作者 | Veysel Kocaman, Data Scientist & ML Researcher ANKIT CHOUDHARY

翻译 | 赵春光

校对 | 申利彬

来源 | 数据派THU

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【导读】Pipeline具体来说是一个多阶段的序列，每个阶段由一个Transformer或者Estimator组成。各个阶段按顺序执行，并将输入的DataFrame转换和传递给下一个阶段。数据如此按序的在pipeline中传递。我们现在再来看看Spark NLP是如何使用Annotator和Transformer的。

本文是Spark NLP Library中各annotator系列中的第2篇文章，介绍Spark NLP中是如何使用Annotator和Transformer。如果你想更多的学习Spark NLP及对应的概念，请先阅读下述文章：
Introduction to Spark NLP: Foundations and Basic Components (Part-I)https://medium.com/spark-nlp/introduction-to-spark-nlp-foundations-and-basic-components-part-i-c83b7629ed59

本文主要是作为上篇文章的延续。

在机器学习中，常见的一种做法是运行一系列的算法来处理和学习数据。这种算法序列常被称作做Pipeline。

Pipeline具体来说是一个多阶段的序列，每个阶段由一个Transformer或者Estimator组成。各个阶段按顺序执行，并将输入的DataFrame转换和传递给下一个阶段，数据如此按序的在pipeline中传递。每个阶段的transform()方法函数更新这组数据集并传递到下一阶段。因为有了pipeline，训练数据和测试数据会通过确保一致的特征处理环节。

每个使用的annotator 会在pipeline中的这个data frame新添一列。

我们现在来看一下Spark NLP是如果使用Annotator和Transformer完成上述过程。假如我们需要将如下几个环节逐一施加在data frame上：

• 文本分离成语句

• 分词

• 正交化

• 得到词嵌入向量

下面是通过Spark NLP实现这个pipeline的代码：

 1from pyspark.ml import Pipeline23document_assembler = DocumentAssembler()\ .setInputCol(“text”)\ .setOutputCol(“document”)45sentenceDetector = SentenceDetector()\ .setInputCols([“document”])\ .setOutputCol(“sentences”)67tokenizer = Tokenizer() \ .setInputCols([“sentences”]) \ .setOutputCol(“token”)89normalizer = Normalizer()\ .setInputCols([“token”])\ .setOutputCol(“normal”)
10
11word_embeddings=WordEmbeddingsModel.pretrained()\ .setInputCols([“document”,”normal”])\ .setOutputCol(“embeddings”)
12
13nlpPipeline = Pipeline(stages=[ document_assembler,  sentenceDetector, tokenizer, normalizer, word_embeddings, ])
14
15pipelineModel = nlpPipeline.fit(df)

接下来我们加载了一组数据到这个pipeline中，看一下模型如何工作。

Dataframe样本（5452行）

然后运行上述pipeline，我们会得到一个训练好的模型。之后我们用它转换整个DataFrame。

1result = pipelineModel.transform(df)
2result.show()

转换前20行数据用了501毫秒；转换整个data frame共用了11秒。

1%%timeresult = pipelineModel.transform(df).collect()
2>>>CPU times: user 2.01 s, sys: 425 ms, total: 2.43 s
3Wall time: 11 s

如果我们想把这个pipeline保存到硬盘，然后调用它转换一行文字，在线转换时间会多长呢？

1from pyspark.sql import Row
2text = "How did serfdom develop in and then leave Russia ?"
3line_df = spark.createDataFrame(list(map(lambda x: Row(text=x), [text])), ["text"])
4%time result = pipelineModel.transform(line_df).collect()
5
6>>>CPU times: user 31.1 ms, sys: 7.73 ms, total: 38.9 msWall time: 515 ms

转换一行短文字的时间也是515毫秒！几乎是和之前转换20行的时间一致。所以说，效果太好。实际上，类似的情况也发生在使用分布式处理小数据的时候。分布式处理和云计算主要是用来处理大数据，而使用Spark来处理小型数据其实是杀鸡用牛刀。

