GPT2でdoc2vecする方法をChatGPT（無料）さんに聞いてみた

GenSiｍによるdoc2vec (文字列のベクトル化) が　どうも　うまくいかないので、GPT-2でdoc2vecする方法をChatGPT（無料）さんに聞いてみた

なのですが、

    document_embedding = torch.mean(last_hidden_state, dim=1).squeeze()
「すべてのサブワードにわたる隠れ状態ベクトルの平均を計算」

割と　doc2vecの記事でこういう方式が多いので、　これがイマイチ、自分の使い方とミスマッチなのかも



🍮
GPT-2 ドキュメントの埋め込み。


ユーザー
gpt-2から文書特徴ベクトル（文書埋め込み）を抽出する方法を教えてください

ChatGPT
GPT-2 からドキュメントの特徴ベクトル (ドキュメントの埋め込み) を抽出するには、次の手順に従います。

ドキュメントの前処理: GPT-2 では、特定の形式での入力が必要です。ドキュメントをサブワードにトークン化する必要があります。これは、GPT-2 の事前トレーニング中に使用したのと同じトークナイザーを使用して実行できます。

入力の準備: ドキュメントを前処理したら、GPT-2 が理解できる形式に変換する必要があります。これを行うには、BERT で使用される [CLS] や [SEP] トークンなど、ドキュメントの最初と最後に特別なトークンを追加します。

入力を GPT-2 にフィードする: 入力を準備したら、それを GPT-2 にフィードして、モデルの最後のレイヤーから最終的な隠れ状態ベクトルを取得できます。この隠れ状態ベクトルは、ドキュメントの埋め込みと見なすことができます。

モデルの微調整 (オプション): 特定のタスク用にラベル付けされたデータがある場合は、このデータで GPT-2 モデルを微調整できます。この微調整により、モデルの重みが更新され、当面のタスクに合わせて最適化され、より正確なドキュメントの埋め込みが可能になります。

ドキュメントの埋め込みを抽出する: モデルの最後のレイヤーから最終的な隠れ状態ベクトルを取得したら、それをドキュメントの埋め込みとして使用できます。このベクトルは、分類器や回帰モデルなど、他の機械学習モデルへの入力として使用できます。

これらの手順の正確な実装は、GPT-2 の操作に使用している特定のライブラリまたはフレームワークによって異なることに注意してください。たとえば、Hugging Face ライブラリは、Python で GPT-2 を操作するための便利な API を提供します。





ユーザー
Pythonコードを見せてください

ChatGPT
もちろん！Hugging Face トランスフォーマー ライブラリを使用して GPT-2 からドキュメントの埋め込みを抽出する Python コードの例を次に示します。

import torch

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Model
# Load pre-trained model and tokenizer

model = GPT2Model.from_pretrained('gpt2')

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
# Define document to be embedded

document = "This is a sample document to be embedded using GPT-2."
# Preprocess the document

encoded_document = tokenizer.encode(document, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')
# Generate document embedding

with torch.no_grad():

    model_output = model(encoded_document)

    last_hidden_state = model_output.last_hidden_state

    document_embedding = torch.mean(last_hidden_state, dim=1).squeeze()
# Print document embedding

print(document_embedding)

この例では、まずメソッドを使用して事前トレーニング済みの GPT-2 モデルとトークナイザーを読み込みますfrom_pretrained。次に、埋め込むドキュメントを定義し、encodeトークナイザのメソッドを使用して前処理します。

次に、前処理されたドキュメントを GPT-2 モデルにフィードし、last_hidden_stateモデル出力の属性を使用して最後のレイヤーから最終的な隠れ状態ベクトルを抽出します。次に、PyTorch のメソッドを使用してすべてのサブワードにわたる隠れ状態ベクトルの平均を計算しmean、ドキュメントの埋め込みを取得します。

最後に、ドキュメントの埋め込みベクトルを出力します。このコードは単なる例であり、特定のユース ケースに合わせて調整する必要がある場合があることに注意してください。