Skip to content

Latest commit

 

History

History
131 lines (95 loc) · 16.8 KB

README.md

File metadata and controls

131 lines (95 loc) · 16.8 KB
Raw

Russian subtitles dataset

Проект содержит уже обработанный и готовый к использованию набор данных (запакован в .zip для уменьшения размера) из русских субтитров к 347 различным сериалам и обученную на этом наборе данных языковую модель (запакована в .zip для уменьшения размера) для корректировщика опечаток JamSpell. Так же имеется небольшой скрипт на Python для обработки исходного набора данных, взятого из корпуса Taiga.

Внимание! Перед использованием, не забудьте распаковать из .zip набор данных и языковую модель :)

О наборе данных

За основу был взят корпус Taiga, а точнее - корпус из всех субтитров. Он представляет собой архив, содержащий субтитры к 347 сериалам на различных языках (русский, английский, испанский и т.д.). Они находятся в архиве под кнопкой "All subtitles" из раздела "Our special collections for" по пути /home/tsha/Subtitles/texts.

Из этих субтитров были оставлены субтитры только на русском языке (с некоторыми изменениями скрипта для обработки исходного набора данных можно получить субтитры на других доступных языках), которые затем были обработаны и собраны в один файл - subtitles_ru.txt (запакован в .zip для уменьшения размера).

Этот набор субтитров можно использовать для:

  • построения модели word2vec (предусмотрено в скрипте для обработки исходного набора данных)
  • создания языковой модели для JamSpell (предусмотрено в скрипте для обработки исходного набора данных)
  • обучения нейронной сети
  • обучения своего чат-бота (т.к. все диалоги были правильно разобраны и исправлены, что бы на одной строке была законченная фраза только одного актёра)
  • расширения словаря в какой-либо задаче обработки естественного языка (например, классификация текста, определение эмоционального окраса)
  • или в любой другой задаче обработки естественного языка (natural language processing - NLP)

Скрипт для обработки исходного набора данных

Скрипт реализован на языке Python, пока что без поддержки многопоточности (т.е. обработка выполняется на одном ядре). Исходный код находится в файле preprocessing.py (для запуска необходимо вызвать метод prepare_subtitles() класса Preparation). Скрипт выполняет следующие операции:

  • поиск и сохранение в отдельную папку только русских субтитров в исходном наборе субтитров
  • очистка и исправление найденных русских субтитров
  • разбиение каждого предложения на отдельные слова и приведение их к одной длине (для возможности построения модели word2vec)
  • обучение языковой модели для корректировщика опечаток JamSpell
  • построение гистограммы размеров предложений
  • предварительная обработка предложения 'на лету' (с использованием JamSpell, будет полезно при создании своего чат-бота, классификации текста или любой другой задаче NLP)

Скрипт для своей работы требует:

  1. Для Python3.6: Matplotlib, NumPy, JamSpell.
  2. Для Ubuntu: swig, cmake, python3, python3-pip, git.

Если вы используете Ubuntu 18.04, для установки всех пакетов можно воспользоваться install_packages.sh (проверено в Ubuntu 18.04).

Внимание! В процессе обучения языковой модели для JamSpell скрипту необходимо 15 Гб оперативной памяти. Если у вас столько нету, вы можете это исправить с помощью swap-файла. При всех остальных операциях пиковое потребление оперативной памяти около 6 Гб.

Для упрощения работы со скриптом, он поддерживает аргументы командной строки, которые имеют следующую структуру: [ключ] имя_папки/файла.

Возможные комбинации аргументов командной строки и их описание:

  1. без аргументов - обработка исходных субтитров с учётом промежуточных результатов от прошлых запусков (используются пути по умолчанию). Например: python3 preprocessing.py
  2. foldername - задать имя папки с исходными субтитрами (должна содержать вложенные папки с .txt файлами субтитров). Например: python3 preprocessing.py data/subtitles
  3. modelname - задать имя .bin файла для сохранения языковой модели для JamSpell. Например: python3 preprocessing.py data/model.bin
  4. foldername modelname - задать имя папки с исходными субтитрами и имя .bin файла для сохранения языковой модели для JamSpell. Например: python3 preprocessing.py data/subtitles data/model.bin
  5. -f foldername - обработка всех исходных субтитров из foldername без учёта промежуточных результатов. Например: python3 preprocessing.py -f data/subtitles
  6. -f modelname - обработка всех исходных субтитров без учёта промежуточных результатов и сохранение языковой модели для JamSpell в modelname. Например: python3 preprocessing.py -f data/model.bin
  7. -f foldername modelname - обработка всех исходных субтитров из foldername без учёта промежуточных результатов и сохранение языковой модели для JamSpell в modelname. Например: python3 preprocessing.py -f data/subtitles data/model.bin
  8. help - вывести вышеописанную информацию. Например: python3 preprocessing.py help

Значения путей по умолчанию:

  • имя папки с исходными субтитрами: data/subtitles
  • имя папки с найденными русскими субтитрами: data/subtitles_ru
  • имя файла с собранными и очищенными русскими субтитрами: data/subtitles_ru.txt
  • имя файла с обработанными русскими субтитрами: data/subtitles_ru_prepared.pkl
  • имя файла с языковой моделью для JamSpell: data/jamspell_ru_model_subtitles.bin

1. Поиск русских субтитров.

