NLP作业三：用BiLSTM+CRF实现中文命名实体识别（TensorFlow入门）代码+报告

Posted 2021-12-23 vector<>

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了NLP作业三：用BiLSTM+CRF实现中文命名实体识别（TensorFlow入门）代码+报告相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

这里是国科大自然语言处理的第三次作业，同样也是从小白的视角解读程序和代码，现在我们开始吧_{（今天也是花里胡哨的一天呢🤩}）

目录

1.程序与实验说明
实验要求
程序说明
代码链接
代码结构
运行步骤

2.基础知识概述
序列标注问题
CRF

3.数据预处理
4.模型结构
5.训练
6.测试
疑问与思考
💜在pycharm中如何配置perl?
🖤已经安装了pytorch后如何安装TensorFlow？
🧡tensorflow中的sess.run
💛tensorflow中的Logits
💙tensorflow中的Placeholders
🧡Dropout的作用

1.程序与实验说明

实验要求

使用任意一种深度学习框架（推荐pytorch），利用目录 data 中的数据训练模型来完成序列标注任务（命名实体识别），识别出文本中的人名、地名和组织机构名。
数据集说明：来自于98年人民日报NER语料
评价指标：采用准确率、召回率以及F1值来进行模型评价。

程序说明

代码链接

https://download.csdn.net/download/qq_39328436/51914074

代码结构

data_path：6个文本文件均为老师提供，读者也可以在网上下载完整的MSRA语料库。最终送入模型的是处理好的test_data和train_data。
data_patch_save：存储的是训练好的模型，图片中展示的1638113385 是我已经训练好的模型
venv：是我电脑上pycharm自动生成的与编译环境有关的文件夹，可以删除
conlleval_rev.pl：是用于计算准确率的perl工具
utils.py：与demo实现相关（其他py文件会在下文中提到）

运行步骤

🧡一些重要的说明🧡：
之前的两次nlp实验均采用的是pytorch框架，虽然这一次老师建议的也是使用pytorch，但是最后还是选择了TensorFlow，主要原因是CRF在TensorFlow中只需要一个函数就能实现，相对于pytorch更加简洁，其次是基于TensorFlow的序列标注有更多的参考博客，更加适合于新手学习。
在运行代码过程中可能会碰到的问题（例如：报错，perl不是内部命令）可以参考本篇博客的最后一个部分，或许会有帮助。

在pycharm终端依次执行：

python main.py --mode=train # 开始训练，训练好的模型会保存在项目文件夹中

python main.py --mode=test --demo_model=1638113385 # 训练好之后开始测试，1638113385是已经训练好的一个模型，可以替换成自己的

python main.py --mode=demo --demo_model=1638113385
并根据提示在控制台任意输入一句话，便可评估出这句话中的人名等

2.基础知识概述

序列标注问题

在自然语言处理任务中，有许多的任务可以转换为“将输入的语言序列转化为标注序列”来解决问题。如：命名实体识别、信息抽取、词性标注。本次实验要完成的就是命名实体识别，简而言之就是将输入序列中的人名，机构名以及地名标注出来。解决序列标注问题有很多方法，比如说马尔科夫模型（HMM）和隐马尔可夫模型，本次实验采用的是神经网络的方法。下图是神经网络序列标注模型的架构图

输入层：将离散特征转化为低纬稠密向量
表示层：由输入向量生成各种特征表示，本次实验选取的神经网络模型是Bi-LSTM
标签阶码：有特征表示生成标签预测，本次实验选取的标签预测模型是 CRF

CRF

CRF是条件随机场，在网上很多关于它的公式详解，所以这一小节只讲一个问题：在序列标注问题中，Bi-LSTM+softmax的模型存在什么问题？为什么需要在这个问题中引入条件随机场？

如果不使用条件随机场，经过softmax之后，会挑选一个概率最大的标签输出，第一列最大的是0.14，那么对应“中”的标签就应该是B-Location(B代表Begin)，代表地名的开始；第二列概率中最大的是0.31，其对应的标签仍然为B-Location，很显然，两个挨着的字是不可能都为地名的开始，**那么要如何解决问题这个问题呢？**这就是条件随机场的工作了

