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算法-NLP常见任务集锦含transformer任务Bert源码文本分类命名实体识别..._transformer 口语转换为书面语

作者：码创造者 | 2024-07-26 03:56:10

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transformer 口语转换为书面语

nlp常见任务代码总结

本文的目的在于梳理NLP企业级的应用任务，根据jd判断当前主流的NLP在企业中的应用水平，熟悉常见的任务+技术+数据+评价方式。

一、nlp常见任务综述

  • 信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，比如时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来，就是要了解谁在什么时候、什么原因、对谁、做了什么事、有什么结果。
  • 文本生成：机器像人一样使用自然语言进行表达和写作。依据输入的不同，文本生成技术主要包括数据到文本生成和文本到文本生成。数据到文本生成是指将包含键值对的数据转化为自然语言文本；文本到文本生成对输入文本进行转化和处理从而产生新的文本。
  • 问答系统：对一个自然语言表达的问题，由问答系统给出一个精准的答案。需要对自然语言查询语句进行某种程度的语义分析，包括实体链接、关系识别，形成逻辑表达式，然后到知识库中查找可能的候选答案并通过一个排序机制找出最佳的答案。
  • 对话系统：系统通过一系列的对话，跟用户进行聊天、回答、完成某一项任务。涉及到用户意图理解、通用聊天引擎、问答引擎、对话管理等技术。此外，为了体现上下文相关，要具备多轮对话能力。
  • 文本挖掘：包括文本聚类、分类、情感分析以及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的表达界面。目前主流的技术都是基于统计机器学习的。
  • 语音识别和生成：语音识别是将输入计算机的语音符号识别转换成书面语表示。语音生成又称文语转换、语音合成，它是指将书面文本自动转换成对应的语音表征。
  • 信息过滤：通过计算机系统自动识别和过滤符合特定条件的文档信息。通常指网络有害信息的自动识别和过滤，主要用于信息安全和防护，网络内容管理等。
  • 舆情分析：是指收集和处理海量信息，自动化地对网络舆情进行分析，以实现及时应对网络舆情的目的。
  • 信息检索：对大规模的文档进行索引。可简单对文档中的词汇，赋之以不同的权重来建立索引，也可建立更加深层的索引。在查询的时候，对输入的查询表达式比如一个检索词或者一个句子进行分析，然后在索引里面查找匹配的候选文档，再根据一个排序机制把候选文档排序，最后输出排序得分最高的文档。
  • 机器翻译：把输入的源语言文本通过自动翻译获得另外一种语言的文本。机器翻译从最早的基于规则的方法到二十年前的基于统计的方法，再到今天的基于神经网络（编码-解码）的方法，逐渐形成了一套比较严谨的方法体系。

二、nlp任务常见技术要点描述

一般流程

词向量

三、任务

任务1：Bert fine-tuning for X classification

任务1：实验重要步骤

1.版本的选择cuda/cudnn/pytorch
1.cuda 和 cudnn的选择：
pip3 install torch==1.10.2+cu113 torchvision==0.11.3+cu113 torchaudio===0.10.2+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

2.python版本选择：
在python3.6和python3.8中测试了transformers库下bert-base-chinese的模型，transformers 4.16.2 无法在python3.6上运行，因此整体环境切换到python3.8版本，全部使用conda虚拟环境.

3.本地cuda环境版本：
(py38_pt_common) D:\dev\envs\py38_pt_common>nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Jun__2_19:25:35_Pacific_Daylight_Time_2021
Cuda compilation tools, release 11.4, V11.4.48
Build cuda_11.4.r11.4/compiler.30033411_0

4.关于cuda和cudnn版本可以搜索得到
本地使用的cudnn版本是cudnn8

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2.安装命令
# 创建虚拟环境
conda create --prefix=D:\dev\envs\py38_pt_common python=3.8

# 激活虚拟环境
conda activate D:\dev\envs\py38_pt_common

# 安装torch
pip3 install torch==1.10.2+cu113 torchvision==0.11.3+cu113 torchaudio===0.10.2+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

