Livebook で Bumblebee を使って文章がポジティブかネガティブか判定する

## はじめに

Bumblebee の公式サンプルに従ってモデルを実行してみるシリーズです

今回は BERTweet という自然言語処理 AI モデルを使って、文章がポジティブかネガティブかを判定します

このシリーズの記事

- [画像分類: ResNet50](https://qiita.com/RyoWakabayashi/items/b9b4799683af5aaa29dd)
- [画像生成: Stable Diffusion](https://qiita.com/RyoWakabayashi/items/8070f6bc372015be6a8d)
- [文章の穴埋め: BERT](https://qiita.com/RyoWakabayashi/items/dcc03a8d19d7320dda8f)
- 文章の判別: BERTweet　(ここ)
- [文章の生成: GPT2](https://qiita.com/RyoWakabayashi/items/6a780c2858ec952fa1e1)
- [質疑応答: RoBERTa](https://qiita.com/RyoWakabayashi/items/316d0c24020468d07f18)
- [固有名詞の抽出: bert-base-NER](https://qiita.com/RyoWakabayashi/items/82ac1dddfdddc8a2f79d)

Bumblebee の公式サンプル

https://github.com/elixir-nx/bumblebee/blob/main/notebooks/examples.livemd

実装の全文はこちら

https://github.com/RyoWakabayashi/elixir-learning/blob/main/livebooks/bumblebee/text_classification.livemd

## 実行環境

- MacBook Pro 13 inchi
  - 2.4 GHz クアッドコアIntel Core i5
  - 16 GB 2133 MHz LPDDR3
- macOS Ventura 13.0.1
- Rancher Desktop 1.6.2
  - メモリ割り当て 12 GB
  - CPU 割り当て 6 コア

Livebook 0.8.0 の Docker　イメージを元にしたコンテナで動かしました

https://hub.docker.com/layers/livebook/livebook/0.8.0/images/sha256-6ef3fdd439fd72af9ae01d58e947664a46a8493f031e179cc0e91c08ddac02e5?context=explore

コンテナ定義はこちらを参照

https://github.com/RyoWakabayashi/elixir-learning

## セットアップ

必要なモジュールをインストールして EXLA.Backend で Nx が動くようにします

```elixir
Mix.install(
  [
    {:bumblebee, "~> 0.1"},
    {:nx, "~> 0.4"},
    {:exla, "~> 0.4"},
    {:kino, "~> 0.8"}
  ],
  config: [nx: [default_backend: EXLA.Backend]]
)
```

コンテナで動かしている場合、キャッシュディレクトリーを指定した方が都合がいいです

※詳細は[この記事](https://qiita.com/RyoWakabayashi/items/8070f6bc372015be6a8d)を見てください

```elixir
cache_dir = "/tmp/bumblebee_cache"
```

## モデルのダウンロード

モデルファイルを Haggin Face からダウンロードしてきて読み込みます

必要な場合は `cache_dir` を指定します

```elixir
{:ok, bertweet} =
  Bumblebee.load_model({
    :hf,
    "finiteautomata/bertweet-base-sentiment-analysis",
    cache_dir: cache_dir
  })
```

```elixir
{:ok, tokenizer} =
  Bumblebee.load_tokenizer({
    :hf,
    "vinai/bertweet-base",
    cache_dir: cache_dir
  })
 ```

tokenizer は別のリポジトリーのものを使う必要があります

## サービスの提供

`Bumblebee.Text.text_classification` で文章識別サービスを提供します

```elixir
serving = Bumblebee.Text.text_classification(bertweet, tokenizer)
```

## マスクされた文章の準備

テキスト入力を作り、文章を入力します

```elixir
text_input = Kino.Input.text("TEXT", default: "I was young then.")
```

![スクリーンショット 2022-12-13 15.39.17.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1485835/1a0fa9c7-374b-20c9-4bf4-0f994f145a52.png)

入力された文章を取得します

```elixir
text = Kino.Input.read(text_input)
```

![スクリーンショット 2022-12-13 15.39.48.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1485835/aa0b73cb-e130-0b37-c78f-2b1f7ad58152.png)

## 推論の実行

推論してデータテーブルに結果を表示します

```elixir
serving
|> Nx.Serving.run(text)
|> then(&Kino.DataTable.new(&1.predictions))
```

![スクリーンショット 2022-12-13 15.40.10.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1485835/5ada1aca-d84b-5ee0-1b4b-5750a9084485.png)

`NEU` はニュートラル、 `POS` はポジティブ、 `NEG` はネガティブです

「あの頃私は若かった」だとどちらとも言えない、ということですね

他の文章を見てみましょう

My face is wet and I have no strength. （顔が濡れて力が出ない）

![スクリーンショット 2022-12-13 15.43.08.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1485835/c3000626-7222-8f79-be0e-a832526acb55.png)

明らかにネガティブですね

That cliffhanger is our best chance!　（その崖っぷちが最高のチャンスなんだぜ！）

![スクリーンショット 2022-12-13 15.49.50.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1485835/affca3ef-73ee-ca71-e843-bce9e5eeef54.png)

かなりポジティブです

## まとめ

もはや Elixir で何でもできてしまいそうです