用深度學習作命名實體識別(四)——模型訓練

時間  2020-06-08
標籤 深度 習作 命名 實體 識別 模型 訓練 简体版
原文   原文鏈接

經過本文你將瞭解如何訓練一我的名、地址、組織、公司、產品、時間，共6個實體的命名實體識別模型。html

訓練建議在GPU上進行，若是你沒有GPU訓練環境，或者你想要一個訓練好的模型，能夠加做者微信(jiabao512859468)，有任何相關技術問題，都歡迎和做者探討O(∩_∩)O~python

ok,下面開始咱們的模型訓練。git

準備訓練樣本

下面的連接中提供了已經用brat標註好的數據文件以及brat的配置文件，由於標註內容較多放到brat里加載會比較慢，因此拆分紅了10份，每份包括3000多條樣本數據，將這10份文件和相應的配置文件放到brat目錄/data/project路徑下，而後就能夠從瀏覽器訪問文件內容以及相應的標註狀況了。程序員

若是你還不知道什麼是brat，或還不清楚如何使用brat，強烈建議先閱讀前兩篇文章《用深度學習作命名實體識別(二)：文本標註工具brat》、《用深度學習作命名實體識別(三)：文本數據標註過程》。json

標註數據雖然有了，可是還不能知足咱們的訓練要求，由於咱們須要根據ann和txt，將其轉成訓練所需的數據格式，格式以下： api

能夠看到，每一行一個字符，字符後面跟上空格，而後跟上該字符的標註， 每一個樣本之間用空行分隔。 另外，也能夠看到這裏採用的是BIO的標註方式：瀏覽器

  • B，即Begin，表示開始
  • I，即Intermediate，表示中間
  • O，即Other，表示其餘，用於標記無關字符

轉換代碼以下：服務器

# -*- coding: utf-8 -*-

"""
數據格式轉化
"""
import codecs
import os

__author__ = '程序員一一滌生'

tag_dic = {"時間": "TIME",
           "地點": "LOCATION",
           "人名": "PERSON_NAME",
           "組織名": "ORG_NAME",
           "公司名": "COMPANY_NAME",
           "產品名": "PRODUCT_NAME"}


# 轉換成可訓練的格式，最後以"END O"結尾
def from_ann2dic(r_ann_path, r_txt_path, w_path):
    q_dic = {}
    print("開始讀取文件:%s" % r_ann_path)
    with codecs.open(r_ann_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        line = f.readline()
        line = line.strip("\n\r")
        while line != "":
            line_arr = line.split()
            print(line_arr)
            cls = tag_dic[line_arr[1]]
            start_index = int(line_arr[2])
            end_index = int(line_arr[3])
            length = end_index - start_index
            for r in range(length):
                if r == 0:
                    q_dic[start_index] = ("B-%s" % cls)
                else:
                    q_dic[start_index + r] = ("I-%s" % cls)
            line = f.readline()
            line = line.strip("\n\r")

    print("開始讀取文件:%s" % r_txt_path)
    with codecs.open(r_txt_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        content_str = f.read()
        # content_str = content_str.replace("\n", "").replace("\r", "").replace("//////", "\n")
    print("開始寫入文本%s" % w_path)
    with codecs.open(w_path, "w", encoding="utf-8") as w:
        for i, str in enumerate(content_str):
            if str is " " or str == "" or str == "\n" or str == "\r":
                print("===============")
            elif str == "/":
                if i == len(content_str) - len("//////") + 1:  # 表示到達末尾
                    # w.write("\n")
                    break
                # 連續六個字符首尾都是/,則表示換一行
                elif content_str[i + len("//////") - 1] == "/" and content_str[i + len("//////") - 2] == "/" and \
                        content_str[i + len("//////") - 3] == "/" and content_str[i + len("//////") - 4] == "/" and \
                        content_str[i + len("//////") - 5] == "/":
                    w.write("\n")
                    i += len("//////")
            else:
                if i in q_dic:
                    tag = q_dic[i]
                else:
                    tag = "O"  # 大寫字母O
                w.write('%s %s\n' % (str, tag))
        w.write('%s\n' % "END O")


