SAF Vectorizers - Плагин для SmartApp Framework, осуществляющий векторизацию (получение embedding'ов) текстов с помощью различных моделей:

• SBERT (SentenceBERT) предобученная русскоязычная модель от SberDevices, которая доступна в open source (подробнее про нее можно почитать в статье на habr).
  Одним из авторов модели является Александр Абрамов, к нему можно обращаться с вопросами и предложениями по модели SBERT.

• USE (Universal Sentence Encoder) предобученная мультиязыковая модель (подробности про модель можно найти на TensorFlow Hub). Модель распространяется под лицензией Apache-2.0 и используется в оригинальном виде, без каких-либо изменений.

• FastText предобученная русскоязычная модель, распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution-Share-Alike License 3.0. Модель скачивается с официального сайта FastText и используется в оригинальном виде, без каких-либо изменений.
  Авторами модели являются:

@inproceedings{grave2018learning,
 title={Learning Word Vectors for 157 Languages},
 author={Grave, Edouard and Bojanowski, Piotr and Gupta, Prakhar and Joulin, Armand and Mikolov, Tomas},
 booktitle={Proceedings of the International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018)},
 year={2018}
}

• Word2Vec предобученная русскоязычная модель, распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution (CC-BY). Модель скачивается с официального сайта NLPL word embeddings repository и используется в оригинальном виде, без каких-либо изменений.
  Авторами модели являются Language Technology Group at the University of Oslo.

Названия типов моделей (используются как аргумент для скрипта на скачивание моделей, а также в конфигах классификаторов в поле "vectorizer"): sbert, use, fasttext, word2vec

• Установка
• Новый функционал
• Подключение плагина
• Документация
• Обратная связь

Перед началом установки рекомендуется запустить скрипт на скачивание предобученных моделей векторизаторов (в репозитории их нет т.к все модели тяжелые), предварительно выдайте скрипту права на исполнение и отключите VPN (если используете).

В качестве аргументов скрипт принимает названия моделей векторизаторов, которые вы хотите скачать и использовать. Если аргумент all, то скачиваются все модели. Если, например, хотите скачать и использовать только sbert, то замените all на sbert. Если нужны только use и fasttext, то вместо all пропишите use fasttext и т.д.

Но обратите внимание, что не обязательно запускать отдельно скрипт на скачивание моделей, т.к он по умолчанию уже запускается в setup.py. Если не хотите качать все модели, то зайдите в setup.py и замените all на другое значение.

Команда запуска скрипта на скачивание моделей:

chmod u+r+x download_models.sh 
./download_models.sh all

У вас должна появиться директория static в saf_vectorizers, там будут храниться файлы моделей, финальный размер директории, если вы скачаете все модели, будет около 16 ГБ.

Процесс скачивания моделей не быстрый и занимает какое-то время, в логах консоли можно увидеть какая именно модель сейчас скачивается.

Команда установки плагина:

pip install -e .

Рекомендуется устанавливать именно таким образом, а не через git т.к необходимо включение файлов из директоии static (см. файл MANIFEST.in), т.е активируете env, куда у вас уже установлен smart_app_framework, или создаете новый env, затем переходите в склонированный репозиторий saf_vectorizers (main ветка) и запускаете pip install -e .

Проверить, что все установилось успешно в ваш env можно так:

from core.text_preprocessing.preprocessing_result import TextPreprocessingResult
from saf_vectorizers import SBERTVectorizer 

vectorizer=SBERTVectorizer()

test_text=TextPreprocessingResult({"original_text": "хочу узнать прогноз погоды на завтра в москве"})

res_vector=vectorizer.vectorize(test_text)

print(res_vector)
print(res_vector.shape)

Плагин предоставляет следующие сущности:

• class FastTextVectorizer
• class SBERTVectorizer
• class USEVectorizer
• class Word2VecVectorizer

Каждый из этих классов является векторизатором, который вы можете использовать при обучение своих классификационных моделей, а также во время инференса, чтобы модели на вход приходило уже векторное представление текста. Чтобы получить векторное представление текста вам нужно вызвать у векторизатора метод vectorize. Он принимает на вход объект TextPreprocessingResult и возвращает вектор как NumPy массив:

def vectorize(self, text_preprocessing_result: TextPreprocessingResult) -> np.ndarray:

Пример объекта TextPreprocessingResult можно найти здесь: https://github.com/sberdevices/saf_vectorizers/blob/main/saf_vectorizers/check_vectorizers.py

Чтобы подключить плагин, добавьте его имя в переменную PLUGINS в app_config вашего смартаппа:
PLUGINS = ["saf_vectorizers"]

В конфигурации классификатора, модель которого должна принимать на вход уже векторизированную реплику, следует добавить поле "vectorizer" с одним из значений (sbert, use, fasttext, word2vec) типа модели векторизации, та же что использовалась при обучение модели:

{
    "type": "scikit",
    "threshold": 0.7,
    "path": "pretrained_model.pkl",
    "intents": ["intent_1", "intent_2" ... "intent_n"],
    "vectorizer": "sbert"
}

Официальная документация

C вопросами и предложениями пишите нам по адресу developer@sberdevices.ru или вступайте в наш Telegram канал - SmartMarket Community.