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关于算法:快递单信息抽取二基于ERNIE10至ErnieGram-CRF预训练模型

jiezi

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本我的项目链接：
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4157455?contributionType=1

1.ERNIE 1.0 实现快递单信息抽取

命名实体辨认是 NLP 中一项十分根底的工作，是信息提取、问答零碎、句法分析、机器翻译等泛滥 NLP 工作的重要根底工具。命名实体辨认的准确度，决定了上游工作的成果，是 NLP 中的一个根底问题。在 NER 工作提供了两种解决方案，一类 LSTM/GRU + CRF，通过 RNN 类的模型来抽取底层文本的信息，而 CRF(条件随机场)模型来学习底层 Token 之间的分割；另外一类是通过预训练模型，例如 ERNIE，BERT 模型，间接来预测 Token 的标签信息。

本我的项目将演示如何应用 PaddleNLP 语义预训练模型 ERNIE 实现从快递单中抽取姓名、电话、省、市、区、具体地址等内容，造成结构化信息。辅助物流行业从业者进行无效信息的提取，从而升高客户填单的老本。

在 2017 年之前，工业界和学术界对文本处理依赖于序列模型 Recurrent Neural Network (RNN).

<p align=”center”>
<img src=”http://colah.github.io/posts/2015-09-NN-Types-FP/img/RNN-general.png” width=”40%” height=”30%”>

</p>
<center> 图 1：RNN 示意图 </center>

基于 BiGRU+CRF 的快递单信息抽取我的项目介绍了如何应用序列模型实现快递单信息抽取工作。

近年来随着深度学习的倒退，模型参数的数量飞速增长。为了训练这些参数，须要更大的数据集来防止过拟合。然而，对于大部分 NLP 工作来说，构建大规模的标注数据集十分艰难（老本过高），特地是对于句法和语义相干的工作。相比之下，大规模的未标注语料库的构建则绝对容易。为了利用这些数据，咱们能够先从其中学习到一个好的示意，再将这些示意利用到其余工作中。最近的钻研表明，基于大规模未标注语料库的预训练模型（Pretrained Models, PTM) 在 NLP 工作上获得了很好的体现。

近年来，大量的钻研表明基于大型语料库的预训练模型（Pretrained Models, PTM）能够学习通用的语言示意，有利于上游 NLP 工作，同时可能防止从零开始训练模型。随着计算能力的一直进步，深度模型的呈现（即 Transformer）和训练技巧的加强使得 PTM 一直倒退，由浅变深。

<p align=”center”>
<img src=”https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/327f44ff3ed24493adca5ddc4dc24bf61eebe67c84a6492f872406f464fde91e” width=”60%” height=”50%”>

</p>
<center> 图 2：预训练模型一览，图片来源于：https://github.com/thunlp/PLM…</center>

本示例展现了以 ERNIE(Enhanced Representation through Knowledge Integration)为代表的预训练模型如何 Finetune 实现序列标注工作。

!pip install --upgrade paddlenlp

# 下载并解压数据集
from paddle.utils.download import get_path_from_url
URL = "https://paddlenlp.bj.bcebos.com/paddlenlp/datasets/waybill.tar.gz"
get_path_from_url(URL, "./")

# 查看预测的数据
!head -n 5 data/test.txt
from functools import partial

import paddle
from paddlenlp.datasets import MapDataset
from paddlenlp.data import Stack, Tuple, Pad
from paddlenlp.transformers import ErnieTokenizer, ErnieForTokenClassification
from paddlenlp.metrics import ChunkEvaluator
from utils import convert_example, evaluate, predict, load_dict

1.1 加载自定义数据集

举荐应用 MapDataset()自定义数据集。

def load_dataset(datafiles):
    def read(data_path):
        with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as fp:
            next(fp)  # Skip header
            for line in fp.readlines():
                words, labels = line.strip('\n').split('\t')
                words = words.split('\002')
                labels = labels.split('\002')
                yield words, labels

    if isinstance(datafiles, str):
        return MapDataset(list(read(datafiles)))
    elif isinstance(datafiles, list) or isinstance(datafiles, tuple):
        return [MapDataset(list(read(datafile))) for datafile in datafiles]

