Add converter.py

converter.py

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+import numpy as xp # TODO: cupyにも対応する
+
+# データ変換クラスの定義
+class DataConverter:
+	def __init__(self, batch_col_size=15):
+		'''
+		クラスの初期化
+		:param batch_col_size: 学習時のミニバッチ単語数サイズ
+		'''
+		self.mecab = MeCab.Tagger('-d /usr/local/Cellar/mecab-ipadic/2.7.0-20070801/lib/mecab/dic/ipadic') # 形態素解析器
+		self.vocab = { "<eos>": 0, "<unk>": 1 } # 単語辞書
+		self.batch_col_size = batch_col_size
+
+	def load(self, inputs, outputs):
+		'''
+		学習時に、教師データを読み込んでミニバッチサイズに対応したNumpy配列に変換する
+		:param inputs: inputデータ(list)
+		:param outputs: outputデータ(list)
+		'''
+		# 単語辞書の登録
+		self.vocab = { "<eos>": 0, "<unk>": 1 } # 単語辞書を初期化
+		queries, responses = [], []
+		for sentence_in, sentence_out in zip(inputs, outputs):
+			words_in = self.sentence2words(sentence_in)
+			words_out = self.sentence2words(sentence_out)
+			# 教師データのID化と整理
+			queries.append(self.sentence2ids(words=words_in, sentence_type="query"))
+			responses.append(self.sentence2ids(words=words_out, sentence_type="response"))
+			for word_in, word_out in zip(words_in, words_out):
+				if word_in not in self.vocab:
+					self.vocab[word_in] = len(self.vocab)
+				if word_out not in self.vocab:
+					self.vocab[word_out] = len(self.vocab)
+		self.train_queries = xp.vstack(queries)
+		self.train_responses = xp.vstack(responses)
+
+	def sentence2words(self, sentence):
+		'''
+		文章を単語の配列にして返却する
+		:param sentence: 文章文字列
+		:return: mecabでparseして単語ごとに分割したsentence
+		'''
+		sentence_words = []
+		for m in self.mecab.parse(sentence).split("\n"): # 形態素解析で単語に分解する
+			w = m.split("\t")[0].lower() # 単語
+			if len(w) == 0 or w == "eos": # 不正文字、eosは省略
+				continue
+			sentence_words.append(w)
+		sentence_words.append("<eos>") # 最後にvocabに登録している<eos>を代入する
+		return sentence_words
+
+	def sentence2ids(self, words, train=True, sentence_type="query"):
+		'''
+		文章を単語IDのNumpy配列に変換して返却する
+		:param sentence: 文章文字列
+		:param train: 学習用かどうか
+		:sentence_type: 学習用でミニバッチ対応のためのサイズ補填方向をクエリー・レスポンスで変更するため"query"or"response"を指定　
+		:return: 単語IDのNumpy配列
+		'''
+		ids = [] # 単語IDに変換して格納する配列
+		for word in words:
+			if word in self.vocab: # 単語辞書に存在する単語ならば、IDに変換する
+				ids.append(self.vocab[word])
+			else: # 単語辞書に存在しない単語ならば、<unk>に変換する
+				ids.append(self.vocab["<unk>"])
+		# 学習時は、ミニバッチ対応のため、単語数サイズを調整してNumpy変換する
+		if train:
+			if sentence_type == "query": # クエリーの場合は前方にミニバッチ単語数サイズになるまで-1を補填する
+				while len(ids) > self.batch_col_size: # ミニバッチ単語サイズよりも大きければ、ミニバッチ単語サイズになるまで先頭から削る
+					ids.pop(0)
+				ids = xp.array([-1]*(self.batch_col_size-len(ids))+ids, dtype="int32")
+			elif sentence_type == "response": # レスポンスの場合は後方にミニバッチ単語数サイズになるまで-1を補填する
+				while len(ids) > self.batch_col_size: # ミニバッチ単語サイズよりも大きければ、ミニバッチ単語サイズになるまで末尾から削る
+					ids.pop()
+				ids = xp.array(ids+[-1]*(self.batch_col_size-len(ids)), dtype="int32")
+		else: # 予測時は、そのままNumpy変換する
+			ids = xp.array([ids], dtype="int32")
+		return ids
+
+	# 予測時に使用する関数
+	def ids2words(self, ids):
+		'''
+		予測時に、単語IDのNumpy配列を単語に変換して返却する
+		:param ids: 単語IDのNumpy配列
+		:return: 単語の配列
+		'''
+		words = [] # 単語を格納する配列
+		for i in ids: # 順番に単語IDを単語辞書から参照して単語に変換する
+			words.append(list(self.vocab.keys())[list(self.vocab.values()).index(i)])
+		return words