带你快速使用PaddleNLP构建基于Prompt实体情感分类_prompt_model情感分类数据

转自AI Studio，原文链接：带你快速使用PaddleNLP构建基于Prompt实体情感分类 - 飞桨AI Studio

背景简介

由于个人水平有限，欢迎各位大佬指正不足之处！欢迎 Fork一键运行~~

主题来源：2022搜狐校园 情感分析&推荐排序 算法大赛中的NLP赛道。

任务目的：完成实体对象的情感极性分类，即文本中需要分析的实体对象及每个对象的情感极性（2代表极正向，1代表正向，0代表中立，-1代表负向，-2代表极负向）。

解决方案：基于飞桨PaddleNLP的Ernie模型实现PET的Prompt范式，将实体对象的标签映射为自然语言（模板设计）作为[MASK]进行预测。

线上成绩：在采样数据上训练2个Epoch，线上成绩达到0.66几，在未调参的情况下，相比使用预训练模型的Finetune效果较好，但prompt对模板设计比较敏感，一字之差便产生较大差距。

（在第一版的模板中线上只达到0.4几，调整模板后便上升到0.6几）

---

提分点：1.采用R-Drop训练策略，对抗扰动等；2.设计有效的模板输入（这点比较靠经验，需要不断实践尝试！！！）；3.将标签映射为合适的字、词等（实践中很关键）。

接下来从以下几个方面详细介绍快速使用飞桨PaddleNLP预训练模型构建Prompt的模板输入、模型训练、预测全流程：

• 代码结构
• 环境配置
• 数据读取定义
• Prompt模板设计
• 模型搭建
• 训练损失定义
• 模型训练
• 模型预测

代码结构

|—— pet_prompt
 
   |—— label_normalized/template.json # 自定义标签映射
   
   |—— train.py # PET 策略的训练、评估主脚本
 
   |—— data.py # PET 策略针对sohu数据集的任务转换逻辑，以及明文 -> 训练数据的转换
 
   |—— model.py # PET 的网络结构
 
   |—— evaluate.py # 评估函数
 
   |—— predict.py # 数据集进行预测

环境配置

GPU环境

• paddlepaddle-gpu == 2.2.2

• paddlenlp == 2.2.6

In [ ]

# 在Aistudio项目中运行时，启动项目后需要更新paddlenlp
!pip3 install --upgrade paddlenlp

数据读取定义

// 自定义数据读取方式: 输出文本内容、实体对象及标签
def read_data(data, is_test=False):
    for line in data:
        if is_test:
            entity = list(line['entity'].keys())
            for e in entity:
                yield {'text':e, 'text_pair':line['content']}
        else:
            entity = list(line['entity'].keys())
            random.shuffle(entity)
            for e in entity:
                yield {'text':e, 'text_pair':line['content'], 'label':str(line['entity'][e])}

// 输入DataLoader
def create_dataloader(dataset_origin,
                      mode='train',
                      batch_size=1,
                      batchify_fn=None,
                      trans_fn=None):
    if trans_fn:
        dataset = dataset_origin.map(trans_fn)
 
    shuffle = True if mode == 'train' else False
    if mode == 'train':
        batch_sampler = paddle.io.DistributedBatchSampler(
            dataset, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle)
    else:
        batch_sampler = paddle.io.BatchSampler(
            dataset, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle)
    return paddle.io.DataLoader(
        dataset=dataset,
        batch_sampler=batch_sampler,
        collate_fn=batchify_fn,
        return_list=True)

Prompt模板设计

PET (Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference) 提出将输入示例转换为完形填空式短语，以帮助语言模型理解给定的任务。

Prompt关键点就是构造成完型填空式的输入形式，将待预测的标签（字、词、短语、句子）作为[MASK]掩盖，发挥预训练模型的优势进行预测。根据任务形式构建标签映射。