# Create dataset, tokenizer and dataloader.
train_ds, dev_ds, test_ds = load_dataset(datafiles=('./data/train.txt', './data/dev.txt', './data/test.txt'))
for i in range(5):
    print(train_ds[i])
(['1', '6', '6', '2', '0', '2', '0', '0', '0', '7', '7', '宣', '荣', '嗣', '甘', '肃', '省', '白', '银', '市', '会', '宁', '县', '河', '畔', '镇', '十', '字', '街', '金', '海', '超', '市', '西', '行', '5', '0', '米'], ['T-B', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'P-B', 'P-I', 'P-I', 'A1-B', 'A1-I', 'A1-I', 'A2-B', 'A2-I', 'A2-I', 'A3-B', 'A3-I', 'A3-I', 'A4-B', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I'])
(['1', '3', '5', '5', '2', '6', '6', '4', '3', '0', '7', '姜', '骏', '炜', '云', '南', '省', '德', '宏', '傣', '族', '景', '颇', '族', '自', '治', '州', '盈', '江', '县', '平', '原', '镇', '蜜', '回', '路', '下', '段'], ['T-B', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'P-B', 'P-I', 'P-I', 'A1-B', 'A1-I', 'A1-I', 'A2-B', 'A2-I', 'A2-I', 'A2-I', 'A2-I', 'A2-I', 'A2-I', 'A2-I', 'A2-I', 'A2-I', 'A3-B', 'A3-I', 'A3-I', 'A4-B', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I'])
(['内', '蒙', '古', '自', '治', '区', '赤', '峰', '市', '阿', '鲁', '科', '尔', '沁', '旗', '汉', '林', '西', '街', '路', '南', '1', '3', '7', '0', '1', '0', '8', '5', '3', '9', '0', '那', '峥'], ['A1-B', 'A1-I', 'A1-I', 'A1-I', 'A1-I', 'A1-I', 'A2-B', 'A2-I', 'A2-I', 'A3-B', 'A3-I', 'A3-I', 'A3-I', 'A3-I', 'A3-I', 'A4-B', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'T-B', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'P-B', 'P-I'])
(['广', '东', '省', '梅', '州', '市', '大', '埔', '县', '茶', '阳', '镇', '胜', '利', '路', '1', '3', '6', '0', '1', '3', '2', '8', '1', '7', '3', '张', '铱'], ['A1-B', 'A1-I', 'A1-I', 'A2-B', 'A2-I', 'A2-I', 'A3-B', 'A3-I', 'A3-I', 'A4-B', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'T-B', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'P-B', 'P-I'])
(['新', '疆', '维', '吾', '尔', '自', '治', '区', '阿', '克', '苏', '地', '区', '阿', '克', '苏', '市', '步', '行', '街', '1', '0', '号', '1', '5', '8', '1', '0', '7', '8', '9', '3', '7', '8', '慕', '东', '霖'], ['A1-B', 'A1-I', 'A1-I', 'A1-I', 'A1-I', 'A1-I', 'A1-I', 'A1-I', 'A2-B', 'A2-I', 'A2-I', 'A2-I', 'A2-I', 'A3-B', 'A3-I', 'A3-I', 'A3-I', 'A4-B', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'T-B', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'P-B', 'P-I', 'P-I'])

每条数据蕴含一句文本和这个文本中每个汉字以及数字对应的 label 标签。

之后，还须要对输出句子进行数据处理，如切词，映射词表 id 等。

1.2 数据处理

预训练模型 ERNIE 对中文数据的解决是以字为单位。PaddleNLP 对于各种预训练模型曾经内置了相应的 tokenizer。指定想要应用的模型名字即可加载对应的 tokenizer。

tokenizer 作用为将原始输出文本转化成模型 model 能够承受的输出数据模式。

<p align=”center”>
<img src=”https://bj.bcebos.com/paddlehub/paddlehub-img/ernie_network_1.png” hspace=’10’/>

</p>

<p align=”center”>
<img src=”https://bj.bcebos.com/paddlehub/paddlehub-img/ernie_network_2.png” hspace=’10’/>

