Albert+BI-LSTM+CRF的实体识别 Pytorch

outline

lstm_crf的模型结构

lstm_crf

albert_lstm的模型结构

albert_embedding_lstm

1.这里将每个句子split成一个个字token，将每个token映射成一个数字，再加入masks,然后输入给albert产生句子矩阵表示，比如一个batch=10，句子最大长度为126，加上首尾标志[CLS]和[SEP]，max_length=128,albert_base_zh模型输出的数据shape为(batch,max_length,hidden_states)=(10,128,768)。

2.利用albert产生的表示作为lstm的embedding层。

3.没有对albert进行fine-tune。

train

setp 1: 利用albert/tfmodel_2_pymodel.py

1.将tensorflow预训练模型转化为pytorch可用模型。

2.本程序使用albert_base_zh(小模型体验版), 参数量12M, 层数12，大小为40M。

3.转为pytorch模型后放在albert/pretrain/pytorch目录下。

4.模型的参数见albert/configs/目录。

setp 2: 部分参数设置 models/config.yml

embedding_size: 768
hidden_size: 128
model_path: models/
batch_size: 64
max_length: 128
dropout: 0.5
tags:
    - ORG
    - PER
    - LOC
    - T

step 3: train

python main.py train
训练数据来自人民日报的标注数据

evaluate

> epoch [0] |██                       | 395/4473
  loss 0.07
  epoch [0] |██                       | 396/4473
  loss 0.06
  epoch [0] |██                       | 397/4473
  loss 0.06
  epoch [0] |██                       | 398/4473
  loss 0.06
  epoch [0] |██                       | 399/4473
  loss 0.06
  epoch [0] |██                       | 400/4473
  loss 0.05
  eval
        ORG recall 1.00 precision 1.00  f1 1.00
        PER recall 0.97 precision 0.96  f1 0.96
        LOC recall 1.00 precision 1.00  f1 1.00
        T   recall 0.84 precision 0.80  f1 0.82

predict

python main.py predict
input text:“刘老根大舞台”被文化部、国家旅游局联合评为首批“国家文化旅游重点项目”

note

在src/lstm_crf的model.py中

a.albert的预训练模型作为embedding层

> bert_config =BertConfig.from_pretrained(str(config['albert_config_path']), share_type='all')
  self.word_embeddings = BertModel.from_pretrained(config['bert_dir'], config=bert_config)
  self.word_embeddings.to(DEVICE)
  self.word_embeddings.eval()

b.embedding的输出是(batch_size, seq_len, embedding_dim)

> with torch.no_grad():
        embeddings = self.word_embeddings(input_ids=sentence, attention_mask=mask)
        #因为在albert中的config中设置了"output_hidden_states":"True","output_attentions":"True"，所以返回所有层
        #也可以只返回最后一层
        all_hidden_states, all_attentions = embeddings[-2:]  # 这里获取所有层的hidden_satates以及attentions
        embeddings = all_hidden_states[-2]  # 倒数第二层hidden_states

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