本项目实体情感分析举例：

• 训练样本形式： {"id": 3, "content": "选择Tips：露背连衣裙露肤元素是女性穿裙必备，只不过在选择这些性感元素的时候，尺寸一定要拿捏得当，避免出现艳俗感，当然也可以像高圆圆这样，背部展现，大面积的露肤不会出现一丝丝的瑕疵，同时在黑色的展现下，肤白貌美不说，还带着满满的性感范。声明：文字原创，图片来自网络，如有侵权，请联系我们删除，谢谢。如果你喜欢本篇文字，欢迎分享转发。", "entity": {"高圆圆": 1}}

其中 content是文本内容，entity包含多个实体对象及对应的标签（2代表极正向，1代表正向，0代表中立，-1代表负向，-2代表极负向），这条样例中，实体“高圆圆”的标签就是 1。这是典

型的情感实体分类任务，如何根据分类标签构建prompt模板学习呢？在构造模板输入之前，就需要将数字标签映射为自然语言，语言模型才能学习理解（换个角度理解，如果一句话连人类理解都

含糊不清，那模型当然非常吃力，不要把模型当作很智能的，数据才是王道！）。

• 标签映射：

这里将标签映射为一个字的形式，创建文件template.json放在文件夹label_normalized下：

// label_normalized/template.json
{
    "-2":"坏",
    "-1":"差",
    "0":"平",
    "1":"行",
    "2":"好",
}

• 定义模板转化函数：

模板1：u'这句话中，{}是'.format(example["text"]) + example["text_pair"]，概括为: 这句话中，[entity]是[MASK],[x]。

模板2：u'综合来看，{}是的，'.format(example["text"]) + example["text_pair"]，概括为: 综合来看，[entity]是[MASK],[x]。

其中，[MASK]位置就是映射的标签，如：实体“高圆圆”标签为1，可输入为模板1： 这句话中，高圆圆是[MASK]（标签映射：行），content。

def transform_sohu(example,
                      label_normalize_dict=None,
                      is_test=False,
                      pattern_id=0):
    '''
    定义模板转换函数
    pattern_id： 定义不同的模板设计
    '''
    if is_test:
        example["label_length"] = 1
            
        if pattern_id == 0:
            example["sentence1"] = u'这句话中，{}是<unk>'.format(example["text"]) + example["text_pair"]
        elif pattern_id == 1:
            example["sentence1"] = u'综合来看，{}是<unk>的，'.format(example["text"]) + example["text_pair"]
 
        return example
    else:
        origin_label = example["label"]
        # Normalize some of the labels, eg. English -> Chinese
        example['text_label'] = label_normalize_dict[origin_label]
 
        if pattern_id == 0:
            example["sentence1"] = u'这句话中，{}是<unk>'.format(example["text"]) + example["text_pair"]
        elif pattern_id == 1:
            example["sentence1"] = u'综合来看，{}是<unk>的，'.format(example["text"]) + example["text_pair"]
 
        del example["text"]
        del example["text_pair"]
        del example["label"]
 
        return example

如下是将MASK位置转为 token_id 连接到文本token中，首先将[MASK]作为待预测标签的Token插入到模板输入的token中,然后计算MASK的位置。详细的代码请看data.py中，

下面是关键的核心代码：

 # Replace <unk> with '[MASK]'
 
    # Step1: gen mask ids
    if is_test:
        label_length = example["label_length"]
    else:
        text_label = example["text_label"]
        label_length = len(text_label)
 
    mask_tokens = ["[MASK]"] * label_length
    mask_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(mask_tokens)
 
    sentence1 = example["sentence1"]
    if "<unk>" in sentence1:
        start_mask_position = sentence1.index("<unk>") + 1
        sentence1 = sentence1.replace("<unk>", "")
        encoded_inputs = tokenizer(text=sentence1, max_seq_len=max_seq_length)
        src_ids = encoded_inputs["input_ids"]
        token_type_ids = encoded_inputs["token_type_ids"]
 
        # Step2: Insert "[MASK]" to src_ids based on start_mask_position
        src_ids = src_ids[0:start_mask_position] + mask_ids + src_ids[
            start_mask_position:]
        token_type_ids = token_type_ids[0:start_mask_position] + [0] * len(
            mask_ids) + token_type_ids[start_mask_position:]
 
        # calculate mask_positions
        mask_positions = [
            index + start_mask_position for index in range(label_length)
        ]