之所以会出现连续的两个B，是因为输出之间没有限制条件，应该告诉模型，如果前一个字是Begin，后一个字的标签就不能是Begin。那么 CRF是如何完成这样的限制的呢? 它是通过一个转移矩阵规定输出序列的概率做到的。

在这个矩阵中，第一行第一列代表前一个字是B-Location，后一个字是B-Location的概率，根据上文的描述，这个概率应该非常小，甚至是0。那么加入了CRF之后的模型结构就应该是下图所示：

3.数据预处理

train_corpus.txt

train_lable.txt

上面两个文件分别表示原始语料以及其对应的标签
便签说明： B-PER：人名开始； I-PER：人名中间；B-LOC：地名开始， I-LOC：地名中间； B-ORG：机构名开始；I-ORG：机构名中间；O：其他如周恩来这个人名实体对应的标签B-PER, I-PER, I-PER
需要将数据处理成下面这样的格式再输入到模型中，左侧为字符，右侧为标签。

本次实验老师提供了处理好的两个txt（感谢如此仁慈可爱的老师🧡），如果读者的原始数据比较奇怪，应该想办法处理成这个样子。

4.模型结构

模型结构如下图所示，输入层最主要的是look-up层处理得到词嵌入；中间神经网络层是一个双向LSTM，输出时经过一个softmax；最后在转移矩阵A的限制下，通过CRF层得到预测标签

🧡一些重要的说明🧡：
源码实在是太长了，csdn上有厉害的大佬逐行解释了大部分的代码，推荐：https://blog.csdn.net/qq_41076797/article/details/99569285
本篇博文后续的篇章主要以模块的角度讲解，争取做到能够让像我这样的TensorFlow小白迅速get重重点。

5.训练

if args.mode == 'train':
    # 创建模型
    model = 🧡BiLSTM_CRF(args, embeddings, tag2label, word2id, paths, config=config)
    # 创建节点，无返回值
    🧡model.build_graph()
    print("train data: ".format(len(train_data)))
    # 开始训练
    🧡model.train(train=train_data, dev=test_data)

BiLSTM_CRF创建模型
- batch_size=64
- epoch=5 源码中默认为40，考虑到训练时间，所以改成了5
- hidden_dim=300 隐藏状态的大小; 每个LSTM单元在每个时间步产生的输出数
- optimizer=Adam
- lr=0.001
build_graph() 创建节点
- build_graph() 中的函数依次进行初始化占位符，处理输入词嵌入，设置BiLSTM层，计算损失以及梯度，设置优化器等操作。
- 重点要提的是在loss_op()中有一个函数crf_log_likelihood()，返回值为log_likelihood以及transition_params，这里的transition_params函数就是CRF的转移矩阵。这个转移矩阵会作为sess.run的一个参数来计算logits

  def build_graph(self):
        self.add_placeholders() # 初始化占位符
        self.lookup_layer_op() # 处理输入的词嵌入,是上文模型结构中的输入层
        self.biLSTM_layer_op() # 设定BiLSTM层
        self.softmax_pred_op() # 本次实验不调用
        self.loss_op() # 计算损失
        self.trainstep_op() # 训练操作，设置优化器，计算梯度等
        self.init_op() # 初始化训练参数

model.train 开始训练，下图是trian函数的主要的调用链（省略了其他细节）。

需要注意的是，本程序每训练完一个epoch时，会生成测试数据进行测试，并输出准确率。所以run_one_epoch函数中不仅有run，同时也有evaluate。

训练好的模型会被保存在…/data_path_save中

6.测试

elif args.mode == 'test':
    # 加载模型
    ckpt_file = tf.train.latest_checkpoint(model_path)
    print(ckpt_file)
    paths['model_path'] = ckpt_file
    # 初始化模型
    model = BiLSTM_CRF(args, embeddings, tag2label, word2id, paths, config=config)
    model.build_graph()
    print("test data: ".format(test_size))
    #开始测试
    🧡model.test(test_data)

精度描述(测试结果会输出四个评价指标)
- accuracy准确率= 正确预测的正反例数 / 总数
- precision精确率=在被判断为真的样例中，实际为真的样例比例
- recall召回率=在实际为真的样例中，被判断为真的样例比例
- F1平衡F分数=精确率和召回率的调和平均数

