谷歌發(fā)布TensorFlow優(yōu)化新功能TF.Text庫，可對語言文本AI模型進行周期性預(yù)處理，大大節(jié)約了AI開發(fā)者對文本模型的訓(xùn)練時間，簡化訓(xùn)練流程。

TensorFlow再填新功能！

谷歌宣布推出TensorFlow.Text，這是一個利用TensorFlow對語言文本模型進行預(yù)處理的庫。TF官博第一時間發(fā)布了更新消息，并對TF.Text的新功能和特性進行了簡要介紹。

TensorFlow一直以來致力于為用戶提供更廣泛的選擇，幫助用戶利用圖像和視頻數(shù)據(jù)構(gòu)建模型。但是，許多模型是以文本開頭的，從這些模型構(gòu)建的語言模型需要進行一些預(yù)處理，才能將文本輸入到模型中。比如關(guān)于使用IMDB數(shù)據(jù)集的文本分類教程，就是從已經(jīng)轉(zhuǎn)換為整數(shù)ID的文本數(shù)據(jù)開始入手的。

如果模型訓(xùn)練和推理的時間不一樣，在訓(xùn)練過程以外完成的預(yù)處理可能會和模型產(chǎn)生偏差，這就需要額外投入更多的時間和精力對預(yù)處理的過程進行協(xié)調(diào)。

TensorFlow本次推出的TF.Text就是為了解決這個問題，TF.Text是一個TensorFlow 2.0庫，可以使用PIP命令輕松安裝。它可以在基于文本的模型中定期執(zhí)行這些預(yù)處理過程，并提供TensorFlow核心組件中并未提供的、關(guān)于語言建模的更多功能和操作。

其中最常見的功能就是文本的詞條化（tokenization）。詞條化是將字符串分解為token的過程。這些token可能是單詞、數(shù)字和標點符號，或是上述幾種元素的組合。

TF.Text的Tokenizer使用RaggedTensors，這是一種用于識別文本的新型張量。

三個新的Tokenizer，系統(tǒng)解決文本AI模型預(yù)訓(xùn)練問題

TF.Text提供了三個新的tokenizer。其中最基本的是空白tokenizer，可以在ICU定義的空白字符（例如空格，制表符，換行符）上拆分UTF-8字符串。

tokenizer=tensorflow_text.WhitespaceTokenizer()tokens = tokenizer.tokenize(['everything not saved will be lost.', u'Sad?'.encode('UTF-8')])print(tokens.to_list())

[['everything', 'not', 'saved', 'will', 'be', 'lost.'], ['Sadxe2x98xb9']]

此次發(fā)布的初始版本還包括一個面向unicode腳本的tokenizer，可以根據(jù)Unicode腳本邊界拆分UTF-8字符串。值得注意的是，它和空白tokenizer很類似，最明顯的區(qū)別在于后者可以從標準文本（如USCRIPT_LATIN，USCRIPT_CYRILLIC等）中分割出標點符號。

tokenizer = tensorflow_text.UnicodeScriptTokenizer()tokens = tokenizer.tokenize(['everything not saved will be lost.', u'Sad?'.encode('UTF-8')])print(tokens.to_list())

[['everything', 'not', 'saved', 'will', 'be', 'lost', '.'], ['Sad', 'xe2x98xb9']]

TF.Text中提供的最后一個tokenizer是一個Wordpiece tokenizer。這是一個無監(jiān)督的tokenizer，需要一個預(yù)先確定的詞匯表，進一步將token分成子詞（前綴和后綴）。Wordpiece常用于谷歌的BERT模型。

def_CreateTable(vocab,num_oov=1): init = tf.lookup.KeyValueTensorInitializer( vocab, tf.range(tf.size(vocab, out_type=tf.int64), dtype=tf.int64), key_dtype=tf.string, value_dtype=tf.int64) return tf.lookup.StaticVocabularyTable( init, num_oov, lookup_key_dtype=tf.string)vocab_table = _CreateTable(["great", "they", "the", "##'", "##re", "##est"])tokens = [["they're", "the", "greatest"]]tokenizer = tensorflow_text.WordpieceTokenizer( vocab_table, token_out_type=tf.string)result = tokenizer.tokenize(tokens)print(result.to_list())

[[['they', "##'", '##re'], ['the'], ['great', '##est']]]

每個Tokenizer都在UTF-8編碼的字符串上進行標記，并提供了將字節(jié)偏移量轉(zhuǎn)換為原始字符串的選項。調(diào)用者可以了解創(chuàng)建的token的原始字符串中的字節(jié)對齊。

此外，TF.Text庫還包括歸一化、n-gram和標記序列約束等功能。

新功能組件密集發(fā)布，TensorFlow大家庭日益完善

有關(guān)更深入的實例，可以查看Colab notebook內(nèi)容，其中包含許多本文中未討論的新的可用操作的各種代碼段。未來計劃繼續(xù)提供更多新工具，讓使用TensorFlow構(gòu)建語言模型變得更加方便。

今年上半年，谷歌陸續(xù)發(fā)布了多個基于TensorFlow的新功能和新組件。5月，谷歌發(fā)布TensorFlow Graphics，讓機器學(xué)習(xí)與圖形和3D模型的關(guān)系更加密切。今年3月，谷歌發(fā)布旨在增強隱私保護的終端設(shè)備機器學(xué)習(xí)方法TensorFlow Federated。此外，TensorFlow框架面向JavaScript和iOS開發(fā)者的版本TensorFlow.js和TensorFlow Swift也于今年春天發(fā)布。