模型搭建

定义好模板输入后，数据输入就完成了，整个项目完成了一大半！接下来就是搭建模型，详细的代码详见model.py，基于飞桨PaddleNLP的Ernie模型实现PET的Prompt范式，只需完成数据转换就能训练。

下面是关键的核心代码：

// 通过 ErniePretrainingHeads 输出文本中的MASK预测输出概率和下一个句子概率，只需返回[MASK]预测的prediction_scores；
class ErnieForPretraining(ErniePretrainedModel):
    def __init__(self, ernie):
        super(ErnieForPretraining, self).__init__()
        self.ernie = ernie  # 可以选择不同的预训练模型得到输出
        weight_attr = paddle.ParamAttr(
            initializer=nn.initializer.TruncatedNormal(
                mean=0.0, std=self.ernie.initializer_range))
        self.cls = ErniePretrainingHeads(
            self.ernie.config["hidden_size"],
            self.ernie.config["vocab_size"],
            self.ernie.config["hidden_act"],
            embedding_weights=self.ernie.embeddings.word_embeddings.weight,
            weight_attr=weight_attr,)
 
        self.apply(self.init_weights)
 
    def forward(self,
                input_ids,
                token_type_ids=None,
                position_ids=None,
                attention_mask=None,
                masked_positions=None):
        with paddle.static.amp.fp16_guard():
            outputs = self.ernie(
                input_ids,
                token_type_ids=token_type_ids,
                position_ids=position_ids,
                attention_mask=attention_mask)
 
            sequence_output, pooled_output = outputs[:2]
 
            # max_len = input_ids.shape[1]
            new_masked_positions = masked_positions
            
       	# prediction_scores的输出维度是[batch_size, vocab_size]，vocab_size根据选择的预训练模型而不同，如ernie是18000,输出根据每个词的最大概率进行输出
            prediction_scores, seq_relationship_score = self.cls(
                sequence_output, pooled_output, new_masked_positions)
                    
            return prediction_scores

整个模型流程比较简单，关键是ErniePretrainingHeads的构建，可以根据不同的预训练模型自定义PretrainingHeads模型，感兴趣的可以看源代码：Ernie

class ErnieLMPredictionHead(nn.Layer):
    r"""
    Ernie Model with a `language modeling` head on top.
    """
 
    def __init__(
            self,
            hidden_size,
            vocab_size,
            activation,
            embedding_weights=None,
            weight_attr=None, ):
        super(ErnieLMPredictionHead, self).__init__()
 
        self.transform = nn.Linear(
            hidden_size, hidden_size, weight_attr=weight_attr)
        self.activation = getattr(nn.functional, activation)
        self.layer_norm = nn.LayerNorm(hidden_size)
        self.decoder_weight = self.create_parameter(
            shape=[vocab_size, hidden_size],
            dtype=self.transform.weight.dtype,
            attr=weight_attr,
            is_bias=False) if embedding_weights is None else embedding_weights
        self.decoder_bias = self.create_parameter(
            shape=[vocab_size], dtype=self.decoder_weight.dtype, is_bias=True)
 
    def forward(self, hidden_states, masked_positions=None):
        if masked_positions is not None:
            hidden_states = paddle.reshape(hidden_states,
                                           [-1, hidden_states.shape[-1]])
            hidden_states = paddle.tensor.gather(hidden_states,
                                                 masked_positions)
        # gather masked tokens might be more quick
        hidden_states = self.transform(hidden_states)
        hidden_states = self.activation(hidden_states)
        hidden_states = self.layer_norm(hidden_states)
        hidden_states = paddle.tensor.matmul(
            hidden_states, self.decoder_weight,
            transpose_y=True) + self.decoder_bias
        return hidden_states
 
 
class ErniePretrainingHeads(nn.Layer):
    def __init__(
            self,
            hidden_size,
            vocab_size,
            activation,
            embedding_weights=None,
            weight_attr=None, ):
        super(ErniePretrainingHeads, self).__init__()
        self.predictions = ErnieLMPredictionHead(
            hidden_size, vocab_size, activation, embedding_weights, weight_attr)
        self.seq_relationship = nn.Linear(
            hidden_size, 2, weight_attr=weight_attr)
 
    def forward(self, sequence_output, pooled_output, masked_positions=None):
        prediction_scores = self.predictions(sequence_output, masked_positions)
        seq_relationship_score = self.seq_relationship(pooled_output)
        return prediction_scores, seq_relationship_score