# 去除空行
def drop_null_row(r_path, w_path):
    q_list = []
    with codecs.open(r_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        line = f.readline()
        line = line.strip("\n\r")
        while line != "END O":
            if line != "":
                q_list.append(line)
            line = f.readline()
            line = line.strip("\n\r")
    with codecs.open(w_path, "w", encoding="utf-8") as w:
        for i, line in enumerate(q_list):
            w.write('%s\n' % line)


# 生成train.txt、dev.txt、test.txt
# 除8，9-new.txt分別用於dev和test外,剩下的合併成train.txt
def rw0(data_root_dir, w_path):
    if os.path.exists(w_path):
        os.remove(w_path)
    for file in os.listdir(data_root_dir):
        path = os.path.join(data_root_dir, file)
        if file.endswith("8-new.txt"):
            # 重命名爲dev.txt
            os.rename(path, os.path.join(data_root_dir, "dev.txt"))
            continue
        if file.endswith("9-new.txt"):
            # 重命名爲test.txt
            os.rename(path, os.path.join(data_root_dir, "test.txt"))
            continue
        q_list = []
        print("開始讀取文件:%s" % file)
        with codecs.open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
            line = f.readline()
            line = line.strip("\n\r")
            while line != "END O":
                q_list.append(line)
                line = f.readline()
                line = line.strip("\n\r")
        print("開始寫入文本%s" % w_path)
        with codecs.open(w_path, "a", encoding="utf-8") as f:
            for item in q_list:
                if item.__contains__('\ufeff1'):
                    print("===============")
                f.write('%s\n' % item)


if __name__ == '__main__':
    data_dir = "datas"
    for file in os.listdir(data_dir):
        if file.find(".") == -1:
            continue
        file_name = file[0:file.find(".")]
        r_ann_path = os.path.join(data_dir, "%s.ann" % file_name)
        r_txt_path = os.path.join(data_dir, "%s.txt" % file_name)
        w_path = "%s/new/%s-new.txt" % (data_dir, file_name)
        from_ann2dic(r_ann_path, r_txt_path, w_path)
    # 生成train.txt、dev.txt、test.txt
    rw0("%s/new" % data_dir, "%s/new/train.txt" % data_dir)

注意把該代碼文件和datas目錄放在一級，而後把從雲盤下載的10個標註數據文件放在datas目錄下，而後再執行上面的代碼，執行完成後，會在datas/new目錄下生成一些文件，咱們要的是其中的train、dev、test三個txt文件。

ok，到此咱們的訓練數據就準備好了，接下來咱們須要準備預訓練模型。

準備預訓練模型

使用預訓練模型作微調的訓練方式稱爲遷移學習，不太明白什麼意思也不要緊，只要知道這樣作可讓咱們的訓練收斂的更快，而且可使得在較少的訓練樣本上訓練也能獲得不錯的效果。這裏咱們將使用目前最好的天然語言表徵模型之一的bert的中文預訓練模型。若是你還不清楚bert，也不要緊，這裏你只要知道使用bert能夠獲得比word2vec(詞向量)更好的表徵便可。

bert在中文維基百科上預訓練的模型下載地址：

https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip

下載下來，解壓後會看到以下幾個文件：

這裏咱們已經將bert_model.ckpt.data-00000-of-00001文件複製一份，命名爲bert_model.ckpt，因此多了一個bert_model.ckpt文件。由於不這樣作的話，後續的訓練會報錯，找不到ckpt。

以上工做都完成後，就能夠進入訓練環節了。

準備訓練環境

強烈建議使用GPU來訓練，不然你會瘋的。關於GPU環境的搭建能夠參考這篇文章《如何在阿里雲租一臺GPU服務器作深度學習？》。

訓練

本文的模型訓練參考的是github上一個開源的項目，該項目是基於bert+crf算法來訓練命名實體模型的，比基於lstm+crf的項目的效果要好，下面是該項目的地址：

https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER

筆者基於該項目作了一些代碼修改，修改的目的以下：

  • 原來的項目是採用install的方式直接將項目安裝到你的python虛擬環境下，而後經過命令行執行訓練，筆者直接調整了源代碼，爲了能夠基於源代碼執行一些調試；
  • 原來的項目訓練的時候幾乎沒有日誌信息，修改後的項目能夠看到訓練日誌；
  • 原來的項目只能在訓練結束後輸出評估結果，修改後的項目可讓評估脫離訓練過程獨立進行。

