डेटाप्रॉक पर नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के लिए PySpark

1. खास जानकारी

नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी), टेक्स्ट वाले डेटा के बारे में अहम जानकारी हासिल करने और उससे जुड़े आंकड़े तैयार करने पर आधारित स्टडी है. इंटरनेट पर जनरेट होने वाले लेखन लगातार बढ़ते जा रहे हैं. अब संगठन, अपने टेक्स्ट का इस्तेमाल करके, अपने कारोबार के लिए काम की जानकारी पाना चाहते हैं.

एनएलपी का इस्तेमाल कई कामों के लिए किया जा सकता है. जैसे, भाषाओं का अनुवाद करना, भावनाओं का विश्लेषण करना, शुरुआत से वाक्य बनाना वगैरह. यह रिसर्च का एक सक्रिय क्षेत्र है, जो टेक्स्ट के साथ काम करने के हमारे तरीके को पूरी तरह बदल रहा है.

हम इस बारे में एक्सप्लोर करेंगे कि बड़े पैमाने पर टेक्स्ट वाले डेटा पर, एनएलपी को कैसे इस्तेमाल किया जाए. यह काफ़ी मुश्किल काम हो सकता है! अच्छी बात यह है कि हम इस काम को आसान बनाने के लिए, Spark MLlib और spark-nlp जैसी लाइब्रेरी का इस्तेमाल करेंगे.

2. हमारे इस्तेमाल का उदाहरण

हमारे (काल्पनिक) संगठन "फ़ूडकॉर्प" के चीफ़ डेटा साइंटिस्ट की दिलचस्पी फ़ूड इंडस्ट्री के रुझानों के बारे में ज़्यादा जानने में है. हमारे पास Reddit Subreddit r/food की पोस्ट के रूप में टेक्स्ट डेटा के एक संग्रह का ऐक्सेस है. इसका इस्तेमाल हम यह पता लगाने के लिए करेंगे कि लोग किस बारे में बात कर रहे हैं.

ऐसा करने के लिए, एनएलपी तरीका इस्तेमाल किया जा सकता है. इस तरीके को "टॉपिक मॉडलिंग" कहा जाता है. टॉपिक मॉडलिंग, आंकड़ों का एक ऐसा तरीका है जिससे दस्तावेज़ों के ग्रुप के सिमैंटिक मतलब में रुझानों की पहचान की जा सकती है. दूसरे शब्दों में कहें, तो हम Reddit पर मौजूद "पोस्ट" के अपने संग्रह पर विषय का एक मॉडल बना सकते हैं इससे "विषयों" की एक सूची जनरेट होगी या शब्दों के ऐसे ग्रुप जिनसे किसी रुझान के बारे में पता चलता हो.

अपना मॉडल बनाने के लिए, हम लेटेंट डिरिचलेट ऐलोकेशन (एलडीए) नाम के एल्गोरिदम का इस्तेमाल करेंगे. इसका इस्तेमाल अक्सर टेक्स्ट को क्लस्टर में बांटने के लिए किया जाता है. एलडीए के बारे में खास जानकारी यहां मिल सकती है.

3. प्रोजेक्ट बनाना

अगर आपके पास पहले से Google खाता (Gmail या Google Apps) नहीं है, तो एक खाता बनाएं. Google Cloud Platform कंसोल ( console.cloud.google.com) में साइन इन करें और एक नया प्रोजेक्ट बनाएं:

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2deefc9295d114ea.png

10-02-2016 12:45:26.png का स्क्रीनशॉट

इसके बाद, आपको Google Cloud के संसाधनों का इस्तेमाल करने के लिए, Cloud Console में बिलिंग की सुविधा चालू करनी होगी.

इस कोडलैब का इस्तेमाल करने के लिए आपको कुछ डॉलर से ज़्यादा खर्च नहीं करना चाहिए. हालांकि, अगर आप ज़्यादा संसाधनों का इस्तेमाल करने का फ़ैसला करते हैं या उन्हें चलाना बंद कर देते हैं, तो यह ज़्यादा हो सकता है. PySpark-BigQuery और Spark-NLP कोडलैब, दोनों में "साफ़ करें" के बारे में बताया गया है आखिर में.

