File size: 12,791 Bytes
b104726 ff822af b104726 6977dde b104726 2b13982 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 |
import streamlit as st
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from pathlib import Path
import time
import torch
import pickle
from transformers import AutoTokenizer, BertForSequenceClassification
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.metrics import f1_score, accuracy_score
import torch.nn as nn
from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence, pad_packed_sequence
import json
# from torch.serialization import safe_globals
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
def run():
def preprocess_text(text):
if not isinstance(text, str):
return ""
return text.lower().replace('\n', ' ').replace('\r', ' ').strip()
# Класс для Classical ML модели
class ClassicalML:
def __init__(self):
self.pipeline = None
self.label_encoder = None
def predict(self, X):
start_time = time.time()
preds = self.pipeline.predict(X)
return self.label_encoder.inverse_transform(preds), time.time() - start_time
checkpoint = torch.load('lstm/model.pt', map_location=torch.device('cpu'))
class Attention(nn.Module):
def __init__(self, hidden_dim):
super().__init__()
self.attention = nn.Linear(hidden_dim, 1) # Простой линейный слой
def forward(self, lstm_output):
# lstm_output shape: [batch_size, seq_len, hidden_dim]
attention_weights = torch.softmax(self.attention(lstm_output).squeeze(-1), dim=1)
context = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(1), lstm_output).squeeze(1)
return context
# Класс для LSTM модели
class LSTMTrainer:
def __init__(self):
self.model = None
self.vocab = None
self.label_encoder = None
self.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
def predict(self, X):
self.model.eval()
preds = []
start_time = time.time()
with torch.no_grad():
for text in X:
tokens = preprocess_text(text).split()
seq = [self.vocab.get(token, 0) for token in tokens]
if not seq:
seq = [0]
text_tensor = torch.tensor(seq, dtype=torch.long).unsqueeze(0).to(self.device)
length_tensor = torch.tensor([len(seq)], dtype=torch.long)
output = self.model(text_tensor, length_tensor)
preds.append(torch.argmax(output).item())
return self.label_encoder.inverse_transform(preds), time.time() - start_time
@classmethod
def load(cls, path='lstm'):
checkpoint = torch.load(
f'{path}/model.pt',
map_location=torch.device('cpu'),
weights_only=False
)
model = cls()
model.vocab = checkpoint['vocab']
model.label_encoder = checkpoint['label_encoder']
# Инициализация модели
model.model = LSTMModel(
len(model.vocab),
checkpoint['embed_dim'],
checkpoint['hidden_dim'],
len(model.label_encoder.classes_)
).to(model.device)
# Адаптация state_dict
state_dict = checkpoint['model_state_dict']
new_state_dict = {}
for key, value in state_dict.items():
if key.startswith('attention.attention.'):
# Преобразуем ключи для соответствия Sequential
if 'weight' in key:
new_key = key.replace('attention.attention.', 'attention.attention.0.')
elif 'bias' in key:
new_key = key.replace('attention.attention.', 'attention.attention.0.')
new_state_dict[new_key] = value
else:
new_state_dict[key] = value
model.model.load_state_dict(new_state_dict, strict=False)
return model
# Класс для BERT модели
class BERTClassifier:
def __init__(self):
self.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
self.tokenizer = None
self.model = None
self.label_encoder = None
def predict(self, X):
self.model.eval()
preds = []
start_time = time.time()
with torch.no_grad():
for text in X:
inputs = self.tokenizer(
text,
padding=True,
truncation=True,
max_length=128,
return_tensors="pt"
).to(self.device) # Перемещаем входные данные на то же устройство, что и модель
outputs = self.model(**inputs)
preds.append(torch.argmax(outputs.logits).item())
return self.label_encoder.inverse_transform(preds), time.time() - start_time
# Функция для визуализации attention
def plot_attention(text, model, tokenizer):
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=128)
outputs = model(**inputs, output_attentions=True)
attention = outputs.attentions[-1].squeeze(0).mean(dim=0)
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0])
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(attention.detach().cpu().numpy(),
xticklabels=tokens,
yticklabels=tokens,
cmap="YlGnBu")