实际上，由于它内部的机制和优化后的构架，Spark仍适用于中等大小单机可处理的数据。但不建议使用Spark来处理仅仅是几行的数据, 除非使用Spark NLP。

打个比方，Spark 好像一个火车和一个自行车赛跑。自行车会在轻载的时候占上风，因为它更敏捷、提速更快，而重载的火车可能需要一段时间提速，但最终还是会速度更快。

所以，如果我们想要预测的时间更快该怎么办呢？使用LightPipeline。

LightPipeline

LightPipelines 是Spark NLP对应的Pipeline, 等同于Spark ML Pipeline, 但是用于处理更小的数据。它们适用于小数据集、调试结果，或者是对一次性服务API请求的训练或预测。

Spark NLP LightPipelines 是将Spark ML Pipelines 转换成了一个单机但多线程的任务，对于小型数据（不大于5万个句子）速度会提升10倍。

这些Pipeline的使用方法是插入已训练（已拟合）的模型，然后会标注纯文本。我们都不需要把输入文字转换成Dataframe就可以输入pipeline，虽然pipeline当初是使用Dataframe作为输入。这个便捷的功能适用于使用已训练的模型对少数几行文字进行预测。

1from sparknlp.base import LightPipeline
2LightPipeline(someTrainedPipeline).annotate(someStringOrArray)

下面是一些LightPipelines可用的方法函数。我们还可以用字符列表作为输入文字。

https://nlp.johnsnowlabs.com/api/#com.johnsnowlabs.nlp.LightPipeline

我们可以很方便的创建LightPipelines，也不需要处理Spark Datasets。LightPipelines运行的也很快，而且在驱动节点工作时可执行并行运算。下面是一个应用的例子：

 1from sparknlp.base import LightPipeline2lightModel = LightPipeline(pipelineModel, parse_embeddings=True)3%time lightModel.annotate("How did serfdom develop in and then leave Russia ?")4>>>5CPU times: user 12.4 ms, sys: 3.81 ms, total: 16.3 ms6Wall time: 28.3 ms7{'sentences': ['How did serfdom develop in and then leave Russia ?'],8 'document': ['How did serfdom develop in and then leave Russia ?'],9 'normal': ['How',
10  'did',
11  'serfdom',
12  'develop',
13  'in',
14  'and',
15  'then',
16  'leave',
17  'Russia'],
18 'token': ['How',
19  'did',
20  'serfdom',
21  'develop',
22  'in',
23  'and',
24  'then',
25  'leave',
26  'Russia',
27  '?'],
28 'embeddings': ['-0.23769 0.59392 0.58697 -0.041788 -0.86803 -0.0051122 -0.4493 -0.027985, ...]}
29

这个代码用了28毫秒！几乎是使用Spark ML Pipeline时的20倍速度。

上面可以看出，annotate只返回了result的属性。既然这个嵌入向量数组储存在embedding属性的WordEmbeddingModel标注器下，我们可以设置parse_embedding = True 来分析嵌入向量数据。否则，我们可能在输出中只能获得嵌入向量的分词属性。关于上述属性的更多信息见以下连接：

