关于自然语言处理:知识图谱描边11从NER上手

本文概述：复现知乎 -KG 开源我的项目集中的 BERT-NER-pytorch 我的项目之后，进行的一些学习记录，对同样刚入行的小白来说有参考意义。

材料：对于 BERT 模型中的 transformer 介绍，必须分享的是 Jay Alammar 的动画图，看完后我捶胸顿首的为什么没有早早看到这样的国外佳作？

一、筹备工作：

1、数据集

数据集的组织形式、解决形式都是深度畛域的重头戏，能够说一个算法工程师 80% 的工夫都在和数据打交道。当初咱们来介绍一下数据集：

• 获取形式：间接用 google 扩大 gitzip 从 git 间接下载的，

生数据 只有 3 项，是

其中 train 集里有 45000 个 句子，test 集是 3442，咱们须要人为划分出 val 集。

• 生数据模式 - 相似上面这个样子，咱们来看一下 msra_train_bio 的前 17 行（一共 176042 行）：

中    B-ORG
共    I-ORG
中    I-ORG
央    I-ORG
致    O
中    B-ORG
国    I-ORG
致    I-ORG
公    I-ORG
党    I-ORG
十    I-ORG
一    I-ORG
大    I-ORG
的    O
贺    O
词    O
各    O

• tags（只有三种实体：机构，人，地位）：

O
B-ORG
I-PER
B-PER
I-LOC
I-ORG
B-LOC

ps：能够看到，采纳的是 BIO 标注法，咱们当然能够批改！

• 待会儿要划分数据集为（3 个目录）：

失去三个目录????。

• 数据处理后的模式(各取前两条)：

sentences.txt文件：

如 何 解 决 足 球 界 长 期 存 在 的 诸 多 矛 盾，重 振 昔 日 津 门 足 球 的 雄 风，成 为 天 津 足 坛 上 下 内 外 到 处 议 论 的 话 题。该 县 一 手 抓 农 业 技 术 推 广，一 手 抓 农 民 科 技 教 育 和 农 技 水 平 的 提 高。而 创 新 的 关 键 就 是 知 识 和 信 息 的 生 产、传 播、使 用。

相应的，tags.txt文件：

O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC I-LOC O O O O O O O O B-LOC I-LOC O O O O O O O O O O O O O O
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O

2、筹备模型和训练好的模型参数

在试验中尝试过屡次之后，发现模型参数获取其实也不难，
作者复现代码的时候，没有间接可获取的 pt 下的模型参数，当初就是一个参数的事。
train.py 代码中，创立 model 时候有这么一句：

model = BertForTokenClassification.from_pretrained()

咱们点进去查看 from_pretrained() 办法，在 pytorch_pretrained_bert 目录下的 modeling.py 文件中。
能够通过路径名或者 url 来获取模型和参数（起初训练中有一点小插曲，我就舍弃了作者提供的，本人从外面下载了压缩包，前面会提到）：

PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_MAP = {
    'bert-base-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased.tar.gz",
    'bert-large-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-uncased.tar.gz",
    'bert-base-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-cased.tar.gz",
    'bert-large-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-cased.tar.gz",
    'bert-base-multilingual-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual-uncased.tar.gz",
    'bert-base-multilingual-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual-cased.tar.gz",
    'bert-base-chinese': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese.tar.gz",
}

ps：先获取 tf 的模型参数再转换为 pt，费了我好大劲，间接从 Transformer 库下载了一个 convert_tf_checkpoint_to_pytorch.py 文件到 tf 模型参数目录下，操作了一番失去了 pt 的.bin 文件，好在当初一句话的事。

3、train.py 文件解读

数据集的解决和超参数的设置简略，不波及到咱们文章的外围，这里就不做过多记录，想理解则去看 github 我的项目，传送门，
这个文件放的货色比拟多，有
①parse，params 设置，logger 日志
②dataloader，model，optimizer 和 train_and_evaluate

• 参数 parse（这个参数解析是运行.py 文件时候的参数）

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--data_dir', default='NER-BERT-pytorch-data-msra', help="Directory containing the dataset")
parser.add_argument('--bert_model_dir', default='pt_things', help="Directory containing the BERT model in PyTorch")
……

之后在 main 中，记录参数到内存：
args = parser.parse_args()
在接下来的应用中通过 args.param 来获取参数，

• logger 日志

相干的解决放在了 utils.py 中，在 train.py 中间接：

# 创立
utils.set_logger(os.path.join(args.model_dir, 'train.log'))
# 须要记录的时候：logging.info("device: {}, n_gpu: {}, 16-bits training: {}".format(params.device, params.n_gpu, args.fp16))

• model

简略，两句话：

model = BertForTokenClassification.from_pretrained(args.bert_model_dir, num_labels=len(params.tag2idx))
model.to(params.device)