测试思路比较简单，加载好训练的模型送入 model.test()函数中进行测试，下图是test()主要的调用过程：

比较特殊的是，并没有直接用python代码来计算准确率，而是利用一个基于perl(一种编程语言)的工具conlleval_rev.pl。在eval.py中执行下面这句代码就能调用conlleval_rev.pl工具。

os.system("perl  <  > ".format(eval_perl, label_path, metric_path))

conlleval_rev.pl存在项目文件夹中，有兴趣的同学可以研究一下源码，笔者实在是能力有限，无法对它做太多解读。此外， conlleval_rev工具在github上有基于python实现的版本，如果读者不想在电脑上安装perl工具可以下载来尝试一下。

下图是经过conlleval_rev.pl工具对测试数据进行处理之后的结果：

疑问与思考

💜在pycharm中如何配置perl?

在网上查到的方法都是在pycharm中下载plugins即可，但是我安装好之后并没有用，所以找了另外的笨办法。安装好strawberry，并配置好环境变量D:\\Strawberry\\perl\\bin，在pycharm的setting中进行如下配置：（add system per）。

🖤已经安装了pytorch后如何安装TensorFlow？

在setting中另起一个interpreter，选择Anaconda文件夹下的python.exe，然后用pip在清华镜像安装TensorFlow即可。

🧡tensorflow中的sess.run

函数：run(fetches, feed_dict=None, options=None, run_metadata=None)当构建完图后，需要在一个session会话中启动图，第一步是创建一个Session对象。为了取回（Fetch）操作的输出内容, 可以在使用 Session 对象的 run()调用执行图时，传入一些 tensor, 这些 tensor 会帮助你取回结果。
feed_dict参数的作用是替换图中的某个tensor的值或设置graph的输入值

(1)TensorFlow与我们正常的编程思维略有不同：TensorFlow中的语句不会立即执行；而是等到开启会话session的时候，才会执行session.run()中的语句。如果run中涉及到其他的节点，也会执行到。

(2)Tesorflow模型中的所有的节点都是可以视为运算操作op或tensor

💛tensorflow中的Logits

参考：https://blog.csdn.net/a2806005024/article/details/84113190
以1000分类为例，Logits就是最后一层输出后，进入到Softmax函数之前得到的1000维向量。
以AlexNet为例进行解释，FC8层（最后一层）的输出就是Logits(1000维)。而常用的Feature确是4096维从FC6/FC7（倒数第二层）中提取。
为什么不用1000D的Logits作为Feature？一个直观理解是——这个Logits实在太“高级”太“抽象”。Logits由于离softmax太近，它的特性高度适应1000分类任务而无法用于其他任务，失去了对普遍性的视觉特性的描述，因而不能用于其他任务。更理性的分析可以从Softmax的输入/输出关系看出，Softmax仅仅是对Logits做了一个归一化。

💙tensorflow中的Placeholders

参考：https://blog.csdn.net/ltrbless/article/details/104580619
Placeholders是占位符，其实是一个比较特殊的变量，但是它只是暂时占着位置，一般在最后运行的时候才赋值。在tensorflow中通过占位符把数据输入到之前构造的计算图中。

🧡Dropout的作用

参考：https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80737724
Dropout可以比较有效的缓解过拟合的发生，在一定程度上达到正则化的效果。dropout可以作为训练深度神经网络的一种trick供选择。在每个训练批次中，通过忽略一半的特征检测器（让一半的隐层节点值为0），可以明显地减少过拟合现象。这种方式可以减少特征检测器（隐层节点）间的相互作用，检测器相互作用是指某些检测器依赖其他检测器才能发挥作用。

完结撒花✨
其实还有很多细节没有搞清楚写明白，希望大家批评指正~

以上是关于NLP作业三：用BiLSTM+CRF实现中文命名实体识别（TensorFlow入门）代码+报告的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

NLP命名体识别bilstm+crf

BiLSTM模型中CRF层的运行原理-1

自然语言处理（NLP）基于BiLSTM+CRF的事件抽取

基于keras的BiLstm与CRF实现命名实体标注

BiLSTM-CRF命名实体识别模型中的CRF层

基于深度学习做命名实体识别