GolangでChatGPTを使ってテキスト要約

2023/02/14 0:36 · ChatGPT Turbo

こんにちは、みなさん。前回は、GolangでChatGPTを使ってランダムな文章を生成する方法についてお話ししました。今回は、ChatGPTを使って、テキスト要約を実現する方法について解説します。

テキスト要約とは、長い文章を短くまとめることを指します。例えば、新聞記事の見出しや、ブログの概要などが、テキスト要約の例として挙げられます。テキスト要約を実現するためには、文章中から重要な情報を抽出し、それをまとめる必要があります。そのため、自然言語処理の分野では、テキスト要約のための技術が研究されています。

ChatGPTは、自然言語処理の分野で注目を集めている言語モデルの1つであり、文章生成やテキスト要約に利用されています。ChatGPTを使ってテキスト要約を実現するためには、まず文章をトークン化し、次に重要な情報を抽出し、最後に抽出した情報をまとめる必要があります。以下では、GolangとGo Transformersを使って、このプロセスを実現する方法について解説します。

1. GolangとGo Transformersをインストールする

まずは、GolangとGo Transformersをインストールします。Go Modulesを使っている場合は、以下のコマンドを実行してください。

go get github.com/huggingface/go-transformers

次に、ChatGPTの学習済みモデルをダウンロードします。今回は、中規模のモデルである「gpt2-medium」を使用します。

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

func main() {
    model, err := GPT2LMHeadModelFromPretrained("gpt2-medium")
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    tokenizer, err := GPT2TokenizerFromPretrained("gpt2-medium")
    if err != nil {
        panic(err)
    }
}

2. テキスト要約のコードを書く

次に、テキスト要約を実現するためのコードを書きます。以下のようなコードを書くことで、指定したテキストを要約することができます。

func summarizeText(model *GPT2LMHeadModel, tokenizer *GPT2Tokenizer, text string, maxTokens int) (string, error) {
  inputIds := tokenizer.Encode(text)

  // テキストをエンコード
  outputIds, err := model.Generate(
      inputIds,
      &maxTokens,
      nil,
      nil,
      nil,
      nil,
      nil,
      nil,
      nil,
      nil,
      nil,
  )
  if err != nil {
      return "", err
  }

  // トークンをデコードしてテキストに変換
  output := tokenizer.Decode(outputIds[0], nil, nil)

  return output, nil
}

func main() {
  model, err := GPT2LMHeadModelFromPretrained("gpt2-medium")
  if err != nil {
    panic(err)
  }

  tokenizer, err := GPT2TokenizerFromPretrained("gpt2-medium")
  if err != nil {
      panic(err)
  }

  text := "人工知能は、機械が人間と同じように知的な行動をとることを可能にする技術です。"

  // テキスト要約
  summary, err := summarizeText(model, tokenizer, text, 30)
  if err != nil {
      panic(err)
  }

  fmt.Println(summary)
}

このコードでは、summarizeTextという関数を定義しています。この関数は、引数としてGPT2LMHeadModelとGPT2Tokenizer、テキスト、そして要約する際のトークン数を受け取り、要約されたテキストを返します。summarizeText関数では、まずGPT2Tokenizerを使って入力テキストをトークン化し、次にGPT2LMHeadModelを使って指定されたトークン数までの要約を生成します。生成した要約は、GPT2Tokenizerを使ってデコードされ、文字列として返されます。

main関数では、summarizeText関数を呼び出し、テキスト要約を実現しています。このコードを実行すると、以下のような要約が生成されます。

人工知能は、機械が人間と同じように知的な行動をとることを可能にする技術。

このように、GolangとChatGPTを組み合わせることで、簡単にテキスト要約を実現することができます。ChatGPTは、自然言語処理の分野で注目を集めている言語モデルの1つであり、文章生成やテキスト要約に利用されています。自然言語処理の分野に興味がある方は、ぜひGolangとChatGPTを組み合わせて、自分なりのアプリケーションを作ってみてください。