</p>

<center> 图 3：ERNIE 模型示意图 </center>

label_vocab = load_dict('./data/tag.dic')
tokenizer = ErnieTokenizer.from_pretrained('ernie-1.0')

trans_func = partial(convert_example, tokenizer=tokenizer, label_vocab=label_vocab)

train_ds.map(trans_func)
dev_ds.map(trans_func)
test_ds.map(trans_func)
print (train_ds[0])
([1, 208, 515, 515, 249, 540, 249, 540, 540, 540, 589, 589, 803, 838, 2914, 1222, 1734, 244, 368, 797, 99, 32, 863, 308, 457, 2778, 484, 167, 436, 930, 192, 233, 634, 99, 213, 40, 317, 540, 256, 2], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 40, [12, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 0, 1, 1, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8, 9, 9, 10, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 11, 12])

1.3 数据读入

应用 paddle.io.DataLoader 接口多线程异步加载数据。

ignore_label = -1
batchify_fn = lambda samples, fn=Tuple(Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_id),  # input_ids
    Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_type_id),  # token_type_ids
    Stack(),  # seq_len
    Pad(axis=0, pad_val=ignore_label)  # labels
): fn(samples)

train_loader = paddle.io.DataLoader(
    dataset=train_ds,
    batch_size=36,
    return_list=True,
    collate_fn=batchify_fn)
dev_loader = paddle.io.DataLoader(
    dataset=dev_ds,
    batch_size=36,
    return_list=True,
    collate_fn=batchify_fn)
test_loader = paddle.io.DataLoader(
    dataset=test_ds,
    batch_size=36,
    return_list=True,
    collate_fn=batchify_fn)

1.4PaddleNLP 一键加载预训练模型

快递单信息抽取实质是一个序列标注工作，PaddleNLP 对于各种预训练模型曾经内置了对于上游工作文本分类 Fine-tune 网络。以下教程以 ERNIE 为预训练模型实现序列标注工作。

paddlenlp.transformers.ErnieForTokenClassification()一行代码即可加载预训练模型 ERNIE 用于序列标注工作的 fine-tune 网络。其在 ERNIE 模型后拼接上一个全连贯网络进行分类。

paddlenlp.transformers.ErnieForTokenClassification.from_pretrained()办法只需指定想要应用的模型名称和文本分类的类别数即可实现定义模型网络。

# Define the model netword and its loss
model = ErnieForTokenClassification.from_pretrained("ernie-1.0", num_classes=len(label_vocab))

PaddleNLP 不仅反对 ERNIE 预训练模型，还反对 BERT、RoBERTa、Electra 等预训练模型。
下表汇总了目前 PaddleNLP 反对的各类预训练模型。您能够应用 PaddleNLP 提供的模型，实现文本分类、序列标注、问答等工作。同时咱们提供了泛滥预训练模型的参数权重供用户应用，其中蕴含了二十多种中文语言模型的预训练权重。中文的预训练模型有 bert-base-chinese, bert-wwm-chinese, bert-wwm-ext-chinese, ernie-1.0, ernie-tiny, gpt2-base-cn, roberta-wwm-ext, roberta-wwm-ext-large, rbt3, rbtl3, chinese-electra-base, chinese-electra-small, chinese-xlnet-base, chinese-xlnet-mid, chinese-xlnet-large, unified_transformer-12L-cn, unified_transformer-12L-cn-luge 等。

更多预训练模型参考：PaddleNLP Transformer API。

更多预训练模型 fine-tune 上游工作应用办法，请参考：examples。

1.5 设置 Fine-Tune 优化策略，模型配置

实用于 ERNIE/BERT 这类 Transformer 模型的迁徙优化学习率策略为 warmup 的动静学习率。

<p align=”center”>
<img src=”https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/2bc624280a614a80b5449773192be460f195b13af89e4e5cbaf62bf6ac16de2c” width=”40%” height=”30%”/>

</p>
<center> 图 4：动静学习率示意图 </center>

metric = ChunkEvaluator(label_list=label_vocab.keys(), suffix=True)
loss_fn = paddle.nn.loss.CrossEntropyLoss(ignore_index=ignore_label)
optimizer = paddle.optimizer.AdamW(learning_rate=2e-5, parameters=model.parameters())

1.6 模型训练与评估

模型训练的过程通常有以下步骤：

  1. 从 dataloader 中取出一个 batch data
  2. 将 batch data 喂给 model，做前向计算
  3. 将前向计算结果传给损失函数，计算 loss。将前向计算结果传给评估办法，计算评估指标。
  4. loss 反向回传，更新梯度。反复以上步骤。

