1. Visão geral
O processamento de linguagem natural (PLN) é o estudo de como gerar insights e realizar análises de dados textuais. À medida que a quantidade de textos gerados na Internet continua crescendo, as organizações estão buscando aproveitar os textos para conseguir informações relevantes para os negócios.
A PLN pode ser usada para tudo, desde a tradução de idiomas até a análise de sentimentos e a geração de frases do zero, entre outras coisas. É uma área ativa de pesquisa que está transformando a forma como trabalhamos com texto.
Vamos explorar como usar a PNL em grandes quantidades de dados textuais em escala. Essa pode ser uma tarefa difícil. Felizmente, vamos aproveitar bibliotecas como Spark MLlib e spark-nlp para facilitar isso.
2. Nosso caso de uso
O cientista-chefe de dados da nossa organização fictícia, a "FoodCorp", quer saber mais sobre as tendências do setor alimentício. Temos acesso a um corpus de dados de texto na forma de postagens do subreddit r/food do Reddit, que vamos usar para saber sobre o que as pessoas estão falando.
Uma abordagem para fazer isso é por meio de um método de NLP conhecido como "modelagem de tópicos". A modelagem de tópicos é um método estatístico que identifica tendências nos significados semânticos de um grupo de documentos. Em outras palavras, podemos criar um modelo de tópicos no nosso corpus de "postagens" do Reddit, que vai gerar uma lista de "tópicos" ou grupos de palavras que descrevem uma tendência.
Para criar nosso modelo, vamos usar um algoritmo chamado Alocação de Dirichlet latente (LDA, na sigla em inglês), que é usado com frequência para agrupar textos. Uma excelente introdução à LDA pode ser encontrada aqui.
3. Como criar um projeto
Se você ainda não tem uma Conta do Google (Gmail ou Google Apps), crie uma. Faça login no console do Google Cloud Platform ( console.cloud.google.com) e crie um novo projeto:
Em seguida, ative o faturamento no console do Cloud para usar os recursos do Google Cloud.
A execução por meio deste codelab não vai custar mais do que alguns dólares, mas pode ser mais se você decidir usar mais recursos ou se deixá-los em execução. Os codelabs PySpark-BigQuery e Spark-NLP explicam a etapa "Limpeza" no final.
Novos usuários do Google Cloud Platform estão qualificados para um teste sem custo financeiro de US$300.
4. Como configurar nosso ambiente
Primeiro, precisamos ativar as APIs Dataproc e Compute Engine.
Clique no ícone de menu no canto superior esquerdo da tela.
Selecione "API Manager" no menu suspenso.
Clique em Ativar APIs e serviços.
Pesquise "Compute Engine" na caixa de pesquisa. Clique em "API Google Compute Engine" na lista de resultados que aparece.
Na página do Google Compute Engine, clique em Ativar.
Depois de fazer a ativação, clique na seta para a esquerda para voltar.
Agora, pesquise "API Google Dataproc" e ative também.
Em seguida, abra o Cloud Shell clicando no botão no canto superior direito do console:
Vamos definir algumas variáveis de ambiente que podemos usar como referência ao prosseguirmos com o codelab. Primeiro, escolha um nome para o cluster do Dataproc que vamos criar, como "my-cluster", e defina-o no seu ambiente. Use o nome que preferir.
CLUSTER_NAME=my-cluster
Em seguida, escolha uma zona disponível. Um exemplo pode ser us-east1-b.
REGION=us-east1
Por fim, precisamos definir o bucket de origem de onde o job vai ler os dados. Temos dados de amostra disponíveis no bucket bm_reddit, mas sinta-se à vontade para usar os dados que você gerou no PySpark para pré-processamento de dados do BigQuery, se você tiver concluído antes deste.