训练损失定义

根据[MASK]的token_ids作为标签，预测输出的概率计算分类交叉熵损失。

class ErnieMLMCriterion(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(ErnieMLMCriterion, self).__init__()
 
    def forward(self, prediction_scores, masked_lm_labels, masked_lm_scale=1.0):
        masked_lm_labels = paddle.reshape(masked_lm_labels, shape=[-1, 1])
        
        with paddle.static.amp.fp16_guard():
            masked_lm_loss = paddle.nn.functional.softmax_with_cross_entropy(
                prediction_scores, masked_lm_labels, ignore_index=-1)
            masked_lm_loss = masked_lm_loss / masked_lm_scale
            return paddle.mean(masked_lm_loss)

模型训练

模型训练流程与一般的NLP的Finetune流程一样，详细查看代码train.py。

• 加载数据

• 构建DataLoader

• 加载预训练模型、词典

• 超参数设置、优化器、训练策略等

// 训练命令
python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0" \
    pet.py \
	--task_name "sohu" \
	--device gpu \
    --pattern_id 1 \
	--save_dir ./sohu \
	--index 0 \
	--batch_size 16 \
	--learning_rate 5E-5 \
	--epochs 2 \
	--max_seq_length 512 \
	--language_model "ernie-1.0" \
    --rdrop_coef 0 
 

主要参数含义：

• task_name: 数据集名字
• device: 使用 cpu/gpu 进行训练
• pattern_id 完形填空的模式
• save_dir: 模型存储路径
• max_seq_length: 文本的最大截断长度
• rdrop_coef: R-Drop 策略 Loss 的权重系数，默认为 0， 若为 0 则未使用 R-Drop 策略

In [ ]

%cd work/pet_prompt
!ls
python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0" \
    train.py \
	--task_name "sohu" \
	--device gpu \
    --pattern_id 1 \
	--save_dir ./sohu \
	--index 0 \
	--batch_size 16 \
	--learning_rate 5E-5 \
	--epochs 2 \
	--max_seq_length 512 \
	--language_model "ernie-1.0" \
    --rdrop_coef 0

模型预测

python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0" predict.py \
        --task_name "sohu" \
        --device gpu \
        --pattern_id 1 \
        --init_from_ckpt "./sohu/model_12345/model_state.pdparams" \  # 保存的模型文件
        --output_dir "./sohu/output" \
        --batch_size 32 \
        --max_seq_length 512

In [ ]

python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0" predict.py \
        --task_name "sohu" \
        --device gpu \
        --pattern_id 1 \
        --init_from_ckpt "./sohu/model_123456/model_state.pdparams" \ # 保存的模型文件
        --output_dir "./sohu/output" \
        --batch_size 32 \
        --max_seq_length 512

致谢

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PaddleNLP是飞桨自然语言处理开发库，具备易用的文本领域API，多场景的应用示例、和高性能分布式训练三大特点，旨在提升开发者在文本领域的开发效率，并提供丰富的NLP应用示例。

• 易用的文本领域API 提供丰富的产业级预置任务能力Taskflow和全流程的文本领域API：支持丰富中文数据集加载的Dataset API；灵活高效地完成数据预处理的Data API；提供100+预训练模型的Transformers API等，可大幅提升NLP任务建模的效率。
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• 高性能分布式训练 基于飞桨核心框架领先的自动混合精度优化策略，结合分布式Fleet API，支持4D混合并行策略，可高效地完成大规模预训练模型训练。

References

[1] Schick, Timo, and Hinrich Schütze. “Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference.” ArXiv:2001.07676 [Cs], January 25, 2021.http://arxiv.org/abs/2001.07676.

请点击此处查看本环境基本用法.
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