文章目录
基本介绍
BertForTokenClassification
pytorch-crf
实验项目
参考
基本介绍
命名实体识别：命名实体识别任务是NLP中的一个基础任务。主要是从一句话中识别出命名实体。比如
姚明在NBA打球
从这句话中应该可以识别出姚明(人), NBA(组织)这样两个实体。
常见的方法是对字或者词打上标签。B-type, I-type, O， 其中B-type表示组成该类型实体的第一个字或词。I-type表示组成该类型实体的中间或最后字或词，O表示该字或词不组成命名实体，当然有的地方也采用B-type, I-type, E-type，O形式。
比如上一句话就可以有如下标签
姚/B-PER 明/I_PER 在/ONBA/B_ORG打/O球/O
这样根据标签我们就可以提取出命名实体了
BertForTokenClassification
Bert作为进来比较火的模型，自然官方给出了进行命名实体识别的方法。就是BertForTokenClassfication类。使用如下:
引入模型:
from pytorch_pretrained_bert import BertForTokenClassification
1
创建模型
model = BertForTokenClassification.from_pretrained(bert_model_dir, num_labels=self.opt.tag_nums)
1
参数:
bert_model_dir: bert预训练模型参数
num_labels: 词标签类的个数。即(2 or 3)*type+1
模型使用
out = model(batch_data, token_type_ids=None, attention_mask=batch_masks, labels=labels)
1
参数解释:
输入：
input_ids：训练集，torch.LongTensor类型，shape是[batch_size, sequence_length]
token_type_ids：可选项，当训练集是两句话时才有的。
attention_mask：可选项，当使用mask才有，可参考原论文。
labels：数据标签，torch.LongTensor类型，shape是[batch_size]
输出：
如果labels不是None（训练时）：输出的是分类的交叉熵
如果labels是None（评价时）：输出的是shape为[batch_size, num_labels]估计值
From：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56155191
这样通过BertForTokenClassificaiton类，我们就可以很容易实现命名实体识别了。
pytorch-crf
条件随机场(CRF)命名实体识别的传统方法。自深度学习火后，BiLstm+CRF成为命名实体识别的标准方法。具体原理可以参看这篇博客.
由于pytorch官方没有实现条件随机场。但是有人自己实现了pytorch-crf, 是一个不错的开源包。
pytorch-crf基本操作:https://pytorch-crf.readthedocs.io/en/stable/
pytorch-crf接入BiLstm:
流程:
BiLstm输出:
(BatchSize, Sequence Length, 2*hidden_size)
经过一个linear层:
(BatchSize, Sequence Length, tag_nums)
可以考虑对tag_nums这个维度softmax一下.
最后输入到CRF中.
输出:
CRF的前向传播最后输出的是真实标签序列的分数。形式是log(realall) log(\frac{real}{all})log(
all
real
), 因此是一个负值。作为损失函数需要加一个负号
预测时调用decode就可以输出(BatchSize, Sequence)的序列标签。
具体细节可以参见这个issue
实验项目
见个人github. 待补充
参考
最通俗易懂的BiLSTM-CRF模型中的CRF层介绍
kmkurn/pytorch-crf
一起读Bert文本分类代码
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作者：无聊的人生事无聊
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/wangpeiyi9979/article/details/89599009
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