BUCKET_NAME=bm_reddit
Com as variáveis de ambiente configuradas, vamos executar o comando a seguir para criar o cluster do Dataproc:
gcloud beta dataproc clusters create ${CLUSTER_NAME} \
--region ${REGION} \
--metadata 'PIP_PACKAGES=google-cloud-storage spark-nlp==2.7.2' \
--worker-machine-type n1-standard-8 \
--num-workers 4 \
--image-version 1.4-debian10 \
--initialization-actions gs://dataproc-initialization-actions/python/pip-install.sh \
--optional-components=JUPYTER,ANACONDA \
--enable-component-gateway
Vamos conferir cada um desses comandos:
gcloud beta dataproc clusters create ${CLUSTER_NAME}: inicia a criação de um cluster do Dataproc com o nome fornecido anteriormente. Incluímos beta para ativar recursos Beta do Dataproc, como o Gateway de componentes, que será discutido abaixo.
--zone=${ZONE}: define o local do cluster.
--worker-machine-type n1-standard-8: é o tipo de máquina a ser usado para os workers.
--num-workers 4: teremos quatro workers no cluster.
--image-version 1.4-debian9: indica a versão da imagem do Dataproc que vamos usar.
--initialization-actions ...: as ações de inicialização são scripts personalizados que são executados ao criar clusters e workers. Eles podem ser criados e armazenados em um bucket do GCS ou referenciados no bucket público dataproc-initialization-actions. A ação de inicialização incluída aqui permite instalações de pacotes Python usando o Pip, conforme fornecido com a flag --metadata.
--metadata 'PIP_PACKAGES=google-cloud-storage spark-nlp': é uma lista separada por espaços de pacotes a serem instalados no Dataproc. Neste caso, vamos instalar a biblioteca de cliente google-cloud-storage do Python e spark-nlp.
--optional-components=ANACONDA: os componentes opcionais são pacotes comuns usados com o Dataproc e instalados automaticamente nos clusters do Dataproc durante a criação. As vantagens de usar componentes opcionais em vez de ações de inicialização incluem tempos de inicialização mais rápidos e testes para versões específicas do Dataproc. Em geral, eles são mais confiáveis.
--enable-component-gateway: essa flag permite aproveitar o Gateway de componentes do Dataproc para visualizar interfaces comuns, como o Zeppelin, o Jupyter ou o histórico do Spark. Observação: algumas delas exigem o componente opcional associado.
Para uma introdução mais detalhada ao Dataproc, confira este codelab.
Em seguida, execute os comandos abaixo no Cloud Shell para clonar o repositório com o código de exemplo e acessar o diretório correto:
cd
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-dataproc
cd cloud-dataproc/codelabs/spark-nlp
5. Spark MLlib
O Spark MLlib é uma biblioteca de machine learning escalonável escrita no Apache Spark. Ao aproveitar a eficiência do Spark com um conjunto de algoritmos de machine learning ajustados, o MLlib pode analisar grandes quantidades de dados. Ela tem APIs em Java, Scala, Python e R. Neste codelab, vamos nos concentrar especificamente no Python.
O MLlib contém um grande conjunto de transformadores e estimadores. Um transformador é uma ferramenta que pode mudar ou alterar seus dados, normalmente com uma função transform(), enquanto um estimador é um algoritmo pré-criado em que você pode treinar seus dados, normalmente com uma função fit().
Exemplos de transformadores incluem:
- tokenização (criação de um vetor de números a partir de uma string de palavras)
- codificação one-hot (criação de um vetor esparso de números que representam palavras presentes em uma string)
- Remoção de palavras sem sentido (remoção de palavras que não adicionam valor semântico a uma string)
Exemplos de estimadores incluem:
- classificação (é uma maçã ou uma laranja?)
- regressão (quanto custa essa maçã?)
- agrupamento (quão semelhantes são todas as maçãs?)
- árvores de decisão (se a cor for igual a laranja, então é uma laranja. Caso contrário, é uma maçã)
- redução de dimensionalidade (é possível remover recursos do conjunto de dados e ainda diferenciar uma maçã de uma laranja?).