# 安装必要的库
pip install scikit-learn
pip install transformers
pip install datasets
pip install sentencepiece

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3.错误记录
训练一段时间后出现了RuntimeError: CUDA out of memory, 具体报错如下：
The best model has been saved
 86%|████████▋ | 151/175 [06:44<02:43,  6.80s/it]151 0.18657496571540833
 87%|████████▋ | 152/175 [06:44<01:52,  4.87s/it]152 0.38517382740974426
 87%|████████▋ | 153/175 [06:44<01:17,  3.53s/it]153 0.19268524646759033
 88%|████████▊ | 154/175 [06:45<00:54,  2.58s/it]154 0.11133516579866409
 89%|████████▊ | 155/175 [06:45<00:38,  1.92s/it]155 0.25511711835861206
 89%|████████▉ | 156/175 [06:46<00:27,  1.46s/it]156 0.18305906653404236
 90%|████████▉ | 157/175 [06:46<00:20,  1.13s/it]157 0.2746654152870178
 90%|█████████ | 158/175 [06:46<00:15,  1.11it/s]158 0.20452025532722473
 91%|█████████ | 159/175 [06:47<00:11,  1.35it/s]159 0.19692355394363403
 91%|█████████▏| 160/175 [06:47<00:09,  1.58it/s]160 0.2176191508769989
Validation Accuracy: 0.9296875
 92%|█████████▏| 161/175 [07:08<01:35,  6.84s/it]The best model has been saved
161 0.21764002740383148
 93%|█████████▎| 162/175 [07:09<01:03,  4.90s/it]162 0.11657670140266418
 93%|█████████▎| 163/175 [07:09<00:42,  3.54s/it]163 0.2392028421163559
 94%|█████████▎| 164/175 [07:09<00:28,  2.59s/it]164 0.34872329235076904
 94%|█████████▍| 165/175 [07:10<00:19,  1.92s/it]165 0.12209181487560272
 95%|█████████▍| 166/175 [07:10<00:13,  1.46s/it]166 0.10830333083868027
 95%|█████████▌| 167/175 [07:11<00:09,  1.13s/it]167 0.21035946905612946
 96%|█████████▌| 168/175 [07:11<00:06,  1.10it/s]168 0.325456827878952
 97%|█████████▋| 169/175 [07:11<00:04,  1.33it/s]169 0.0809602439403534
 97%|█████████▋| 170/175 [07:12<00:03,  1.55it/s]170 0.2002611756324768
 98%|█████████▊| 171/175 [07:32<00:25,  6.46s/it]Validation Accuracy: 0.9275568181818182
171 0.44647514820098877
 98%|█████████▊| 172/175 [07:32<00:13,  4.64s/it]172 0.08488976210355759
 99%|█████████▉| 173/175 [07:32<00:06,  3.36s/it]173 0.09736869484186172
 99%|█████████▉| 174/175 [07:33<00:02,  2.46s/it]174 0.13555729389190674
100%|██████████| 175/175 [07:34<00:00,  2.60s/it]
Epoch 1
  0%|          | 0/175 [00:13<?, ?it/s]
Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
  File "C:\app\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 197, in runfile
    pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars)  # execute the script
  File "C:\app\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile
    exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc)
  File "D:/CCFBDCI2020-main/code1/my_train_bert.py", line 235, in <module>
    train_eval(model, criterion, optimizer, train_loader, val_loader, epochs=10)
  File "D:/CCFBDCI2020-main/code1/my_train_bert.py", line 146, in train_eval
    logits = model(batch[0], batch[1], batch[2])
  File "D:\dev\envs\py38_pt_common\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl
    return forward_call(*input, **kwargs)
  File "D:/CCFBDCI2020-main/code1/my_train_bert.py", line 82, in forward
    outputs = self.bert(input_ids, token_type_ids=token_type_ids, attention_mask=attn_masks)
  File "D:\dev\envs\py38_pt_common\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl
    return forward_call(*input, **kwargs)
  File "D:\dev\envs\py38_pt_common\lib\site-packages\transformers\models\xlnet\modeling_xlnet.py", line 1246, in forward
    outputs = layer_module(
  File "D:\dev\envs\py38_pt_common\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl
    return forward_call(*input, **kwargs)
  File "D:\dev\envs\py38_pt_common\lib\site-packages\transformers\models\xlnet\modeling_xlnet.py", line 515, in forward
    outputs = self.rel_attn(
  File "D:\dev\envs\py38_pt_common\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl
    return forward_call(*input, **kwargs)
  File "D:\dev\envs\py38_pt_common\lib\site-packages\transformers\models\xlnet\modeling_xlnet.py", line 446, in forward
    attn_vec = self.rel_attn_core(
  File "D:\dev\envs\py38_pt_common\lib\site-packages\transformers\models\xlnet\modeling_xlnet.py", line 287, in rel_attn_core
    bd = torch.einsum("ibnd,jbnd->bnij", q_head + self.r_r_bias, k_head_r)
  File "D:\dev\envs\py38_pt_common\lib\site-packages\torch\functional.py", line 327, in einsum
    return _VF.einsum(equation, operands)  # type: ignore[attr-defined]
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 108.00 MiB (GPU 0; 10.00 GiB total capacity; 8.17 GiB already allocated; 0 bytes free; 8.22 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.  See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