每训练一个 epoch 时，程序将会评估一次，评估以后模型训练的成果。

step = 0
for epoch in range(10):
    for idx, (input_ids, token_type_ids, length, labels) in enumerate(train_loader):
        logits = model(input_ids, token_type_ids)
        loss = paddle.mean(loss_fn(logits, labels))
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.clear_grad()
        step += 1
        print("epoch:%d - step:%d - loss: %f" % (epoch, step, loss))
    evaluate(model, metric, dev_loader)

    paddle.save(model.state_dict(),
                './ernie_result/model_%d.pdparams' % step)
# model.save_pretrained('./checkpoint')
# tokenizer.save_pretrained('./checkpoint')

后果：

epoch:9 - step:435 - loss: 0.001102
epoch:9 - step:436 - loss: 0.001224
epoch:9 - step:437 - loss: 0.002693
epoch:9 - step:438 - loss: 0.022898
epoch:9 - step:439 - loss: 0.001355
epoch:9 - step:440 - loss: 0.001069
epoch:9 - step:441 - loss: 0.001204
epoch:9 - step:442 - loss: 0.001223
epoch:9 - step:443 - loss: 0.007524
epoch:9 - step:444 - loss: 0.001363
epoch:9 - step:445 - loss: 0.004732
epoch:9 - step:446 - loss: 0.001559
epoch:9 - step:447 - loss: 0.002389
epoch:9 - step:448 - loss: 0.002210
epoch:9 - step:449 - loss: 0.005183
epoch:9 - step:450 - loss: 0.001259
eval precision: 0.994958 - recall: 0.995795 - f1: 0.995376

1.7 模型预测

训练保留好的模型，即可用于预测。如以下示例代码自定义预测数据，调用 predict() 函数即可一键预测。

preds = predict(model, test_loader, test_ds, label_vocab)
file_path = "ernie_results.txt"
with open(file_path, "w", encoding="utf8") as fout:
    fout.write("\n".join(preds))
# Print some examples
print(
    "The results have been saved in the file: %s, some examples are shown below:"
    % file_path)
print("\n".join(preds[:10]))
The results have been saved in the file: ernie_results.txt, some examples are shown below: 
('黑龙江省', 'A1')('双鸭山市', 'A2')('尖山区', 'A3')('八马路与东平行路交叉口北 40 米', 'A4')('韦业涛', 'P')('18600009172', 'T')
('广西壮族自治区', 'A1')('桂林市', 'A2')('雁山区', 'A3')('雁山镇西龙村老年活动中心', 'A4')('17610348888', 'T')('羊卓卫', 'P')
('15652864561', 'T')('河南省', 'A1')('开封市', 'A2')('顺河回族区', 'A3')('顺河区公园路 32 号', 'A4')('赵本山', 'P')
('河北省', 'A1')('唐山市', 'A2')('玉田县', 'A3')('无终大巷 159 号', 'A4')('18614253058', 'T')('尚汉生', 'P')
('台湾', 'A1')('台中市', 'A2')('北区', 'A3')('北区锦新街 18 号', 'A4')('18511226708', 'T')('蓟丽', 'P')
('廖梓琪', 'P')('18514743222', 'T')('湖北省', 'A1')('宜昌市', 'A2')('长阳土家族自治县', 'A3')('贺家坪镇贺家坪村一组临河 1 号', 'A4')
('江苏省', 'A1')('南通市', 'A2')('海门市', 'A3')('孝威村孝威路 88 号', 'A4')('18611840623', 'T')('计星仪', 'P')
('17601674746', 'T')('赵春丽', 'P')('内蒙古自治区', 'A1')('乌兰察布市', 'A2')('凉城县', 'A3')('新建街', 'A4')
('云南省', 'A1')('临沧市', 'A2')('耿马傣族佤族自治县', 'A3')('鑫源路法院对面', 'A4')('许贞爱', 'P')('18510566685', 'T')
('四川省', 'A1')('成都市', 'A2')('双流区', 'A3')('东升镇北仓路 196 号', 'A4')('耿丕岭', 'P')('18513466161', 'T')