O MLlib também contém ferramentas para outros métodos comuns de aprendizado de máquina, como ajuste e seleção de hiperparâmetros, além de validação cruzada.
Além disso, o MLlib contém a API Pipelines, que permite criar pipelines de transformação de dados usando diferentes transformadores que podem ser executados novamente.
6. Spark-NLP
Spark-nlp é uma biblioteca criada pela John Snow Labs para realizar tarefas eficientes de processamento de linguagem natural usando o Spark. Ele contém ferramentas integradas chamadas de anotadores para tarefas comuns, como:
- tokenização (criação de um vetor de números a partir de uma string de palavras)
- Criar embeddings de palavras (definir a relação entre palavras por meio de vetores)
- tags de classe gramatical (quais palavras são substantivos? Quais são os verbos?)
Embora esteja fora do escopo deste codelab, o spark-nlp também se integra bem ao TensorFlow.
Talvez o mais importante seja que o Spark-NLP estende os recursos do Spark MLlib fornecendo componentes que se encaixam facilmente nos pipelines do MLlib.
7. Práticas recomendadas para processamento de linguagem natural
Antes de extrair informações úteis dos nossos dados, precisamos cuidar de algumas tarefas de manutenção. Estas são as etapas de pré-processamento que vamos seguir:
Tokenização
A primeira coisa que queremos fazer é "tokenizar" os dados. Isso envolve pegar os dados e dividi-los com base em "tokens" ou palavras. Geralmente, removemos a pontuação e definimos todas as palavras como letras minúsculas nesta etapa. Por exemplo, digamos que temos a seguinte string: What time is it? Após a tokenização, essa frase consistiria em quatro tokens: "what" , "time", "is", "it". Não queremos que o modelo trate a palavra what como duas palavras diferentes com duas maiúsculas diferentes. Além disso, a pontuação geralmente não nos ajuda a aprender melhor a inferência das palavras, então também a removemos.
Normalização
Muitas vezes, queremos "normalizar" os dados. Isso vai substituir palavras com significados semelhantes pela mesma coisa. Por exemplo, se as palavras "fought", "battled" e "dueled" forem identificadas no texto, a normalização poderá substituir "battled" e "dueled" pela palavra "fought".
Extração de raiz
A derivação substitui as palavras pelo significado da raiz. Por exemplo, as palavras "carro", "carros" e "carros'" seriam substituídas pela palavra "carro", já que todas essas palavras implicam a mesma coisa na raiz.
Remoção de palavras invariáveis
Palavras sem sentido são palavras como "e" e "o" que normalmente não agregam valor ao significado semântico de uma frase. Normalmente, queremos remover esses elementos para reduzir o ruído nos nossos conjuntos de dados de texto.
8. Como executar o job
Vamos conferir o job que vamos executar. O código pode ser encontrado em cloud-dataproc/codelabs/spark-nlp/topic_model.py. Leia o código e os comentários associados para entender o que está acontecendo. Também vamos destacar algumas das seções abaixo:
