自然语言处理基于sklearn-crfsuite进行命名实体识别

Posted 2023-03-04 镰刀韭菜

基于sklearn-crfsuite进行命名实体识别

• 0. 条件随机场
• 1. 训练数据
• 2. 特征提取
• 3. 训练一个CRF模型
• 4. 评估
• 5. 超参数优化
• 6. 检查参数空间
• 7. 检查在测试数据上的最优估计器
• 8.检查分类器学到了什么东西
• 9.检查模型权重
• 10. 定制化
• 11.在控制台中进行格式化
• 参考资料

本文中，针对 CoNLL2002数据训练了一个用于 命名实体识别的基本 CRF模型，并检查其权重以查看该模型学到了什么。需要 NLTK>3.x和 sklearn-crfsuite Python包。本文使用 Python 3。

0. 条件随机场

**条件随机场：**条件随机场这个模型属于概率图模型中的无向图模型，这里我们不做展开，只直观解释下该模型背后考量的思想。一个经典的链式 CRF 如下图所示：

CRF 本质是一个无向图，其中绿色点表示输入，红色点表示输出。点与点之间的边可以分成两类：

• 一类是 x 与 y 之间的连线，表示其相关性；
• 另一类是相邻时刻的 y之间的相关性。

也就是说，在预测某时刻 y时，同时要考虑相邻的标签解决。当 CRF 模型收敛时，就会学到类似 P-B 和 T-I 作为相邻标签的概率非常低。

对于 CRF，我们给出准确的数学语言描述：设 X 与 Y 是随机变量，P(Y|X) 是给定 X 时 Y 的条件概率分布，若随机变量 Y 构成的是一个马尔科夫随机场，则称条件概率分布 P(Y|X) 是条件随机场。

1. 训练数据

首先导入依赖库

import nltk
import eli5
import sklearn
import sklearn_crfsuite
import scipy.stats

from itertools import chain

from sklearn.metrics import make_scorer
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV

from sklearn_crfsuite import scorers
from sklearn_crfsuite import metrics

CoNLL2002数据集包含西班牙语句子列表，并带有注释的命名实体。 它使用IOB2编码。 CoNLL 2002 数据还提供词性标记。

import nltk
nltk.download('conll2002')
'''
[nltk_data] Downloading package conll2002 to /root/nltk_data...
[nltk_data]   Package conll2002 is already up-to-date!
True
'''

nltk.corpus.conll2002.fileids()
'''
['esp.testa', 'esp.testb', 'esp.train', 'ned.testa', 'ned.testb', 'ned.train']
'''

train_sents = list(nltk.corpus.conll2002.iob_sents('esp.train'))
test_sents = list(nltk.corpus.conll2002.iob_sents('esp.testb'))
train_sents[0]
'''
[('Melbourne', 'NP', 'B-LOC'),
 ('(', 'Fpa', 'O'),
 ('Australia', 'NP', 'B-LOC'),
 (')', 'Fpt', 'O'),
 (',', 'Fc', 'O'),
 ('25', 'Z', 'O'),
 ('may', 'NC', 'O'),
 ('(', 'Fpa', 'O'),
 ('EFE', 'NC', 'B-ORG'),
 (')', 'Fpt', 'O'),
 ('.', 'Fp', 'O')]
'''

2. 特征提取

接下来，定义一些特征。 POS标签可以看作是预先提取的特征。 这里提取更多特征（word parts、简化的POS标签、lower/title/upper标记、临近单词的特征）并将它们转换为 sklear-crfsuite 格式——每个句子都应转换为字典列表。 这是一个非常简单的基线任务； 当然也可以做得更好。

sklearn-crfsuite（和python-crfsuite）支持多种特征格式； 这里我们使用feature dicts。

def word2features(sent, i):
    word = sent[i][0]
    postag = sent[i][1]

    features = 
        'bias': 1.0,
        'word.lower()': word.lower(),
        'word[-3:]': word[-3:],
        'word.isupper()': word.isupper(),
        'word.istitle()': word.istitle(),
        'word.isdigit()': word.isdigit(),
        'postag': postag,
        'postag[:2]': postag[:2],
    
    if i > 0:
        word1 = sent[i-1][0]
        postag1 = sent[i-1][1]
        features.update(
            '-1:word.lower()': word1.lower(),
            '-1:word.istitle()': word1.istitle(),
            '-1:word.isupper()': word1.isupper(),
            '-1:postag': postag1,
            '-1:postag[:2]': postag1[:2],
        )
    else:
        features['BOS'] = True

    if i < len(sent)-1:
        word1 = sent[i+1][0]
        postag1 = sent[i+1][1]
        features.update(
            '+1:word.lower()': word1.lower(),
            '+1:word.istitle()': word1.istitle(),
            '+1:word.isupper()': word1.isupper(),
            '+1:postag': postag1,
            '+1:postag[:2]': postag1[:2],
        )
    else:
        features['EOS'] = True

    return features


def sent2features(sent):
    return [word2features(sent, i) for i in range(len(sent))]

def sent2labels(sent):
    return [label for token, postag, label in sent]

def sent2tokens(sent):
    return [token for token, postag, label in sent]