2.0 快递单信息抽取[三]:Ernie 1.0 至 ErnieGram + CRF 改良算法

代码和链接以及我的项目都在上面链接，fork 一下能够间接跑：
我的项目连贯：Ernie 1.0 至 ErnieGram + CRF 改良算法

GRU + CRF

Eval begin...
step 1/6 - loss: 0.0000e+00 - precision: 0.9896 - recall: 0.9948 - f1: 0.9922 - 121ms/step
step 2/6 - loss: 0.0000e+00 - precision: 0.9896 - recall: 0.9948 - f1: 0.9922 - 125ms/step
step 3/6 - loss: 20.9767 - precision: 0.9861 - recall: 0.9895 - f1: 0.9878 - 123ms/step
step 4/6 - loss: 0.0000e+00 - precision: 0.9805 - recall: 0.9869 - f1: 0.9837 - 123ms/step
step 5/6 - loss: 0.0000e+00 - precision: 0.9782 - recall: 0.9843 - f1: 0.9812 - 122ms/step
step 6/6 - loss: 0.0000e+00 - precision: 0.9740 - recall: 0.9791 - f1: 0.9765 - 123ms/step
Eval samples: 192

Ernie

'''
epoch:8 - step:72 - loss: 0.038532
eval precision: 0.974124 - recall: 0.981497 - f1: 0.977796
epoch:9 - step:73 - loss: 0.031000
epoch:9 - step:74 - loss: 0.033214
epoch:9 - step:75 - loss: 0.034606
epoch:9 - step:76 - loss: 0.038763
epoch:9 - step:77 - loss: 0.033273
epoch:9 - step:78 - loss: 0.031058
epoch:9 - step:79 - loss: 0.028151
epoch:9 - step:80 - loss: 0.030707
eval precision: 0.976608 - recall: 0.983179 - f1: 0.979883

ErnieGram

'''
epoch:8 - step:72 - loss: 0.030066
eval precision: 0.990764 - recall: 0.992431 - f1: 0.991597
epoch:9 - step:73 - loss: 0.023607
epoch:9 - step:74 - loss: 0.023326
epoch:9 - step:75 - loss: 0.022730
epoch:9 - step:76 - loss: 0.033801
epoch:9 - step:77 - loss: 0.026398
epoch:9 - step:78 - loss: 0.026028
epoch:9 - step:79 - loss: 0.021799
epoch:9 - step:80 - loss: 0.025259
eval precision: 0.990764 - recall: 0.992431 - f1: 0.991597

ERNIE + CRF

'''
[EVAL] Precision: 0.975793 - Recall: 0.983179 - F1: 0.979472
[TRAIN] Epoch:9 - Step:73 - Loss: 0.111980
[TRAIN] Epoch:9 - Step:74 - Loss: 0.152896
[TRAIN] Epoch:9 - Step:75 - Loss: 0.274099
[TRAIN] Epoch:9 - Step:76 - Loss: 0.294602
[TRAIN] Epoch:9 - Step:77 - Loss: 0.231813
[TRAIN] Epoch:9 - Step:78 - Loss: 0.225045
[TRAIN] Epoch:9 - Step:79 - Loss: 0.180734
[TRAIN] Epoch:9 - Step:80 - Loss: 0.171899
[EVAL] Precision: 0.975000 - Recall: 0.984020 - F1: 0.979489

ErnieGram + CRF

'''
[EVAL] Precision: 0.992437 - Recall: 0.993272 - F1: 0.992854
[TRAIN] Epoch:9 - Step:73 - Loss: 0.100207
[TRAIN] Epoch:9 - Step:74 - Loss: 0.189141
[TRAIN] Epoch:9 - Step:75 - Loss: 0.051093
[TRAIN] Epoch:9 - Step:76 - Loss: 0.230366
[TRAIN] Epoch:9 - Step:77 - Loss: 0.271885
[TRAIN] Epoch:9 - Step:78 - Loss: 0.342371
[TRAIN] Epoch:9 - Step:79 - Loss: 0.050146
[TRAIN] Epoch:9 - Step:80 - Loss: 0.257951
[EVAL] Precision: 0.990764 - Recall: 0.992431 - F1: 0.991597

论断：CRF 在 ERNIE 上体现作用不大，次要是在传统解决 nlp 语言上有显著作用，能够防止标注偏置问题。

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