'ongoing'), ('killed', 'fighting'), ('in', 'ongoing'), ('in', 'fighting'), ('ongoing', 'fighting')]
他の誰かの実装を使うのはどうですか https://github.com/heaven00/skipgram/blob/master/skipgram.py 、ここでk = skip_sizeおよびn=ngram_order：
def skipgram_ndarray(sent, k=1, n=2):
"""
This is not exactly a vectorized version, because we are still
using a for loop
"""
tokens = sent.split()
if len(tokens) < k + 2:
raise Exception("REQ: length of sentence > skip + 2")
matrix = np.zeros((len(tokens), k + 2), dtype=object)
matrix[:, 0] = tokens
matrix[:, 1] = tokens[1:] + ['']
result = []
for skip in range(1, k + 1):
matrix[:, skip + 1] = tokens[skip + 1:] + [''] * (skip + 1)
for index in range(1, k + 2):
temp = matrix[:, 0] + ',' + matrix[:, index]
map(result.append, temp.tolist())
limit = (((k + 1) * (k + 2)) / 6) * ((3 * n) - (2 * k) - 6)
return result[:limit]
def skipgram_list(sent, k=1, n=2):
"""
Form skipgram features using list comprehensions
"""
tokens = sent.split()
tokens_n = ['''tokens[index + j + {0}]'''.format(index)
for index in range(n - 1)]
x = '(tokens[index], ' + ', '.join(tokens_n) + ')'
query_part1 = 'result = [' + x + ' for index in range(len(tokens))'
query_part2 = ' for j in range(1, k+2) if index + j + n < len(tokens)]'
exec(query_part1 + query_part2)
return result