解决方案：
https://stackoverflow.com/questions/68967257/permissionerror-errno-13-permission-denied-python
降低batch_size进行测试.

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5.思考

使用DataLoaders
DataLoader中的workers数量
Batch size
梯度累计
保留的计算图
移动到单个
16-bit 混合精度训练
移动到多个GPUs中（模型复制）
移动到多个GPU-nodes中 (8+GPUs)
思考模型加速的技巧

任务2：bert源码解读

google版本的源码比较难懂，使用了tensorflow1.3版本，用CPU+batchSize16可以完整复现，debug深入理解原理，参考如下链接：

  创建虚拟环境
  conda create --prefix=D:\root\env\pyenv\py36_tf1
  激活虚拟环境
  conda activate D:\root\env\pyenv\py36_tf1
  使用conda安装
  conda install --prefix=D:\root\env\pyenv\py36_tf1 tensorflow=1.13
  使用pip安装
  pip install tensorflow=1.13

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  • 复现的主要步骤：
基于源码 [github bert](https://github.com/google-research/bert)，Pre-trained models模型的下载 GLUE\BERT_BASE_DIR\uncased_L-12_H-768_A-12, 认识这个模型：

2018/10/19  06:21               313 bert_config.json 配置文件，包含各种参数
2018/10/19  06:34       440,425,712 bert_model.ckpt.data-00000-of-00001 训练保存点
2018/10/19  06:34             8,528 bert_model.ckpt.index 序号
2018/10/19  06:34           904,243 bert_model.ckpt.meta 元数据
2018/10/19  06:21           231,508 vocab.txt 词

1.下载数据集
Before running this example you must download the GLUE data by running this script and unpack it to some directory $GLUE_DIR. Next, download the BERT-Base checkpoint and unzip it to some directory $BERT_BASE_DIR.

2.数据集认识
clone代码到本地的IDE，拷贝GLUE数据到项目的目录下，准备好写脚本
选择MRPC数据集，GLUE/glue_data/MRPC/train.tsv 任务是：判断两句话的含义是否一致，样本数30k+，适合自己玩，调试下。

3.脚本
参考链接 

export BERT_BASE_DIR=/path/to/bert/uncased_L-12_H-768_A-12
export GLUE_DIR=/path/to/glue

python run_classifier.py \
  --task_name=MRPC \
  --do_train=true \
  --do_eval=true \
  --data_dir=$GLUE_DIR/MRPC \
  --vocab_file=$BERT_BASE_DIR/vocab.txt \
  --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \
  --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \
  --max_seq_length=128 \
  --train_batch_size=32 \
  --learning_rate=2e-5 \
  --num_train_epochs=3.0 \
  --output_dir=/tmp/mrpc_output/


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  • pycharm中调试代码：
--task_name=MRPC --do_train=true --do_eval=true --data_dir=D:\root\code\python\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\glue_data\MRPC --vocab_file=D:\bert_uncased_L-12_H-768_A-12\vocab.txt --bert_config_file=D:\bert_uncased_L-12_H-768_A-12\config.json --init_checkpoint=D:\bert_uncased_L-12_H-768_A-12\bert_model.ckpt --max_seq_length=128 --train_batch_size=8 --learning_rate=2e-5 --num_train_epochs=3.0 --output_dir=D:\root\code\python\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\output

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任务3：命名实体识别

参考文献

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