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4. हमारा एनवायरमेंट सेट अप करना

सबसे पहले, हमें Dataproc और Compute Engine के एपीआई चालू करने होंगे.

स्क्रीन पर सबसे ऊपर बाईं ओर, मेन्यू आइकॉन पर क्लिक करें.

2bfc27ef9ba2ec7d.png

ड्रॉप-डाउन से एपीआई मैनेजर चुनें.

408af5f32c4b7c25.png

एपीआई और सेवाएं चालू करें पर क्लिक करें.

a9c0e84296a7ba5b.png

"Compute Engine" खोजें लिखें. "Google Compute Engine API" पर क्लिक करें पर क्लिक करें.

b6adf859758d76b3.png

Google Compute Engine पेज पर, चालू करें पर क्लिक करें

da5584a1cbc77104.png

इसके चालू होने के बाद, वापस जाने के लिए बाईं ओर वाले ऐरो पर क्लिक करें.

अब "Google Dataproc API" खोजें और उसे भी चालू कर सकें.

f782195d8e3d732a.png

इसके बाद, Cloud Console के सबसे ऊपर दाएं कोने में मौजूद बटन पर क्लिक करके Cloud Shell को खोलें:

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हम कुछ ऐसे एनवायरमेंट वैरिएबल सेट करने जा रहे हैं जिनका रेफ़रंस, कोडलैब के साथ-साथ आगे बढ़ने पर दिया जा सकता है. सबसे पहले, उस Dataproc क्लस्टर का नाम चुनें जिसे हम बनाने वाले हैं, जैसे कि "my-cluster". इसके बाद, इसे अपने एनवायरमेंट में सेट करें. अपनी पसंद का नाम इस्तेमाल करें.

CLUSTER_NAME=my-cluster

इसके बाद, यहां उपलब्ध विकल्पों में से किसी एक में से कोई ज़ोन चुनें. us-east1-b. इसका एक उदाहरण हो सकता है

REGION=us-east1

आखिर में, हमें वह सोर्स बकेट सेट करनी होगी जिससे हमारा काम डेटा को पढ़ने वाला है. हमारे पास bm_reddit बकेट में सैंपल डेटा उपलब्ध है. हालांकि, अगर आपने इस डेटा से पहले इसे पूरा कर लिया है, तो BigQuery में प्रोसेस होने से पहले की प्रोसेस के लिए PySpark से मिले डेटा का इस्तेमाल करें.

BUCKET_NAME=bm_reddit

हमारे एनवायरमेंट वैरिएबल को कॉन्फ़िगर करने के बाद, Dataproc क्लस्टर बनाने के लिए, यहां दिया गया कमांड चलाएं:

 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

आइए, हर निर्देश के बारे में जानते हैं:

gcloud beta dataproc clusters create ${CLUSTER_NAME}: आपने पहले जो नाम दिया है उसके साथ Dataproc क्लस्टर बनाने की प्रोसेस शुरू होगी. हम यहां Dataproc की बीटा सुविधाओं, जैसे कि कॉम्पोनेंट गेटवे को चालू करने के लिए, beta को शामिल करते हैं. इसके बारे में हमने नीचे चर्चा की है.

--zone=${ZONE}: यह क्लस्टर की जगह सेट करता है.

--worker-machine-type n1-standard-8: यह मशीन का टाइप है, जिसका इस्तेमाल हमारे कर्मचारियों के लिए किया जाता है.

--num-workers 4: हमारे क्लस्टर में चार कर्मचारी होंगे.

--image-version 1.4-debian9: यह Dataproc के उस इमेज वर्शन को दिखाता है जिसका हम इस्तेमाल करेंगे.

--initialization-actions ...: शुरुआती कार्रवाइयां कस्टम स्क्रिप्ट होती हैं, जिन्हें क्लस्टर और वर्कर बनाते समय एक्ज़ीक्यूट किया जाता है. इन्हें उपयोगकर्ता के ज़रिए बनाया जा सकता है और GCS (जीसीएस) बकेट में स्टोर किया जा सकता है या सार्वजनिक बकेट dataproc-initialization-actions से रेफ़र किया जा सकता है. यहां दी गई शुरुआती कार्रवाई, Pip का इस्तेमाल करके Python पैकेज इंस्टॉल करने की अनुमति देगी. ऐसा, --metadata फ़्लैग के साथ किया जाएगा.

