Ohjeet

Virtuaaliympäristön luominen

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Sentencepiece-malli

iso-lc on sentencepiece-ohjelmalla luotu Unigram-malli, joka on koulutettu samalla aineistolla kuin alla oleva lstm2-malli. Mallissa on 24000 sanaketta. Kaikki tämän repon ohjelmat käyttävät tätä mallia.

Kielimallit

Mallit on koulutettu suomenkielisellä Wikipedialla (696 Mt), suomalaisilla eroottisilla novelleilla (103 Mt) ja Gutenberg-projektin suomenkielisillä teoksilla (464 Mt). Mallien kouluttamiseen on käytetty Fastai-kirjastoa ja sen oletusasetuksia.

• lstm2.pth – Valmiiksi koulutettu AWD-LSTM-malli.
• tf1.pth – Valmiiksi koulutettu Transformer-malli.
• txl1.pth – Valmiiksi koulutettu TransformerXL-malli.

Mallin kouluttaminen ja käyttäminen

Oletetaan, että aineisto on tiedostossa aineisto.txt. Aineisto voidaan enkoodata seuraavasti:

python3 encode.py aineisto.txt aineisto.npy

Tämän jälkeen kielimalli voidaan kouluttaa seuraavasti:

python3 train-model.py iso-lc.vocab aineisto.npy 5

Komento tallentaa luomansa mallit models/-kansioon. Luodun mallin avulla voi arpoa tekstiä interaktiivisesti seuraavasti:

python3 sample-model.py iso-lc final_model

Interaktiivisessa tilassa voi antaa kehotteen, ja mallin avulla arvotaan tekstiä joka todennäköisesti tulisi kehotteen perään. On myös mahdollista muuttaa joitain parametreja komennoilla, erityisesti /n <pituus> muuttaa generoitavan tekstin pituutta ja /temp <luku> muuttaa todennäköisyysjakauman skaalauslukua (0.7 on yleensä hyvä).

Mallin hienosäätäminen

Tiedostoissa Kalevala.ipynb, Vaalidata.ipynb ja Pyhis.ipynb on esimerkit mallin hienosäätämisestä tietyntyyppisen tekstin generoimiseksi.

Data on tätä varten muutettava CSV-muotoon esimerkiksi seuraavasti:

cat data.txt | sed -E '/^$/d;s/"/""/g;s/^|$/"/g' >data.csv

Sekalaisia skriptejä

• data/vaalidata.p6: Muuttaa Ylen vaalidatan alkuperäisestä CSV-muodosta yksisarakkeiseen CSV-muotoon, jonka voi syöttää helposti mallille.
• data/vaalidata-puolueet.p6: Muuttaa vaalidatan muotoon, jossa on mukana tieto puolueesta.
• sekalaista/filter-by-names.p6: Skripi syö CONLL-U-tiedoston ja valitsee joukon erisnimiä ja filteröi pois lauseet, joissa ei käytetä näitä erisnimiä.
• sekalaista/find-nearest.p6: Skriptillä voi etsiä tekstitiedostosta annetuilla sanoilla. Hyödyllinen, jos haluaa selvittää, mihin teksteihin generoitu teksti perustuu. Hitaahko.
• sekalaista/format-election-data.p6: Skriptin avulla voi tehdä Markdown-tiedoston generoidusta vaalikonedatasta.
• sekalaista/lausepuhelu.p6: Skripti interaktiiviseen tekstingenerointiin: ohjelma kirjoittaa tekstiä, sitten ihminen kirjoittaa vähän tekstiä ja sitten taas ohjelma, jne.