При переводе сериалов на различные языки в названиях файлов с субтитрами принято указывать язык субтитров. Субтитры из корпуса Taiga полностью удовлетворяют этому требованию. По этому поиск русских субтитров заключается в поиске всех файлов, имеющих в названии конструкцию .ru.. Так же этот поиск можно легко дополнить другими языками (например, конструкция .en. в названии файла соответствует субтитрам на английском языке).

Реализация находится в методе __search_ru_subtitles() класса Preparation в файле preprocessing.py.

2. Очистка и исправление найденных русских субтитров.

Это самый длительный этап обработки, в идеале требующий распараллеливания на все доступные ядра процессора.

Очистка субтитров заключается в следующем:

  • удаление временной метки в начале каждой строки
  • удаление временной метки внутри строки с разбиением строки на отдельные предложения по этой временной метке
  • смена регистра всех строк на нижний
  • замена ё на е
  • удаление ссылок
  • удаление квадратных и круглых скобок вместе с содержимым
  • удаление html-тегов
  • удаление всего, что не является русской/английской буквой, цифрой, '!', '?', ',', '.', ':', '*' или '-'
  • удаление номера сезона и эпизода
  • удаление ников переводчиков
  • удаление пустых строк
  • объединение строк, если текущая строка начинается на '…' или '-…', или предыдущая заканчивается на ',' (почти на 100% является признаком незавершённой фразы одного актёра)
  • а так же удаление смайлов и многое другое

Процесс исправления субтитров не обязательный, но будет очень полезен при обучении, например, чат-бота. Этот процесс заключается в исправлении строк таким образом, что бы на одной строке располагалось только одно предложение, а точнее фраза одного актёра. Например, до исправления:

- привет, пап! - привет, доченька.

После исправления:

привет, пап!
привет, доченька.

Реализация находится в методе __clear_ru_subtitles() класса Preparation в файле preprocessing.py.

3. Разбиение каждого предложения на отдельные слова.

Тут всё просто. Каждая строка разбивается на отдельные слова (знаки препинания и '-' считаются отдельными словами), а затем приводится к одной длине (равной максимальной длине строки) с помощью слов-наполнителей <PAD>, т.е. в итоге список предложений становится двумерным списком слов.

4. Обучение языковой модели для корректировщика опечаток JamSpell.

На этом этапе скрипту требуется около 15 Гб оперативной памяти. Вначале происходит скачивание и сборка инструментов для обучения и валидации языковой модели для JamSpell с помощью скрипта download_jamspell.sh, затем запуск обучения языковой модели и в конце её оценка.

Результаты оценки модели (часть информации вырезана для уменьшения размера изображения): result_evaluation

Реализация находится в методе __train_jamspell_model() класса Preparation в файле preprocessing.py.

5. Построение гистограммы размеров предложений.

С помощью модуля matplotlib строится гистограмма размеров предложений для визуальной оценки набора данных и какой-либо его корректировке, по желанию. size_histogram

Реализация находится в методе __build_histogram() класса Preparation в файле preprocessing.py.

6. Предварительная обработка предложения 'на лету'.

Позволяет уже после обучения какой-либо NLP-модели или нейронной сети выполнять предварительную обработку приходящего извне предложения. Обработка заключается в удалении всего, что не является русскими буквами, цифрами, '!', '?', ',', '.', ':', '*' или '-', исправлении опечаток с помощью JamSpell (необходима созданная ранее языковая модель), разбиении предложения на отдельные слова и приведении полученной последовательности к необходимой длине с помощью слов-наполнителей <PAD>. Например, до обработки:

Привет прекрасный мир!

После обработки:

['<PAD>', '<PAD>', ..., '<PAD>', '<PAD>', 'привет', 'прекрасный', 'мир', '!']

Реализация находится в методе prepare_sentence() класса Preparation в файле preprocessing.py.

Если у вас возникнут вопросы или вы хотите сотрудничать, можете написать мне на почту: [email protected] или в LinkedIn.