模型介绍

本项目是使用Bert模型来进行文本的实体识别。

Bert模型介绍可以查看这篇文章：nlp系列（2）文本分类（Bert）pytorch_bert文本分类_牧子川的博客-CSDN博客

模型结构

Bert模型的模型结构：

数据介绍

数据网址：https://github.com/buppt//raw/master/data/people-relation/train.txt

实体1 实体2 关系文本

python 复制代码

        input_ids_list, token_type_ids_list, attention_mask_list, e1_masks_list, e2_masks_list, labels_list = [], [], [], [], [], []

        for instance in batch_data:
            # 按照batch中的最大数据长度,对数据进行padding填充
            input_ids_temp = instance["input_ids"]
            token_type_ids_temp = instance["token_type_ids"]
            attention_mask_temp = instance["attention_mask"]
            e1_masks_temp = instance["e1_masks"]
            e2_masks_temp = instance["e2_masks"]
            labels_temp = instance["labels"]

            # 添加到对应的list中
            input_ids_list.append(torch.tensor(input_ids_temp, dtype=torch.long))
            token_type_ids_list.append(torch.tensor(token_type_ids_temp, dtype=torch.long))
            attention_mask_list.append(torch.tensor(attention_mask_temp, dtype=torch.long))
            e1_masks_list.append(torch.tensor(e1_masks_temp, dtype=torch.long))
            e2_masks_list.append(torch.tensor(e2_masks_temp, dtype=torch.long))
            labels_list.append(labels_temp)

        # 使用pad_sequence函数，会将list中所有的tensor进行长度补全，补全到一个batch数据中的最大长度，补全元素为padding_value
        return {"input_ids": pad_sequence(input_ids_list, batch_first=True, padding_value=0),
                "token_type_ids": pad_sequence(token_type_ids_list, batch_first=True, padding_value=0),
                "attention_mask": pad_sequence(attention_mask_list, batch_first=True, padding_value=0),
                "e1_masks": pad_sequence(e1_masks_list, batch_first=True, padding_value=0),
                "e2_masks": pad_sequence(e2_masks_list, batch_first=True, padding_value=0),
                "labels": torch.tensor(labels_list, dtype=torch.long)}

模型准备

python 复制代码

    def forward(self, token_ids, token_type_ids, attention_mask, e1_mask, e2_mask):
        sequence_output, pooled_output = self.bert_model(input_ids=token_ids, token_type_ids=token_type_ids,
                                                         attention_mask=attention_mask, return_dict=False)

        # 每个实体的所有token向量的平均值
        e1_h = self.entity_average(sequence_output, e1_mask)
        e2_h = self.entity_average(sequence_output, e2_mask)
        e1_h = self.activation(self.dense(e1_h))
        e2_h = self.activation(self.dense(e2_h))

        # [cls] + 实体1 + 实体2
        concat_h = torch.cat([pooled_output, e1_h, e2_h], dim=-1)
        concat_h = self.norm(concat_h)
        logits = self.hidden2tag(self.drop(concat_h))

        return logits

模型预测

输入中文句子：丁一岚与丈夫邓拓

句子中的实体1：丁一岚

句子中的实体2：邓拓

在丁一岚与丈夫邓拓中丁一岚与邓拓的关系为：夫妻

输入中文句子：丁一岚与丈夫邓拓

句子中的实体1：邓拓

句子中的实体2：丁一岚

在【丁一岚与丈夫邓拓】中【邓拓】与【丁一岚】的关系为：夫妻

输入中文句子：京德云社演出相声，演员包括郭德纲、于谦、李菁、高峰、何云伟、曹云金、刘云天、栾云平、岳云鹏等，段子包括《兵器谱》、《大西厢》、《梦中婚

句子中的实体1：郭德纲

句子中的实体2：刘云天

在【京德云社演出相声，演员包括郭德纲、于谦、李菁、高峰、何云伟、曹云金、刘云天、栾云平、岳云鹏等，段子包括《兵器谱》、《大西厢》、《梦中婚】中【郭德纲】与【刘云天】的关系为：师生

输入中文句子：在荣国府里，虽然官爵是由贾政承继，但真正主持家政的却是贾赦这一派，而且贾赦在贾母面前似乎并不得宠。

句子中的实体1：贾母

句子中的实体2：贾赦

在【在荣国府里，虽然官爵是由贾政承继，但真正主持家政的却是贾赦这一派，而且贾赦在贾母面前似乎并不得宠。】中【贾母】与【贾赦】的关系为：父母

源码获取

Bert 关系识别https://github.com/mzc421/Pytorch-NLP/tree/master/12-Bert%20%E5%85%B3%E7%B3%BB%E8%AF%86%E5%88%AB

硬性的标准其实限制不了无限可能的我们，所以啊！少年们加油吧！

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