2.2 实战演练之命名实体识别NER_命名实体识别实战

目录

1 命名实体识别任务介绍

2 基于Transfromers的解决方案

2.1 模型结构：

2.2 评估函数：

3 代码实战演练

1）导包：

2）加载数据集

3）数据预处理

4）创建模型

5）常见评估函数

6）配置训练参数 

7）创建训练器

 8）模型训练 

9）模型预测

4 NER实战过程中需要注意的7点：

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1 命名实体识别任务介绍

2 基于Transfromers的解决方案

使用不同的model head用于解决不同的任务，如果说我们需要对每一个词（token）去做一个标签预测的话，这个时候我们就需要用到xxxForTokenClassification

2.1 模型结构：

2.2 评估函数：

3 代码实战演练

1）导包：

2）加载数据集

可以看到数据集已经划分好了训练集、验证集和测试集，这就省去了我们接下来“数据划分”的步骤。

简单查看一下数据：

可以看到，ner_tag与token是一一对应的，也就是每个词都是一个token，每个token都对应一个标签，我们可以发现“厦门”和“金门”都是5、6，说明这两个都是实体。

通过上述查看数据集的features，我们可以很直观地看到id、tokens、ner_tags的属性，反别是一个值、序列、序列，另外，观察ner_tags：‘O’代表非实体，‘B-PER'和'I-PER’分别表示实体为人的开始和结束，‘B-ORG’和‘I-ORG’则表示实体为组织的开始和结束，‘B-LOC’和‘I-LOC’则表示实体为地点的开始和结束，这就刚好对应了之前的5和6。

取标签的list，便于下一步使用。 

3）数据预处理

前面我们查看数据的时候，可以发现数据已经做好tokenize了，也就是已经分词了，那么如果我们直接使用tokenizer，可能会造成如下结果：(每个token又有了一个101开头和102结尾，也就是把数据处理为了多个句子，而不是一个句子，我们并不希望这样，而希望整体是101开头，102结尾）

因此，需要指定is_split_into_words=True

很好，现在我们已经得到了'input_ids'、'token_type_ids'、'attention_mask'，那么我们如何获得标签呢？一个很直观的想法就是将原来的ner_tags直接拿来作为标签，反正是一一对应的。但是这样子其实并不行，原因在于一个token可能对应多个input_ids：

这个“interesting word"只有两个token，但是input_ids却占了5个，如果我们直接把原来的ner_tags的两个拿过来，显然不是一一对应的。因此就需要我们顺序发掘input_ids中的每一个id到底对应于原来的哪一个token，然后再取对应的ner_tag即可。（相当于做一个映射拼接）

还有一个问题就是如何确定input_ids中的每一个id到底属于哪个token呢，比如现在的interesting和word，这个其实可以用到word_ids()加以判断：

具体的映射过程如下： 

可以看到，此时的features中已经包含了labels 

我们可以打印浏览一下，此时的labels确实是正确的：

4）创建模型

 对于所有的非二分类任务，切记要指定num_labels，否则就会device错误，这是就需要用到我们上边保存标签的list了。

我们可以直观看到，此时模型的标签类别就是7类了。 

5）常见评估函数

导入seqeval：

 查看一下示例：

现在，我们需要将预测结果转换为上述preidtions的形式，将id转换为原始的字符串类型的标签

6）配置训练参数 

7）创建训练器

 8）模型训练 

可以看到最后得到的'eval_f1': 0.9535934291581109，还是蛮不错的。 

在测试集上进行评估：

可以看到最后的f1也还不错

9）模型预测

 注意要指定id2label，换成我们自己的标签，而不是label_1,label_2这种。

如果我们不指定 aggregation_strategy参数的话，按照文档：（它将以none的形式一个个Token给出结果，并不直观）

指定aggregation_strategy="simple"以聚合形式给出  

但是上述还有一个问题，模型会检测到这个空格，并把这个空格也计算在内。如何解决这个问题呢？

和输入文本相匹配，去掉空格：

4 NER实战过程中需要注意的7点：

1. tokenizer(ner_datasets["train"][0]["tokens"], is_split_into_words=True)   # 对于已经做好tokenize的数据，要指定is_split_into_words参数为True
2. def process_function(examples):# 借助word_ids 实现标签映射
3. model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("hfl/chinese-macbert-base", num_labels=len(label_list))# 对于所有的非二分类任务，切记要指定num_labels，否则就会device错误

4.     # 将id转换为原始的字符串类型的标签（也就是用真实字符串标签取代0、1这些）

       true_predictions = [

           [label_list[p] for p, l in zip(prediction, label) if l != -100]

           for prediction, label in zip(predictions, labels)

       ]

5. # 使用pipeline进行推理，要指定id2label（换成我们自己的字符串标签，而不是label_1,label_2这种）

   model.config.id2label = {idx: label for idx, label in enumerate(label_list)}

6. # 如果模型是基于GPU训练的，那么推理时要指定device

   # 对于NER任务，可以指定aggregation_strategy为simple，得到具体的实体的结果，而不是token的结果

   ner_pipe = pipeline("token-classification", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0, aggregation_strategy="simple")

7. #去掉空格，根据start和end取实际的结果

   ner_result = {}

   x = "小明在北京上班"

   for r in res:

       if r["entity_group"] not in ner_result:

           ner_result[r["entity_group"]] = []

       ner_result[r["entity_group"]].append(x[r["start"]: r["end"]])

   ner_result