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BERT+BiLSTM+CRF命名实体识别模型训练及深度学习网络的构建_bert bilstm crf模型

作者：盐析白兔 | 2024-04-05 10:09:59

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bert bilstm crf模型

开头先附上 BERT的论文，还有中文翻译版哦，笑纳！

原版：

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

BERT中文翻译PDF版.pdf

1、下载BERT及中文模型

BERT 源码地址：https://github.com/google-research/bert

中英文模型分为 base large版本，其中base版本较小是很小型公司或院校使用。

cased 表示区分模型的大小写

uncased表示不区分模型的大小写

目前中文只有bsert-base，Chinese模型

具体模型具体如下，说明了网络层数，参数量等信息

2、BERT的tensorflow版本安装，还有pytorch版本：

tensorflow 版本在1.9 以上

pip insatall bert-tensorflow

还可以根据源码引入项目使用

3、目前社区内比较的 BERT微服务

1)、bert as service of hanxiao，启动服务，发送请求就可以获取BERT word embeding

https://github.com/hanxiao/bert-as-service


pip install bert-serving-server
 
pip install bert-serving-client # client, independent of `bert-serving-server`

2)、bert-base macan 可以训练NER模型，发送请求获取实体解析结果

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

安装：


pip install bert-base==0.0.7 -i https://pypi.python.org/simple

4、使用bert_base，做NER训练数据准备

1)、命令及参数：


bert-base-ner-train \
    -data_dir {your dataset dir}\
    -output_dir {training output dir}\
    -init_checkpoint {Google BERT model dir}\
    -bert_config_file {bert_config.json under the Google BERT model dir} \
    -vocab_file {vocab.txt under the Google BERT model dir}

2)、标签定义

["O", "B-PER", "I-PER", "B-ORG", "I-ORG", "B-LOC", "I-LOC","B-TIM","I_TIM", "X", "[CLS]", "[SEP]"]

B表示实体开端单字，I表示实体后续字，O表示非实体内容

PER 表示人员，ORG表示机构，LOC表示位置，TIM表示时间

"X", “[CLS]”, “[SEP]” 是附加的，[CLS]”, "[SEP]"是句子的开始和结束标志，X是wordpice产生的东西，中文先不用关注。

3)、训练数据格式：

其中data_dir是你的数据所在的目录，训练数据，验证数据和测试数据命名格式为：train.txt, dev.txt，test.txt,请按照这个格式命名文件，否则会报错。

训练数据的格式如下:


海 O
钓 O
比 O
赛 O
地 O
点 O
在 O
厦 B-LOC
门 I-LOC
与 O
金 B-LOC
门 I-LOC
之 O
间 O
的 O
海 O
域 O
。 O

每行得第一个是字，第二个是它的标签，使用空格’ '分隔，请一定要使用空格。句与句之间使用空行划分。程序会自动读取你的数据。

output_dir：训练模型输出的文件路径，模型的checkpoint以及一些标签映射表都会存储在这里，这个路径在作为服务的时候，可以指定为-ner_model_dir

init_checkpoint: 下载的谷歌BERT模型

bert_config_file ：谷歌BERT模型下面的bert_config.json

vocab_file：谷歌BERT模型下面的vocab.txt

训练完成后，你可以在你指定的output_dir中查看训练结果。

4)、启动命名实体识别任务的服务，

服务的命名是：bert-base-serving-start，同样的，你可以先使用-help查看相关帮助

bert-base-serving-start -help

命名实体服务的启动命令解释：


bert-base-serving-start \
    -model_dir C:\workspace\python\BERT_Base\output\ner2 \
    -bert_model_dir F:\chinese_L-12_H-768_A-12
    -mode NER

参数解释：

bert_model_dir: 谷歌BERT模型的解压路径,可以在这里下载 https://github.com/google-research/bert

model_dir: 训练好的NER模型或者文本分类模型的路径，对于上面的output_dir

model_pd_dir: 运行模型优化代码后，经过模型压缩后的存储路径，例如运行上面的命令后改路径下会产生 ner_model.pb 这个二进制文件

mode:NER 或者是BERT这两个模式，类型是字符串，如果是NER,那么就会启动NER的服务，如果是BERT，那么具体参数将和[bert as service] 项目中得一样。

本地测试命令启动：

bert-base-serving-start  -model_pb_dir D:\work\python-space\bert\model\ner 	  -bert_model_dir D:\work\python-space\bert\Corpus\chinese_L-12_H-768_A-12 -model_dir D:\work\python-space\bert\model\ner 	-num_worker 1 -mode NER

如下图表示启动成功：

5)、客户端访问：


import time
from bert_base.client import BertClient
# 指定服务器的IP
with BertClient(ip='XXX,XXX,XXX,XXX', ner_model_dir=ner_model_dir, show_server_config=False, check_version=False, check_length=False, mode='NER') as bc:
    start_t = time.perf_counter()
    str = '1月24日，新华社对外发布了中央对雄安新区的指导意见，洋洋洒洒1.2万多字，17次提到北京，4次提到天津，信息量很大，其实也回答了人们关心的很多问题。'
    rst = bc.encode([str, str])  #测试同时输入两个句子，多个输入同理
    print('rst:', rst) 
    print(time.perf_counter() - start_t)