信息抽取（二）花了一个星期走了无数条弯路终于用TF复现了苏神的《Bert三元关系抽取模型》，我到底悟到了什么？_苏神关系抽取

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前言

先上热菜致敬苏神：苏剑林. (2020, Jan 03). 《用bert4keras做三元组抽取 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/7161

建议大家先看苏神的原文，如果您能看懂思路和代码的话我的文章可能对你的帮助不大。

拜读这篇文章之后本人用TF + Transformers 复现了该baseline模型，并在其基础上进行了大量的尝试，直到心累也没有成功复现相同水平的结果，但也有所接近，因此用这篇文章复盘整个过程并分享一些收获和心得。

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数据格式与任务目标

数据下载地址：https://ai.baidu.com/broad/download?dataset=sked
数据格式：

{
   "text": "查尔斯·阿兰基斯（Charles Aránguiz），1989年4月17日出生于智利圣地亚哥，智利职业足球运动员，司职中场，效力于德国足球甲级联赛勒沃库森足球俱乐部", 
"spo_list": 
[{
   "predicate": "出生地", "object_type": "地点", "subject_type": "人物", "object": "圣地亚哥", "subject": "查尔斯·阿兰基斯"}, 
{
   "predicate": "出生日期", "object_type": "Date", "subject_type": "人物", "object": "1989年4月17日", "subject": "查尔斯·阿兰基斯"}]}
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简单来说给定一段文本，我们需要从中抽取出多组 S(subject) P(predicate) O(object_type)的关系。

例如：“查尔斯·阿兰基斯–出生日期–1989年4月17日”则是一组我们需要抽取出来的信息。而 P（需要预测的关系）已经给定范围，一共49类关系，具体见 all_50_schemas 。

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模型整体思路

这个模型思路的精彩之处：

1. 该任务本来应该分成两个模块完成：1.抽取实体（包括S和O）2.判断实体之间的关系，理应至少需要两个模型协同完成，但苏神将实体之间的关系类别预测隐性的放在了O抽取的过程中，即让模型在预测O的时候直接预测O与S的关系P。

2. 指针标注：对每个span的start和end进行标记，对于多片段抽取问题转化为N个2分类（N为序列长度），如果涉及多类别可以转化为层叠式指针标注（C个指针网络，C为类别总数）。事实上，指针标注已经成为统一实体、关系、事件抽取的一个“大杀器”。

3. 由于一个文本中可能存在多对SPO关系组，甚至可能存在S之间有Overlap，O之间有Overlap的情况，因此模型的输出层使用的是半指针-半标注的sigmoid（类似多标签预测实体的始末位置，与阅读理解相似）这样可以让模型同时标注多对S和O。

4. 使用Conditional Layer Normalization 我们需要在预测PO时告诉模型，我们的S是什么，以至于使得模型学习到PO的预测是依赖于S的，而不是看见“日期”就认为是出生年月。具体的内部实现流程也可以参考我的代码，会有介绍。（这各地方也卡了我很久才跑通）最后评估下来这个方法有利也有弊。

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复现代码

数据处理

数据读取

def load_data(path):
    text_list = []
    spo_list = []
    with open(path) as json_file:
        for i in json_file:
            text_list.append(eval(i)['text'])
            spo_list.append(eval(i)['spo_list'])
    return text_list,spo_list

def load_ps(path):
    with open(path,'r')  as f:
        data = pd.DataFrame([eval(i) for i in f])['predicate']
    p2id = {
   }
    id2p = {
   }
    data = list(set(data))
    for i in range(len(data)):
        p2id[data[i]] = i
        id2p[i] = data[i]
    return p2id,id2p
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训练数据处理

这里处理的思路和信息抽取（一）中处理的思路相似，有详细的代码注释：
信息抽取（一）机器阅读理解——样本数据处理与Baseline模型搭建训练（2020语言与智能技术竞赛）

这里主要介绍针对本次任务的几个细节和trick：

1. 由于一段文本可能存在多个S，因此遍历一组数据里的所有SPO关系，将所有S的头尾位置放在一个01数组中。
2. 对于存在多组SPO关系的样本，在标注PO时，我们只随机选取一个S，理由比较简单，你没办法一下子传入多个S给下一个模型。
3. 抽取S时，随机选取一个S的首位置，从所有S的末位置中选取一个与之匹配，如果是完整的S，则对其所有的PO进行标注，否则跳过，该样本作为负样本。这是为了让模型学会并非所有抽取出来的S都有对应的PO关系。
4. 由于限制了token长度，对于找不到S的样本最后去除，对于找不到P的样本保留，同样作为负样本。

def proceed_data(text_list,spo_list,p2id,id2p,tokenizer,MAX_LEN):
    id_label = {
   }
    ct = len(text_list)
    MAX_LEN = MAX_LEN
    input_ids = np.zeros((ct,MAX_LEN),dtype='int32')
    attention_mask = np.zeros((ct,MAX_LEN),dtype='int32')
    start_tokens = np.zeros((ct,MAX_LEN),dtype='int32')
    end_tokens = np.zeros((ct,MAX_LEN),dtype='int32')
    send_s_po = np.zeros((ct,2),dtype='int32')
    object_start_tokens = np.zeros((ct,MAX_LEN,len(p2id)),dtype='int32')
    object_end_tokens = np.zeros((ct,MAX_LEN,len(p2id)),dtype='int32')
    invalid_index = []
    for k in range(ct):
        context_k = text_list[k].lower().replace(' ','')
        enc_context = tokenizer.encode(context_k,max_length=MAX_LEN,truncation=True) 
        if len(spo_list[k])==0:
            invalid_index.append(k)
            continue
        start = []
        end = []
        S_index = []
        for j in range(len(spo_list[k])):
            answers_text_k = spo_list[k][j]['subject'].lower().replace(' ','')
            chars = np.zeros((len(context_k)))
            index = context_k.find(answers_text_k)
            chars[index:index+len(answers_text_k)]=1
            offsets = []
            idx=0
            for t in enc_context[1:]:
                w = tokenizer.decode([t])
                if '#' 
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