--metadata 'PIP_PACKAGES=google-cloud-storage spark-nlp': यह Dataproc में इंस्टॉल करने के लिए, स्पेस से अलग किए गए पैकेज की सूची है. इस मामले में, हम google-cloud-storage Python क्लाइंट लाइब्रेरी और spark-nlp को इंस्टॉल करेंगे.

--optional-components=ANACONDA: वैकल्पिक कॉम्पोनेंट ऐसे सामान्य पैकेज होते हैं जिनका इस्तेमाल Dataproc के साथ किया जाता है. ये कॉम्पोनेंट, डेटा इकट्ठा करने के दौरान Dataproc क्लस्टर पर अपने-आप इंस्टॉल हो जाते हैं. शुरुआती कार्रवाइयों के मुकाबले, वैकल्पिक कॉम्पोनेंट का इस्तेमाल करने के फ़ायदों में, ऐप्लिकेशन को शुरू करने में कम समय लगता है. साथ ही, इसे Dataproc के खास वर्शन के लिए टेस्ट किया जाता है. कुल मिलाकर, वे ज़्यादा भरोसेमंद होती हैं.

--enable-component-gateway: यह फ़्लैग हमें Zeppelin, Jupyter या Spark History जैसे सामान्य यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) देखने के लिए डेटाप्रॉक के कॉम्पोनेंट गेटवे का फ़ायदा उठाने की सुविधा देता है. नोट: इनमें से कुछ के लिए संबंधित वैकल्पिक घटक की आवश्यकता है.

Dataproc के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, कृपया यह कोडलैब देखें.

इसके बाद, सैंपल कोड और cd की मदद से रेपो का क्लोन बनाने के लिए, अपने Cloud Shell में यहां दिए गए निर्देशों का पालन करें:

cd
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-dataproc
cd cloud-dataproc/codelabs/spark-nlp

5. स्पार्क एमएललिब

Spark MLlib, Apache Spark में लिखी गई स्केलेबल मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है. Spark की परफ़ॉर्मेंस का इस्तेमाल करके, बेहतर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के सुइट का इस्तेमाल करके, MLlib बड़े डेटा का विश्लेषण कर सकता है. इसमें Java, Scala, Python, और R के एपीआई इस्तेमाल किए जा सकते हैं. इस कोडलैब में, हम खास तौर पर Python पर फ़ोकस करेंगे.

MLlib में ट्रांसफ़ॉर्मर और एस्टिमेटर का एक बड़ा सेट होता है. ट्रांसफ़ॉर्मर एक ऐसा टूल है जो आपके डेटा में बदलाव कर सकता है. आम तौर पर, यह transform() फ़ंक्शन की मदद से काम करता है. वहीं, एस्टिमेटर पहले से तैयार एल्गोरिदम होता है. इस एल्गोरिदम की मदद से, fit() फ़ंक्शन की मदद से अपने डेटा को ट्रेन किया जा सकता है.

ट्रांसफ़ॉर्मर के उदाहरण में ये शामिल हैं:

  • टोकनाइज़ेशन (शब्दों की स्ट्रिंग से संख्याओं का वेक्टर बनाना)
  • वन-हॉट एन्कोडिंग (किसी स्ट्रिंग में मौजूद शब्दों को दर्शाने वाला एक स्पैर्स वेक्टर बनाना)
  • स्टॉपवर्ड रिमूवर (ऐसे शब्दों को हटाना जो स्ट्रिंग में सिमैंटिक वैल्यू नहीं जोड़ते)

अनुमान लगाने वालों के उदाहरण में ये शामिल हैं:

  • क्लासिफ़िकेशन (यह सेब है या संतरा?)
  • रिग्रेशन (इस सेब की क़ीमत कितनी होनी चाहिए?)
  • क्लस्टरिंग (सभी सेब एक-दूसरे से कितने समान हैं?)
  • डिसिज़न ट्री (अगर रंग == नारंगी है, तो यह एक नारंगी है. नहीं तो यह सेब है)
  • डाइमेंशन के हिसाब से डेटा को कम करना (क्या हम अपने डेटासेट से सुविधाएं हटाकर, सेब और संतरे के बीच अंतर कर सकते हैं?).