plt.title("Attention Scores")
st.pyplot(plt)
@st.cache_resource
def load_models():
# Classical ML
classical_ml = ClassicalML()
with open('ml/pipeline.pkl', 'rb') as f:
classical_ml.pipeline = pickle.load(f)
with open('ml/label_encoder.pkl', 'rb') as f:
classical_ml.label_encoder = pickle.load(f)
# LSTM (с обработкой ошибки весов)
lstm = LSTMTrainer()
try:
# Пробуем загрузить с weights_only=True (безопасный вариант)
checkpoint = torch.load(
'lstm/model.pt',
map_location=torch.device('cpu'), # Явно указываем CPU
weights_only=True
)
except:
# Если не получилось, загружаем с явным разрешением LabelEncoder
with safe_globals([LabelEncoder]):
checkpoint = torch.load(
'lstm/model.pt',
map_location=torch.device('cpu'), # Явно указываем CPU
weights_only=False
)
lstm.vocab = checkpoint['vocab']
lstm.label_encoder = checkpoint['label_encoder']
lstm.model = LSTMModel(
len(lstm.vocab),
checkpoint['embed_dim'],
checkpoint['hidden_dim'],
len(lstm.label_encoder.classes_)
).to(lstm.device) # Модель будет перенесена на устройство (CPU или GPU)
lstm.model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
# BERT
bert = BERTClassifier()
bert.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert1')
bert.model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert1')
bert.model.to(bert.device) # Перемещаем модель на нужное устройство после загрузки
with open('bert1/label_encoder.pkl', 'rb') as f:
bert.label_encoder = pickle.load(f)
return classical_ml, lstm, bert
# Класс LSTM модели (добавлен для полноты)
class LSTMModel(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_dim, output_dim):
super().__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
self.lstm = nn.LSTM(embed_dim, hidden_dim, batch_first=True)
self.attention = Attention(hidden_dim)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
self.dropout = nn.Dropout(0.5)
def forward(self, text, lengths):
embedded = self.embedding(text)
packed = pack_padded_sequence(
embedded,
lengths.cpu(), # Убедимся, что lengths на CPU
batch_first=True,
enforce_sorted=False
)
packed_output, (hidden, cell) = self.lstm(packed)
output, _ = pad_packed_sequence(packed_output, batch_first=True)
context = self.attention(output)
return self.fc(self.dropout(context))
# Основное приложение
def main():
st.title("Анализ отзывов медицинских учреждений")
# Загрузка моделей
classical_ml, lstm, bert = load_models()
# Примерные метрики (замените на реальные из вашего обучения)
metrics = {
'Classical ML': {'f1_macro': 0.85, 'inference_time': 0.01},
'LSTM': {'f1_macro': 0.87, 'inference_time': 0.12},
'BERT': {'f1_macro': 0.92, 'inference_time': 0.05}
}
metrics_df = pd.DataFrame.from_dict(metrics, orient='index')
# Поле ввода текста
user_input = st.text_area("Введите ваш отзыв:", "Очень хорошая клиника, внимательные врачи")
if st.button("Проанализировать отзыв"):
if user_input:
# Добавляем категорию для совместимости
input_with_category = f"Поликлиники стоматологические {user_input}"
with st.spinner('Обработка...'):
# Получаем предсказания
ml_pred, ml_time = classical_ml.predict([input_with_category])
lstm_pred, lstm_time = lstm.predict([input_with_category])
bert_pred, bert_time = bert.predict([input_with_category])
# Вывод результатов в три колонки
col1, col2, col3 = st.columns(3)
with col1:
st.subheader("Classical ML")
st.metric("Предсказание", ml_pred[0])
st.metric("Время (сек)", f"{ml_time:.4f}")
with col2:
st.subheader("LSTM")
st.metric("Предсказание", lstm_pred[0])
st.metric("Время (сек)", f"{lstm_time:.4f}")
with col3:
st.subheader("BERT")
st.metric("Предсказание", bert_pred[0])
st.metric("Время (сек)", f"{bert_time:.4f}")
# Визуализация attention для BERT
st.header("Attention-механизм BERT")
plot_attention(user_input, bert.model, bert.tokenizer)
# Сравнительная таблица метрик
st.header("Сравнение моделей")
st.dataframe(metrics_df.style.highlight_max(axis=0))
# Графики метрик
st.header("Визуализация метрик")
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 5))
# График F1-score
metrics_df['f1_macro'].plot(kind='bar', ax=ax[0], color='skyblue')
ax[0].set_title('F1-macro score')
ax[0].set_ylabel('Score')
# График времени предсказания
metrics_df['inference_time'].plot(kind='bar', ax=ax[1], color='salmon')
ax[1].set_title('Время предсказания (сек)')
ax[1].set_ylabel('Seconds')
st.pyplot(fig)
if __name__ == "__main__":
main() |