里边包含模型的加载和参数的加载，在训练时咱们在看到 modelconfig 之后，还会看到两句提醒：

Weights of BertForTokenClassification not initialized from pretrained model: ['classifier.weight', 'classifier.bias']
Weights from pretrained model not used in BertForTokenClassification: ['cls.predictions.bias', 'cls.predictions.transform.dense.weight', 'cls.predictions.transform.dense.bias', 'cls.predictions.decoder.weight', 'cls.seq_relationship.weight', 'cls.seq_relationship.bias', 'cls.predictions.transform.LayerNorm.weight', 'cls.predictions.transform.LayerNorm.bias']

（开始我还认为这是模型参数导入失败，就去查找解决办法。

我还一度认为 pytorch_model.bin 文件中的参数和模型不匹配，从新从源码提供的链接下载了压缩包，但还有这两句话。

后果在 Google 上一个论坛发现这两句话是胜利调用参数的意思。）
解谜：这个 model 里边包含了 embedding 和 bert NER 两个局部，其中模型的参数应该是 embedding 局部的，而具体的 NER 工作应该应用咱们本人的数据来训练！
读 model 源码：各层具体解释
查看 model（BertForTokenClassification）：
有三层：
①BertModel
BertEmbeddings：里边含有多层

    (position_embeddings): Embedding(512, 768)
    (token_type_embeddings): Embedding(2, 768)
    (LayerNorm): BertLayerNorm()
    (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)

BertEncoder：里边有 12 层 encoder，每一个 encoder 都是一个 BertLayer：

    (attention): BertAttention  #重中之重，有机会肯定要刷
    (intermediate): BertIntermediate
    (output): BertOutput

BertPooler

②DropOut
③Linear

• optimizer

full_finetuning

4、单机多卡并行和 fp16

• 多卡

要把 模型和数据 都调配到多卡；
①指定虚构 gpu：
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1,2,3,0'
代表虚拟地址对应的物理地址为 1，2，3，0（过后因为师兄的主 gpu 是物理 0 号卡，所以避开这个残余显存绝对较小的卡）

ps：截图时师兄曾经不再用了。

②在筹备模型和数据之前，放这一句：
params.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
预计 ’cuda’ 前面的局部是作者不想看到报错……
留神：如果要写 ’cuda:[num]’，请写后面指定 gpu 时候的第一个，在这里就是 1！

③随机种子调配到各个 gpu：

# 设置可反复试验的随机种子
random.seed(args.seed)
torch.manual_seed(args.seed)    #给 cpu 设置
if params.n_gpu > 0:
    torch.cuda.manual_seed_all(args.seed)  # set random seed for all GPUs

ps：如果单卡，只是去掉 all；

④给 model 调配多卡：

model = BertForTokenClassification.from_pretrained(args.bert_model_dir, num_labels=len(params.tag2idx))
model.to(params.device)
if params.n_gpu > 1 and args.multi_gpu:
    model = torch.nn.DataParallel(model)

⑤最初，给数据调配多卡：

# Initialize the DataLoader
data_loader = DataLoader(args.data_dir, args.bert_model_dir, params, token_pad_idx=0)
# Load training data and test data
train_data = data_loader.load_data('train')
val_data = data_loader.load_data('val')
……
在 train()函数之前：# data iterator for training
train_data_iterator = data_loader.data_iterator(train_data, shuffle=True)
# Train for one epoch on training set
train(model, train_data_iterator, optimizer, scheduler, params)

在 data_iterator()中设置的给每个 batch 调配的卡：

# shift tensors to GPU if available
batch_data, batch_tags = batch_data.to(self.device), batch_tags.to(self.device)
yield batch_data, batch_tags

这里的 self.device 是类承受的参数。

• fp16

参考：一篇讲 fp16 减速原理的 CSDN
fp16 应用 2 字节编码存储
长处：内存占用少（主）+ 减速计算
毛病：加法操作容易高低溢出
（有机会能够专门试验一下）

5、进度条工具

此处计算出每一个 epoch 下计算 1400 个 batch，
所以把进度条放到每一个 epoch 中：

t = trange(params.train_steps)
for i in t:
    # fetch the next training batch
 batch_data, batch_tags = next(data_iterator)
 ……
 loss = model（~）……
 t.set_postfix(loss='{:05.3f}'.format(loss_avg()))

后果展现：

6、评估指标库 metrics

能够应用的后果评估指标（冰山一角）：

from metrics import f1_score
from metrics import accuracy_score
from metrics import classification_report

模板：

metrics = {}
f1 = f1_score(true_tags, pred_tags)
accuracy=accuracy_score(true_tags, pred_tags)
metrics['loss'] = loss_avg()
metrics['f1'] = f1
metrics['accuracy']=accuracy
metrics_str = ";".join("{}: {:05.2f}".format(k, v) for k, v in metrics.items())
logging.info("- {} metrics:".format(mark) + metrics_str)

后果展现：

如何辨别准确率和召回率？

7、屡次试验存在的问题

我的 f1 分数始终都在 50 以下，然而准确率始终都在 97% 左近，最近因为要肝链接抽取，所以这部分先放一下把。回头补全