MLlib में मशीन लर्निंग के अन्य सामान्य तरीकों के लिए भी टूल मौजूद हैं. जैसे, हाइपर पैरामीटर ट्यूनिंग और चुनने के साथ-साथ क्रॉस-वैलिडेशन.

इसके अलावा, MLlib में Pipelines API होता है. इससे अलग-अलग ट्रांसफ़ॉर्मर का इस्तेमाल करके, डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन पाइपलाइन बनाई जा सकती है. साथ ही, उन्हें फिर से लागू किया जा सकता है.

6. Spark-NLP

Spark-nlp एक लाइब्रेरी है जिसे जॉन स्नो लैब ने Spark का इस्तेमाल करके कुशल नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के काम करने के लिए बनाया है. इसमें पहले से मौजूद टूल मौजूद होते हैं, जिन्हें एनोटेटर कहते हैं. ये सामान्य कामों के लिए इस्तेमाल किए जाते हैं, जैसे कि:

  • टोकनाइज़ेशन (शब्दों की स्ट्रिंग से संख्याओं का वेक्टर बनाना)
  • शब्द एम्बेड करना (वेक्टर के ज़रिए शब्दों के बीच संबंध तय करना)
  • बातचीत के बीच के हिस्से के टैग (कौनसे शब्द संज्ञा हैं? क्रिया कौन-सी होती हैं?)

कोडलैब के इस स्कोप से बाहर होने पर, spark-nlp, TensorFlow के साथ भी अच्छी तरह से इंटिग्रेट होता है.

सबसे बड़ी बात यह है कि Spark-NLP, MLlib Pipelines में आसानी से फ़िट होने वाले कॉम्पोनेंट उपलब्ध कराकर Spark MLlib की क्षमताओं को बढ़ाता है.

7. प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग के लिए सबसे सही तरीके

अपने डेटा से काम की जानकारी हासिल करने से पहले, हमें साफ़-सफ़ाई की कुछ बातों का ध्यान रखना होगा. प्रीप्रोसेसिंग के लिए हम नीचे दिए गए कदम उठाएंगे:

टोकनाइज़ेशन

परंपरागत रूप से हम सबसे पहले "टोकन बनाना" चाहते हैं के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है. इसमें डेटा को लेकर उसे "टोकन" के आधार पर बांटा जाता है शब्दों या शब्दों को शामिल न करें. आम तौर पर, इस चरण में हम विराम चिह्न हटा देते हैं और सभी शब्दों को अंग्रेज़ी के छोटे अक्षरों में सेट कर देते हैं. उदाहरण के लिए, मान लें कि हमारे पास यह स्ट्रिंग है: What time is it? टोकनाइज़ेशन के बाद, इस वाक्य में चार टोकन होंगे: "what" , "time", "is", "it". हम नहीं चाहते कि मॉडल, what शब्द को दो अलग-अलग शब्दों के तौर पर दो अलग-अलग कैपिटल लेटर के तौर पर ट्रीट करे. इसके अलावा, विराम चिह्न की मदद से हम शब्दों से बेहतर अनुमान नहीं लगा पाते. इसलिए, हम इसे हटा भी देते हैं.

नॉर्मलाइज़ेशन

हम अक्सर "नॉर्मलाइज़" करना चाहते हैं, के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे, मिलते-जुलते मतलब वाले शब्दों की जगह वही शब्द आ जाएगा. उदाहरण के लिए, अगर "लड़की", "लड़ाई हुई" शब्द हैं और "दो तारीख की" टेक्स्ट में पहचाने जाते हैं, तो नॉर्मलाइज़ेशन की जगह "बैटल्ड" दिख सकता है और "दो तारीख की" "लड़ाई" शब्द के साथ.

स्टेमिंग

स्टेमिंग, शब्दों के मूल मतलब की जगह ले लेंगे. उदाहरण के लिए, शब्द "कार", "कारें'" और "कार की" सभी शब्दों के स्थान पर "कार" शब्द आ जाएगा, क्योंकि ये सभी शब्द अपने मूल में एक ही बात का संकेत देते हैं.