https://medium.com/spark-nlp/spark-nlp-101-document-assembler-500018f5f6b5

如果我们想获取标注的全部信息，我们还可以使用fullAnnotate（）来返回整个标注内容的字典列表。

 1result = lightModel.fullAnnotate("How did serfdom develop in and then leave Russia ?")2>>>3[{'sentences': [<sparknlp.base.Annotation at 0x139d685c0>],4  'document': [<sparknlp.base.Annotation at 0x149b5a320>],5  'normal': [<sparknlp.base.Annotation at 0x139d9e940>,6   <sparknlp.base.Annotation at 0x139d64860>,7   <sparknlp.base.Annotation at 0x139d689b0>,8   <sparknlp.base.Annotation at 0x139dd16d8>,9   <sparknlp.base.Annotation at 0x139dd1c88>,
10   <sparknlp.base.Annotation at 0x139d681d0>,
11   <sparknlp.base.Annotation at 0x139d89128>,
12   <sparknlp.base.Annotation at 0x139da44a8>,
13   <sparknlp.base.Annotation at 0x139da4f98>],
14  'token': [<sparknlp.base.Annotation at 0x149b55400>,
15   <sparknlp.base.Annotation at 0x139dd1668>,
16   <sparknlp.base.Annotation at 0x139dad358>,
17   <sparknlp.base.Annotation at 0x139d8dba8>,
18   <sparknlp.base.Annotation at 0x139d89710>,
19   <sparknlp.base.Annotation at 0x139da4208>,
20   <sparknlp.base.Annotation at 0x139db2f98>,
21   <sparknlp.base.Annotation at 0x139da4240>,
22   <sparknlp.base.Annotation at 0x149b55470>,
23   <sparknlp.base.Annotation at 0x139dad198>],
24  'embeddings': [<sparknlp.base.Annotation at 0x139dad208>,
25   <sparknlp.base.Annotation at 0x139d89898>,
26   <sparknlp.base.Annotation at 0x139db2860>,
27   <sparknlp.base.Annotation at 0x139dbbf28>,
28   <sparknlp.base.Annotation at 0x139dbb3c8>,
29   <sparknlp.base.Annotation at 0x139db2208>,
30   <sparknlp.base.Annotation at 0x139da4668>,
31   <sparknlp.base.Annotation at 0x139dd1ba8>,
32   <sparknlp.base.Annotation at 0x139d9e400>]}]

fullAnnotate()返回标注类型中的内容和元数据。根据参考文档，这个标定类型有如下属性：

参考文档：https://nlp.johnsnowlabs.com/api/#com.johnsnowlabs.nlp.Annotation

1annotatorType: String,
2begin: Int,
3end: Int,
4result: String, (this is what annotate returns)
5metadata: Map[String, String],
6embeddings: Array[Float]

所以，下面的代码可以返回一个句子的起始或者结束：

1result[0]['sentences'][0].begin
2>> 0
3result[0]['sentences'][0].end
4>> 49
5result[0]['sentences'][0].result
6>> 'How did serfdom develop in and then leave Russia ?'

嵌入向量每个分词的的元数据也可以得到：

1result[0]['embeddings'][2].metadata
2>> {'isOOV': 'false',
3 'pieceId': '-1',
4 'isWordStart': 'true',
5 'token': 'serfdom',
6 'sentence': '0'}

不过我们还没能从LightPipeline得到non-Spark NLP标注器的信息。例如当需要在pipeline中同时使用Spark ML 的功能（如work2vec）和Spark NLP时， LightPipeline只返回Spark NLP annotations 的结果，但不会有没有任何Spark ML models的域输出。所以可以说LightPipeline不会返回Spark NLP标注器以外的任何结果，至少当前如此。

我们计划近期给Spark NLP写一个wrapper，用于兼容的 Spark ML 的所有ML模型。此后大家就可以使用LightPipeline来完成机器学习的案例，来在Spark NLP中训练模型，然后部署实现更快的在线预测。

结语

Spark NLP LightPipelines 是把 Spark ML pipelines转换成了一个单机但多线程的任务，在少量的数据上速度提升可达到10倍。本文讨论了如何将Spark Pipelines转换成Spark NLP Light Pipelines，以便在小数据上获得更快的响应。这也是Spark NLP的最酷的特征之一。我们可以享受Spark强大的数据处理和训练功能，然而在单机运行时使用Light Pipelines来获得更快的预测速度。

希望大家已经渡过上一篇关于official Medium page的文章了，并开始用到Spark NLP。下面是一些相关文章的连接，不要忘记关注我们的主页！

Introduction to Spark NLP: Foundations and Basic Components (Part-I)
https://medium.com/spark-nlp/introduction-to-spark-nlp-foundations-and-basic-components-part-i-c83b7629ed59
Introduction to: Spark NLP: Installation and Getting Started (Part-II)
https://medium.com/spark-nlp/introduction-to-spark-nlp-installation-and-getting-started-part-ii-d009f7a177f3?source=collection_home---6------0-----------------------
Spark NLP 101 : Document Assembler
https://medium.com/spark-nlp/spark-nlp-101-document-assembler-500018f5f6b5

原文标题：
Spark NLP 101: LightPipeline
原文链接：
https://www.kdnuggets.com/2019/11/spark-nlp-101-lightpipeline.html

编辑 | 黄继彦
校对 | 林亦霖

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