# Python imports
import sys
# spark-nlp components. Each one is incorporated into our pipeline.
from sparknlp.annotator import Lemmatizer, Stemmer, Tokenizer, Normalizer
from sparknlp.base import DocumentAssembler, Finisher
# A Spark Session is how we interact with Spark SQL to create Dataframes
from pyspark.sql import SparkSession
# These allow us to create a schema for our data
from pyspark.sql.types import StructField, StructType, StringType, LongType
# Spark Pipelines allow us to sequentially add components such as transformers
from pyspark.ml import Pipeline
# These are components we will incorporate into our pipeline.
from pyspark.ml.feature import StopWordsRemover, CountVectorizer, IDF
# LDA is our model of choice for topic modeling
from pyspark.ml.clustering import LDA
# Some transformers require the usage of other Spark ML functions. We import them here
from pyspark.sql.functions import col, lit, concat
# This will help catch some PySpark errors
from pyspark.sql.utils import AnalysisException
# Assign bucket where the data lives
try:
bucket = sys.argv[1]
except IndexError:
print("Please provide a bucket name")
sys.exit(1)
# Create a SparkSession under the name "reddit". Viewable via the Spark UI
spark = SparkSession.builder.appName("reddit topic model").getOrCreate()
# Create a three column schema consisting of two strings and a long integer
fields = [StructField("title", StringType(), True),
StructField("body", StringType(), True),
StructField("created_at", LongType(), True)]
schema = StructType(fields)
# We'll attempt to process every year / month combination below.
years = ['2016', '2017', '2018', '2019']
months = ['01', '02', '03', '04', '05', '06',
'07', '08', '09', '10', '11', '12']
# This is the subreddit we're working with.
subreddit = "food"
# Create a base dataframe.
reddit_data = spark.createDataFrame([], schema)
# Keep a running list of all files that will be processed
files_read = []
for year in years:
for month in months:
# In the form of <project-id>.<dataset>.<table>
gs_uri = f"gs://{bucket}/reddit_posts/{year}/{month}/{subreddit}.csv.gz"
# If the table doesn't exist we will simply continue and not
# log it into our "tables_read" list
try:
reddit_data = (
spark.read.format('csv')
.options(codec="org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec")
.load(gs_uri, schema=schema)
.union(reddit_data)
)
files_read.append(gs_uri)
except AnalysisException:
continue
if len(files_read) == 0:
print('No files read')
sys.exit(1)
# Replacing null values with their respective typed-equivalent is usually
# easier to work with. In this case, we'll replace nulls with empty strings.
# Since some of our data doesn't have a body, we can combine all of the text
# for the titles and bodies so that every row has useful data.
df_train = (
reddit_data
# Replace null values with an empty string
.fillna("")
.select(
# Combine columns
concat(
# First column to concatenate. col() is used to specify that we're referencing a column
col("title"),
# Literal character that will be between the concatenated columns.
lit(" "),
# Second column to concatenate.
col("body")
# Change the name of the new column
).alias("text")
)
)
# Now, we begin assembling our pipeline. Each component here is used to some transformation to the data.
# The Document Assembler takes the raw text data and convert it into a format that can
# be tokenized. It becomes one of spark-nlp native object types, the "Document".
document_assembler = DocumentAssembler().setInputCol("text").setOutputCol("document")
# The Tokenizer takes data that is of the "Document" type and tokenizes it.
# While slightly more involved than this, this is effectively taking a string and splitting
# it along ths spaces, so each word is its own string. The data then becomes the
# spark-nlp native type "Token".
tokenizer = Tokenizer().setInputCols(["document"]).setOutputCol("token")
# The Normalizer will group words together based on similar semantic meaning.
normalizer = Normalizer().setInputCols(["token"]).setOutputCol("normalizer")
# The Stemmer takes objects of class "Token" and converts the words into their
# root meaning. For instance, the words "cars", "cars'" and "car's" would all be replaced
# with the word "car".
stemmer = Stemmer().setInputCols(["normalizer"]).setOutputCol("stem")
# The Finisher signals to spark-nlp allows us to access the data outside of spark-nlp
# components. For instance, we can now feed the data into components from Spark MLlib.
finisher = Finisher().setInputCols(["stem"]).setOutputCols(["to_spark"]).setValueSplitSymbol(" ")
# Stopwords are common words that generally don't add much detail to the meaning
# of a body of text. In English, these are mostly "articles" such as the words "the"
# and "of".
stopword_remover = StopWordsRemover(inputCol="to_spark", outputCol="filtered")