स्टॉपवर्ड हटाना

स्टॉपवर्ड, "और" जैसे शब्द होते हैं और "यह" जो आम तौर पर किसी वाक्य के सिमैंटिक मतलब में कोई वैल्यू नहीं जोड़ती. आम तौर पर, हम अपने टेक्स्ट डेटासेट में ग़ैर-ज़रूरी आवाज़ों को कम करने के लिए, इन्हें हटाना चाहते हैं.

8. नौकरी की तैयारी

आइए, अब इस नौकरी के बारे में बात करते हैं. कोड cloud-dataproc/codelabs/spark-nlp/topic_model.py पर मिल सकता है. क्या हो रहा है, यह समझने के लिए इसे और उससे जुड़ी टिप्पणियों को पढ़ने में कम से कम कई मिनट बिताएं. हम नीचे कुछ सेक्शन को भी हाइलाइट करेंगे:

# 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}")

काम करना

चलो, अब अपना काम शुरू करते हैं. आगे बढ़ें और इन कमांड को चलाएं:

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}

इस निर्देश की मदद से, हम Dataproc जॉब एपीआई का इस्तेमाल कर पाते हैं. निर्देश pyspark को शामिल करके, हम क्लस्टर को बताते हैं कि यह PySpark जॉब है. हम क्लस्टर का नाम, यहां उपलब्ध वैकल्पिक पैरामीटर, और जॉब वाली फ़ाइल का नाम देते हैं. इस मामले में, हम --properties पैरामीटर दे रहे हैं. इससे हमें स्पार्क, यार्न या डेटाप्रॉक की अलग-अलग प्रॉपर्टी को बदलने में मदद मिलती है. हम Spark प्रॉपर्टी packages को बदल रहे हैं. इससे हम Spark को बता पाएंगे कि हम spark-nlp को अपने काम के पैकेज के तौर पर शामिल करना चाहते हैं. हम --driver-log-levels root=FATAL पैरामीटर भी दे रहे हैं, जो गड़बड़ियों को छोड़कर PySpark से ज़्यादातर लॉग आउटपुट को छिपा देगा. आम तौर पर, स्पार्क लॉग में शोर होता है.

आखिर में, -- ${BUCKET} खुद Python स्क्रिप्ट के लिए एक कमांड लाइन आर्ग्युमेंट है, जो बकेट का नाम देता है. -- और ${BUCKET} के बीच का स्पेस नोट करें.

काम को चलाने के कुछ मिनट बाद, हमें अपने मॉडल वाले आउटपुट दिखाई देगा:

167f4c839385dcf0.png

बहुत बढ़िया!! क्या अपने मॉडल से मिले आउटपुट को देखकर ट्रेंड का पता लगाया जा सकता है? हमारे बारे में क्या ख्याल है?

ऊपर दिए गए नतीजे से पता चलता है कि विषय 8 में ब्रेकफ़ास्ट फ़ूड और विषय 9 से जुड़ी मिठाइयां शामिल हैं.

9. साफ़-सफ़ाई सेवा

इस क्विकस्टार्ट के पूरा होने के बाद, आपके GCP खाते पर गैर-ज़रूरी शुल्क लगने से बचने के लिए:

  1. एनवायरमेंट और अपने बनाए गए एनवायरमेंट के लिए, Cloud Storage बकेट को मिटाना
  2. Dataproc एनवायरमेंट को मिटाएं.

अगर आपने सिर्फ़ इस कोडलैब के लिए कोई प्रोजेक्ट बनाया है, तो आपके पास उसे मिटाने का विकल्प भी होता है:

  1. GCP कंसोल में, प्रोजेक्ट पेज पर जाएं.
  2. प्रोजेक्ट की सूची में, वह प्रोजेक्ट चुनें जिसे आपको मिटाना है. इसके बाद, मिटाएं पर क्लिक करें.
  3. बॉक्स में, प्रोजेक्ट आईडी लिखें और फिर प्रोजेक्ट मिटाने के लिए शट डाउन करें पर क्लिक करें.

लाइसेंस

इस काम को Creative Commons एट्रिब्यूशन 3.0 सामान्य लाइसेंस और Apache 2.0 लाइसेंस के तहत लाइसेंस मिला है.