narius2030 / vietnamese-text-generator

Implement the word embedding for exploring the correlation among words - Design a sequence model for generating text

Introduction

Implement the word embedding for exploring the correlation among words - Design a sequence model for generating text

• Work-flow

Implement

• Apply natural language processing techniques, such as: remove punctuations and symbols, remove stop words, reformat text, tokenize words and create corpus
• Design an artificial neural network model for generating text by using LSTM, I use Embedding layer for embedding word from text to feature vector and find relationships among them
• In the final layer, I use Dense layer with Softmax activation function for classifying which word has the highest probability
• Besides, I implement a data pipeline using Apache Airflow for crawling text data from VnExpress, I utilize the BeautifulSoup for crawler

Buil Model

model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 50, input_length=50))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.LSTM(512, return_sequences=True))
model.add(tf.keras.layers.LSTM(512))
model.add(tf.keras.layers.Dense(100, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.2))
model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization())
model.add(tf.keras.layers.Dense(vocab_size, activation='softmax'))

Model: "sequential_2"
_________________________________________________________________
 Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================
 embedding_2 (Embedding)     (None, 50, 50)            190600    
                                                                 
 batch_normalization_4 (Bat  (None, 50, 50)            200       
 chNormalization)                                                
                                                                 
 lstm_4 (LSTM)               (None, 50, 512)           1153024   
                                                                 
 lstm_5 (LSTM)               (None, 512)               2099200   
                                                                 
 dense_9 (Dense)             (None, 100)               51300     
                                                                 
 dropout_2 (Dropout)         (None, 100)               0         
                                                                 
 batch_normalization_5 (Bat  (None, 100)               400       
 chNormalization)                                                
                                                                 
 dense_10 (Dense)            (None, 3812)              385012    
                                                                 
=================================================================
Total params: 3879736 (14.80 MB)
Trainable params: 3879436 (14.80 MB)
Non-trainable params: 300 (1.17 KB)
_______________________________________

Generated Text Sample

• The highest probability sentence

text = generator.generate_sentences('cầu_thủ cầm vại bia lớn dội vào hlv và cầu_thủ khác', 20)

""" result: cầu_thủ cầm vại bia lớn dội vào hlv và cầu_thủ khác là hành_động ăn_mừng thường thấy sau khi giành bundesliga tối 144 nếu thắng werder bremen trên sân_nhà leverkusen sẽ đủ """

• Top 3 highest probability sentences

text_input = "cầu_thủ cầm vại bia lớn dội vào hlv và cầu_thủ khác"
generator.generate_possible_sentences(text_input, top_n=3, n_words=20)

""" result: ['cầu_thủ cầm vại bia lớn dội vào hlv và cầu_thủ khác đã chơi giúp họ giành danh_hiệu atp ở anfield nhất tại world_cup qua anh từng giành nhiều danh_hiệu tập_thể lớn cũng',
 'cầu_thủ cầm vại bia lớn dội vào hlv và cầu_thủ khác có_thể thắng sẽ luôn được từng kéo_dài nhiều hơn alonso từng có alonso có_thể lập lại bundesliga leverkusen đang kém bayer',
 'cầu_thủ cầm vại bia lớn dội vào hlv và cầu_thủ khác là hành_động ăn_mừng thường thấy sau khi giành bundesliga tối 144 nếu thắng werder bremen trên sân_nhà leverkusen sẽ đủ điểm'] """

Data Scraping

def scrape_news():
    topics_links = read_yaml('./src/crawler/links.yaml')
    topics_links = get_links_from_subtopics(topics_links, pages=3)
        
    # set output path
    OUTPUT = './data/vnexpress/raw_news'

    print('\nCrawling...')
    for topic, links in topics_links.items():
        # the number of news links per topic
        print(f'Topic {topic} - Number of Sub-topic: {len(links)}')
        
        # save news data into text file in raw_news folder
        file_path = os.path.join(OUTPUT, f'{topic}.txt')
        with open(file_path, 'w') as file:
            for link in tqdm(links):
                url = list(link.keys())[0]
                items = link[url]
                content = get_content_from_article(url, items[0], items[1], topic)
                if content is not None:
                    file.write(json.dumps(content))
                    file.write('\n')

    print('\nCompleted!')

Data pipeline in Airflow

dag = DAG(
    'ETL-VNExpress',
    default_args={'start_date': days_ago(1)},
    schedule_interval='55 17 * * *',
    catchup=False
)

extract_data = PythonOperator(
    task_id='extract_data',
    python_callable=scrape_news,
    dag=dag
)

transform_load = PythonOperator(
    task_id='transform_load',
    python_callable=transform_load,
    dag=dag
)

print_date_task = PythonOperator(
    task_id='print_date',
    python_callable=print_date,
    dag=dag
)

# Set the dependencies between the tasks
extract_data >> transform_load >> print_date_task