命名实体识别，根据实体计算准确率、召回率和F1_命名实体识别准确率

简介

使用大模型训练完命名实体识别的模型后，发现不知道怎么评估实体识别的准确率、召回率和F1。于是便自己实现了代码，同时提供了完整可运行的项目代码。

完整代码： https://github.com/JieShenAI/csdn/tree/main/KnowledgeGraph/ner_compute

数据格式介绍

• instruction: 大模型做实体抽取的指令；
• label: 真实的label;
• output: 训练完成的大模型的预测结果；

{
  "id": "ce0...21",
  "task": "NER",
  "source": ".",
  "instruction": "{\"instruction\": \"你是专门进行实体抽取的专家。请从input中抽取出符合schema定义的实体，不存在的实体类型返回空列表。请按照JSON字符串的格式回答。\", \"schema\": [\"PER\", \"ORG\", \"LOC\"], \"input\": \"我们变而以书会友，以书结缘，把欧美、港台流行的食品类图谱、画册、工具书汇集一堂。\"}",
  "label": "[{\"entity\": \"美\", \"entity_type\": \"LOC\"}, {\"entity\": \"台\", \"entity_type\": \"LOC\"}]",
  "output": "{\"PER\": [], \"ORG\": [], \"LOC\": [\"美\", \"台\"]}"
}
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原始的label不便于使用，首先转换label为extra_label如下：

{
  "id": "ce0...21",
  "task": "NER",
  "source": ".",
  "instruction": "{\"instruction\": \"你是专门进行实体抽取的专家。请从input中抽取出符合schema定义的实体，不存在的实体类型返回空列表。请按照JSON字符串的格式回答。\", \"schema\": [\"PER\", \"ORG\", \"LOC\"], \"input\": \"我们变而以书会友，以书结缘，把欧美、港台流行的食品类图谱、画册、工具书汇集一堂。\"}",
  "label": "[{\"entity\": \"美\", \"entity_type\": \"LOC\"}, {\"entity\": \"台\", \"entity_type\": \"LOC\"}]",
  "output": "{\"PER\": [], \"ORG\": [], \"LOC\": [\"美\", \"台\"]}",
  "extra_label": {"PER": [],"ORG": [], "LOC": ["美","台"]}
}
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下述代码完成label到extra_label的转换，然后再使用output和extra_label计算准确率、召回率和F1；

label到extra_label的转换的代码如下：

import json
ent_class = ["PER", "ORG", "LOC"]
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# 添加额外标签
def add_extra_labels(file_path, output_path):
    def _add_extra_labels(file_path):
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            for line in f:
                data = json.loads(line)
                label_data = eval(data['label'])

                extra_labels = {
                    ent: []
                    for ent in ent_class
                }

                for ent in label_data:
                    entity = ent['entity']
                    entity_type = ent['entity_type']
                    if entity_type in ent_class:
                        extra_labels[entity_type].append(entity)
                data['extra_label'] = extra_labels
                yield data

    with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        for data in _add_extra_labels(file_path):
            f.write(json.dumps(data, ensure_ascii=False) + '\n')

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input_file = 'data/predict_data.json'
output_file = 'data/data.json'
add_extra_labels(input_file, output_file)
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准确率、召回率和F1评估

• 精确率：识别出正确的实体数 / 识别出的实体数

• 召回率：识别出正确的实体数 / 样本的实体数

• F1值 = (精确率 * 召回率 * 2) / ( 精确率 + 召回率)

评估代码

代码核心思路：
将预测结果与label转为集合，再利用集合的与操作，即可判断出模型预测成功的实体；

Node:

• predict_right_num：当前文本，模型预测正确的实体数；
• predict_num：模型预测实体总数；
• label_num：label中真实的实体数；

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Node:
    # 默认值
    predict_right_num: int = 0
    predict_num: int = 0
    label_num: int = 0
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def compute(input_file):
    with open(input_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        total_ent = {
            ent: Node()
            for ent in ent_class
        }
        error = 0
        for line in f:
            data = json.loads(line)
            extra_labels = data['extra_label']
			
			# 大模型采取的是序列到序列到文本生成，不能转换为字典的数据跳过即可
            try:
                predict = eval(data['output'])
            except:
                error += 1
                continue
			# 每个不同的实体类别单独计数
            for ent_name in ent_class:
                extra_s = set(extra_labels[ent_name])
                predict_s = set(predict[ent_name])
                total_ent[ent_name].predict_right_num += len(extra_s & predict_s)
                total_ent[ent_name].predict_num += len(predict_s)
                total_ent[ent_name].label_num += len(extra_s)

    for ent in ent_class:
        acc = total_ent[ent].predict_right_num / (total_ent[ent].predict_num + 1e-6)
        recall = total_ent[ent].predict_right_num / (total_ent[ent].label_num + 1e-6)
        f1 = 2 * acc * recall / (acc + recall)

        print(f'{ent} acc: {acc:.4f} recall: {recall:.4f} f1: {f1:.4f}')


if __name__ == '__main__':
    compute('infer_1_epoch_extra.json')
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评估结果

进一步阅读

• https://huggingface.co/docs/evaluate/base_evaluator
• 用BERT做NER？教你用PyTorch轻松入门Roberta！
  

参考

• 命名实体识别的评价指标