X_train = [sent2features(s) for s in train_sents]
y_train = [sent2labels(s) for s in train_sents]

X_test = [sent2features(s) for s in test_sents]
y_test = [sent2labels(s) for s in test_sents]

从单个标记中提取的特性如下:

X_train[0][1]

'bias': 1.0,
 'word.lower()': '(',
 'word[-3:]': '(',
 'word.isupper()': False,
 'word.istitle()': False,
 'word.isdigit()': False,
 'postag': 'Fpa',
 'postag[:2]': 'Fp',
 '-1:word.lower()': 'melbourne',
 '-1:word.istitle()': True,
 '-1:word.isupper()': False,
 '-1:postag': 'NP',
 '-1:postag[:2]': 'NP',
 '+1:word.lower()': 'australia',
 '+1:word.istitle()': True,
 '+1:word.isupper()': False,
 '+1:postag': 'NP',
 '+1:postag[:2]': 'NP'

3. 训练一个CRF模型

一旦拥有正确格式的特征，就可以使用sklearn_crfsuite.CRF训练一个linear-chain CRF（条件随机场）模型：

crf = sklearn_crfsuite.CRF(
    algorithm='lbfgs',
    c1=0.1,
    c2=0.1,
    max_iterations=20,
    all_possible_transitions=False,
)
crf.fit(X_train, y_train);

4. 评估

数据集中有更多的 O 实体，但我们对其他实体更感兴趣。 为了解决这个问题，将为除O之外的所有标签计算的平均F1分数。sklearn-crfsuite.metrics 包为序列分类任务提供了一些有用的指标，包括这个。

labels = list(crf.classes_)
labels.remove('O')
labels
'''
['B-LOC', 'B-ORG', 'B-PER', 'I-PER', 'B-MISC', 'I-ORG', 'I-LOC', 'I-MISC']
'''

y_pred = crf.predict(X_test)
metrics.flat_f1_score(y_test, y_pred, average='weighted', labels=labels)
'''
0.76980231377134023
'''

更详细地检查每个类的结果:

# group B and I results
sorted_labels = sorted(labels, key=lambda name: (name[1:], name[0]))
sorted_labels
print(metrics.flat_classification_report(y_test, y_pred, labels=sorted_labels, digits=3))

报错：

5. 超参数优化

为了提高质量，尝试使用随机搜索和 3 折交叉验证来选择正则化参数。

# define fixed parameters and parameters to search
crf = sklearn_crfsuite.CRF(
    algorithm='lbfgs', 
    max_iterations=100, 
    all_possible_transitions=True
)
params_space = 
    'c1': scipy.stats.expon(scale=0.5),
    'c2': scipy.stats.expon(scale=0.05),


# use the same metric for evaluation
f1_scorer = make_scorer(metrics.flat_f1_score, 
                        average='weighted', labels=labels)

# search
rs = RandomizedSearchCV(crf, params_space, 
                        cv=3, 
                        verbose=1, 
                        n_jobs=-1, 
                        n_iter=50, 
                        scoring=f1_scorer)
rs.fit(X_train, y_train)

报错：AttributeError: ‘CRF’ object has no attribute ‘keep_tempfiles’

pip install -U 'scikit-learn<0.24'

打印最优结果：

# crf = rs.best_estimator_
print('best params:', rs.best_params_)
print('best CV score:', rs.best_score_)
print('model size: :0.2fM'.format(rs.best_estimator_.size_ / 1000000))

6. 检查参数空间

显示哪些 c1 和 c2 值已检查 RandomizedSearchCV 的图表。 红色意味着更好的结果，蓝色意味着更差。

_x = [s.parameters['c1'] for s in rs.grid_scores_]
_y = [s.parameters['c2'] for s in rs.grid_scores_]
_c = [s.mean_validation_score for s in rs.grid_scores_]

fig = plt.figure()
fig.set_size_inches(12, 12)
ax = plt.gca()
ax.set_yscale('log')
ax.set_xscale('log')
ax.set_xlabel('C1')
ax.set_ylabel('C2')
ax.set_title("Randomized Hyperparameter Search CV Results (min=:0.3, max=:0.3)".format(
    min(_c), max(_c)
))

ax.scatter(_x, _y, c=_c, s=60, alpha=0.9, edgecolors=[0,0,0])

print("Dark blue => :0.4, dark red => :0.4".format(min(_c), max(_c)))

7. 检查在测试数据上的最优估计器

crf = rs.best_estimator_
y_pred = crf.predict(X_test)
print(metrics.flat_classification_report(
    y_test, y_pred, labels=sorted_labels, digits=3
))