# Here we implement TF-IDF as an input to our LDA model. CountVectorizer (TF) keeps track
# of the vocabulary that's being created so we can map our topics back to their
# corresponding words.
# TF (term frequency) creates a matrix that counts how many times each word in the
# vocabulary appears in each body of text. This then gives each word a weight based
# on its frequency.
tf = CountVectorizer(inputCol="filtered", outputCol="raw_features")
# Here we implement the IDF portion. IDF (Inverse document frequency) reduces
# the weights of commonly-appearing words.
idf = IDF(inputCol="raw_features", outputCol="features")
# LDA creates a statistical representation of how frequently words appear
# together in order to create "topics" or groups of commonly appearing words.
lda = LDA(k=10, maxIter=10)
# We add all of the transformers into a Pipeline object. Each transformer
# will execute in the ordered provided to the "stages" parameter
pipeline = Pipeline(
stages = [
document_assembler,
tokenizer,
normalizer,
stemmer,
finisher,
stopword_remover,
tf,
idf,
lda
]
)
# We fit the data to the model.
model = pipeline.fit(df_train)
# Now that we have completed a pipeline, we want to output the topics as human-readable.
# To do this, we need to grab the vocabulary generated from our pipeline, grab the topic
# model and do the appropriate mapping. The output from each individual component lives
# in the model object. We can access them by referring to them by their position in
# the pipeline via model.stages[<ind>]
# Let's create a reference our vocabulary.
vocab = model.stages[-3].vocabulary
# Next, let's grab the topics generated by our LDA model via describeTopics(). Using collect(),
# we load the output into a Python array.
raw_topics = model.stages[-1].describeTopics().collect()
# Lastly, let's get the indices of the vocabulary terms from our topics
topic_inds = [ind.termIndices for ind in raw_topics]
# The indices we just grab directly map to the term at position <ind> from our vocabulary.
# Using the below code, we can generate the mappings from our topic indices to our vocabulary.
topics = []
for topic in topic_inds:
_topic = []
for ind in topic:
_topic.append(vocab[ind])
topics.append(_topic)
# Let's see our topics!
for i, topic in enumerate(topics, start=1):
print(f"topic {i}: {topic}")
Como executar o job
Vamos executar o job. Execute o comando a seguir:
gcloud dataproc jobs submit pyspark --cluster ${CLUSTER_NAME}\
--region ${REGION}\
--properties=spark.jars.packages=com.johnsnowlabs.nlp:spark-nlp_2.11:2.7.2\
--driver-log-levels root=FATAL \
topic_model.py \
-- ${BUCKET_NAME}
Esse comando permite aproveitar a API Dataproc Jobs. Ao incluir o comando pyspark, indicamos ao cluster que este é um job do PySpark. Fornecemos o nome do cluster, parâmetros opcionais dos disponíveis aqui e o nome do arquivo que contém o job. No nosso caso, fornecemos o parâmetro --properties, que permite mudar várias propriedades do Spark, Yarn ou Dataproc. Estamos mudando a propriedade packages do Spark, que permite informar ao Spark que queremos incluir spark-nlp como pacote com nosso job. Também fornecemos os parâmetros --driver-log-levels root=FATAL, que vão suprimir a maior parte da saída de registro do PySpark, exceto erros. Em geral, os registros do Spark tendem a ser barulhentos.
Por fim, -- ${BUCKET} é um argumento de linha de comando para o script Python que fornece o nome do bucket. Observe o espaço entre -- e ${BUCKET}.
Depois de alguns minutos de execução do job, a saída com nossos modelos vai aparecer:
Ótimo! Você consegue inferir tendências analisando a saída do modelo? E o nosso?
Com base na saída acima, é possível inferir uma tendência do tópico 8 referente a alimentos para o café da manhã e sobremesas do tópico 9.
9. Limpeza
Para evitar cobranças desnecessárias na sua conta do GCP após a conclusão deste guia de início rápido:
- Exclua o bucket do Cloud Storage criado para o ambiente.
- Exclua o ambiente do Dataproc.
Se você criou um projeto apenas para este codelab, também pode excluí-lo:
- No Console do GCP, acesse a página Projetos.
- Na lista de projetos, selecione o que você quer excluir e clique em Excluir.
- Na caixa, digite o ID do projeto e clique em Encerrar para excluir o projeto.
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