[RU|EN]

Инструкция для быстрого старта
Бинарная классификация на текстовых данных из RuTweetCorp (https://study.mokoron.com/)
отрицательный: 0
положительный: 1

Когда я осваиваю какой-либо новый подход, обычно находятся статьии туториалы, в которых все чрезвычайно подробно, от первичной обработки данных, до построения кривых обучения. Мне же всегда хотелось быстро понять суть подходаы и сразу начать использовать имеющиеся наработки, а не мучительно разбираться с простыней чужого кода. Поэтому я решил сделать по возможности максимально простое и прозрачное решение, которое не будет перегружено лишним кодом, в котором можно легко и быстро разобраться.
Про BERT я писать ничего не буду - про него полно отличных статей, так что просто будем использовать его в качестве черного ящика.

• Данные для обучения
• CustomDataset
• Initialize
• Preparation
• Train
• Inference

Используются очищенные данные русскоязычного твиттера длинее 100 символов.
RuTweetCorp (https://study.mokoron.com/)

Класс CustomDataset необходим для использования с библиотекой transformers. Наследуется от класса Dataset. В нем определяются 3 обязательные функции: init, len, getitem. основное предназначение - возвращает токенизированные данные в нужном формате.

При инициализации классификатора выполняются следующие действия:

• Скачиваются модель и токенизатор из репозитория huggingface;
• Определяется наличие целевого устройства для вычислений;
• Определяется размерность ембеддингов;
• Задается количество классов;
• Задается количество эпох для обучения.

Для обучения BERT нужно инициализировать несколько вспомогательных элементов:

• DataLoader: нужен для создания батчей;
• Optimizer: оптимизатор градиентного спуска;
• Scheduler: планировщик, нужен для настройки параметров оптимизатора;
• Loss: функция потерь, считаем по ней ошибку модели.

• Обучение для одной эпохи описано в методе fit.
  • Данные в цикле батчами генерируются с помощью DataLoader;
  • Батч подается в модель;
  • На выходе получаем распределение вероятности по классам и значение ошибки;
  • Делаем шаг на всех вспомогательных функциях:
    • loss.backward: обратное распространение ошибки;
    • clip_grad_norm: обрезаем градиенты для предотвращения "взрыва" градиентов;
    • optimizer.step: шаг оптимизатора;
    • scheduler.step: шаг планировщика;
    • optimizer.zero_grad: обнуляем градиенты.
• Проверку на валидационной выборке проводим с помощью метода eval. При этом используем метод torch.no_grad для предотвращения обучения на валидационной выборке.
• Для обучения на нескольких эпохах используется метод train, в котором последовательно вызываются методы fit и eval.

Для предсказания класса для нового текста используется метод predict, который имеет смысл вызывать только после обучения модели.
Метод работает следующим образом:

• Токенизируется входной текст;
• Токенизированный текст подается в модель;
• На выходе получаем вероятности классов;
• Возвращаем метку наиболее вероятного класса.

Хотелось максимально просто, но все равно получилось как-то объемно. Прошу понять и простить. Пис!