8.检查分类器学到了什么东西

from collections import Counter

def print_transitions(trans_features):
    for (label_from, label_to), weight in trans_features:
        print("%-6s -> %-7s %0.6f" % (label_from, label_to, weight))

print("Top likely transitions:")
print_transitions(Counter(crf.transition_features_).most_common(20))

print("\\nTop unlikely transitions:")
print_transitions(Counter(crf.transition_features_).most_common()[-20:])

可以看到，例如，组织名称 (B-ORG) 的开头很可能后面跟着组织名称内部的标记 (I-ORG)，但是从带有其他标签的令牌到 I-ORG 的转换会受到惩罚。

检查状态特征:

def print_state_features(state_features):
    for (attr, label), weight in state_features:
        print("%0.6f %-8s %s" % (weight, label, attr))    

print("Top positive:")
print_state_features(Counter(crf.state_features_).most_common(30))

print("\\nTop negative:")
print_state_features(Counter(crf.state_features_).most_common()[-30:])

一些观察结果：

• 9.385823 B-ORG word.lower():psoe-progresistas——模型记住了一些实体的名字——可能是过度拟合，或者我们的特征不充分，或者记忆确实有帮助；
• 4.636151 I-LOC -1:word.lower():calle:“calle”是西班牙语中的一条街道； 模型了解到，如果前一个单词是“calle”，那么该标记可能是位置的一部分；
• -5.632036 O word.isupper(), -8.215073 O word.istitle() ：UPPERCASED 或 TitleCased 单词可能是某种实体；
• -2.097561 O postag:NP ——专有名词（NP 是西班牙语标记集中的专有名词）通常是实体。

9.检查模型权重

CRFsuite CRF 模型使用两种特征：state features和transition features。 使用eli5.explain_weights 检查它们的权重：


Transition features是有道理的：至少模型知道 I-ENITITY 必须遵循 B-ENTITY。 它还了解到某些转换不太可能发生，例如 在这个数据集中，在组织名称之后有一个位置并不常见（I-ORG -> B-LOC 具有很大的负权重）。

特征不使用地名词典，因此模型必须记住训练数据中的一些地理名称，例如 España 是一个位置。

如果对 CRF 进行更多的正则化，可以预期只有通用的特征会保留下来，而记忆化的标记将会消失。 使用 L1 正则化（c1 参数），大多数特征的系数应该被驱动为零。 检查一下正则化对 CRF 权重有什么影响：

crf = sklearn_crfsuite.CRF(
    algorithm='lbfgs',
    c1=200,
    c2=0.1,
    max_iterations=20,
    all_possible_transitions=False,
)
crf.fit(X_train, y_train)
eli5.show_weights(crf, top=30)

正如所看到的，记忆标记大部分都消失了，模型现在依赖于字形和 POS 标签。 只剩下几个非零特征。 在示例中，更改可能会使质量变差，但这是一个单独的问题。

现在，关注transition weights。 可以预期 O -> I-ENTIRY 转换具有较大的负权重，因为它们是不可能的。 但是这些转换在高度正则化模型和初始模型中都具有零权重，而不是负权重。 这里发生了一些事情。

它们为零的原因是 crfsuite 没有在训练数据中看到这些转换，并假设没有必要为它们学习权重，以节省一些计算时间。 这是默认行为，但可以使用 sklearn_crfsuite.CRF all_possible_transitions 选项将其关闭。 检查一下它如何影响结果：

crf = sklearn_crfsuite.CRF(
    algorithm='lbfgs',
    c1=0.1,
    c2=0.1,
    max_iterations=20,
    all_possible_transitions=True,
)
crf.fit(X_train, y_train);
eli5.show_weights(crf, top=5, show=['transition_features'])

对于all_possible_transitions=True，CRF 为不可能的转换学习了大的负权重，比如 O -> I-ORG。

10. 定制化

上面的表格很大，有点难以检查； eli5提供了几个选项来只查看一部分功能。 只能检查一部分标签：

eli5.show_weights(crf, top=10, targets=['O', 'B-ORG', 'I-ORG'])

另一种选择是仅检查部分功能——它有助于检查功能是否按预期工作。 例如，使用feature_re参数和隐藏转换表来检查模型如何使用词形特征：

eli5.show_weights(crf, top=5, feature_re='^word\\.is', horizontal_layout=False, show=['targets'])

看起来不错——大写和标题大写的单词很可能是某种实体。

11.在控制台中进行格式化

也可以将结果格式化为文本（在控制台中可能有用）：

expl = eli5.explain_weights(crf, top=5, targets=['O', 'B-LOC', 'I-LOC'])
print(eli5.format_as_text(expl))

注意：本文中代码可能由于相关依赖库版本无法完全实现！！！

参考资料

[1] Named Entity Recognition using sklearn-crfsuite
[2] CoNLL2002.ipynb
[3] 一文理解条件随机场CRF
[4] 利用CRF模型进行文本分类完整教程（Python语言）
[5] CRF进行中文命名实体识别(使用sklearn_crfsuite进行实现)