修改後的項目地址：

修改後的項目下載下來解壓後，須要作3件事情：

  1. 將以前下載的bert預訓練模型chinese_L-12_H-768_A-12目錄以及目錄中的文件放到項目的models目錄下。
  2. 將以前準備的train、dev、test三個文件放到person_data目錄下。
  3. 爲該項目新建一個python的虛擬環境，而後安裝所須要的依賴包，關於須要哪些依賴包，項目中的requirement.txt是這麼描述的： tensorflow的安裝，由於咱們是在GPU上訓練，因此只須要安裝tensorflow-gpu，筆者安裝的是tensorflow1.13.1版本，由於筆者的CUDA版本是10.0。

接下來，執行如下命令進行訓練： nohup python bert_lstm_ner.py -max_seq_length 500 -batch_size 2 -learning_rate 2e-5 -num_train_epochs 3.0 -filter_adam_var True -verbose -data_dir person_data -output_dir output -init_checkpoint models/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt -bert_config_file models/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_config.json -vocab_file models/chinese_L-12_H-768_A-12/vocab.txt >log.out 2>&1 &

讓咱們對命令中的參數作一些解釋：

  • nohup 使用nohup命令，能夠保證在命令窗口被關閉，或遠程連接中斷的狀況下，不影響遠端python程序的執行。python程序執行過程當中的日誌信息會保存在當前文件夾下的log.out文件中。
  • max_seq_length 每一個樣本的最大長度，不能超過512。若是你的某些樣本超過了這個長度，須要截斷。截斷代碼可使用項目根路徑下的data_process.py文件。
  • batch_size 每次送到模型進行訓練的樣本數量。通常是2冪次方。若是你的GPU顯存夠大，能夠嘗試增大batch_size。
  • learning_rate 初始學習率，用於調整模型的學習速度，過大太小都很差。剛開始訓練時：學習率以 0.01 ~ 0.001 爲宜。接近訓練結束：學習速率的衰減應該在100倍以上。這裏由於咱們採用的是遷移學習，因爲預模型自己已經在原始數據集上收斂，此時學習率應該設置的較小，因此這裏設置成0.00002。
  • num_train_epochs 每次用完全部樣本後，記爲一個epoch。這裏是指設置多少個epoch後訓練結束。
  • filter_adam_var 保存訓練模型的時候是否過濾掉Adam的參數，默認爲False。設置爲True能夠減少模型的大小。
  • verbose 加上該參數就會打開tensorflow的日誌。
  • data_dir train、dev、test數據所在的目錄。
  • output_dir 模型輸出目錄。
  • init_checkpoint 預訓練模型的路徑，這裏咱們使用了bert的中文預訓練模型。
  • bert_config_file bert模型的配置文件所在路徑。
  • vocab_file bert的詞彙表文件路徑。

開始訓練後，經過如下命令查看訓練過程的日誌信息： tail -f log.out 下圖截取自訓練結束後的部分輸出日誌： 能夠看到評估損失值降到了0.04862。

訓練會持續3個多小時（在一塊Nvidia Geforce RTX2060 GPU上），結束後，會看到對test.txt樣本進行測試的結果：

測試

每訓練500步，程序會在output目錄下保存一個模型文件，咱們能夠經過修改output目錄下的checkpoint文件來指定要用來測試的模型文件。

而後執行以下命令來對test.txt中的內容進行測試(注意bert_lstm_ner-test.py中的配置要和訓練時指定的參數配置一致)： python bert_lstm_ner-test.py

測試輸出的結果和上面訓練完成後輸出的結果的格式是同樣的。若是你按照本文的步驟，完整的走到這裏了，那麼你已經有了一個能夠識別 人名、地址、組織、公司、產品、時間，共6個實體的命名實體識別模型，下一篇文章《用深度學習作命名實體識別(五)：模型使用》將介紹如何使用這個模型來提供一個rest風格的實體識別接口，對該接口傳入一個句子參數，接口會返回句子中的人名、地址、組織、公司、產品、時間信息。

ok，本篇就這麼多內容啦~，感謝閱讀O(∩_∩)O，88~

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