昇思25天学习打卡营第17天 | 基于MindSpore实现BERT对话情绪识别

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BERT模型

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google开发的一种新型语言模型，模型主要基于Transformer中的Encoder并加上双向的结构。

BERT的主要创新点在pre-train方法上，使用了

Masked Language Model ：随机把语料库中 15 % 15\% 15%的单词做Mask操作，对这些单词的Mask操作分为：
- 80 % 80\% 80%的单词直接用[Mask]替换；
- 10 % 10\% 10%的单词直接替换成另一个新的单词；
- 10 % 10\% 10%的单词保持不变。
Next Sentence Prediction：目的是让模型理解两个句子之间的联系。训练的输入是句子A和B，B有一半的几率是A的下一句，BERT模型预测B是否为A的下一句。

对话情绪识别

对话情绪识别（Emotion Detection， EmoTect），专注于识别智能对话场景中用户的情绪。针对用户文本，自动判断该文本的情绪类别并给出相应的置信度。情绪类型分为积极、消极、中性。

BERT模型的文本情绪分类任务

数据集

python 复制代码

import os

import mindspore
from mindspore.dataset import text, GeneratorDataset, transforms
from mindspore import nn, context

from mindnlp._legacy.engine import Trainer, Evaluator
from mindnlp._legacy.engine.callbacks import CheckpointCallback, BestModelCallback
from mindnlp._legacy.metrics import Accuracy

# prepare dataset
class SentimentDataset:
    """Sentiment Dataset"""

    def __init__(self, path):
        self.path = path
        self._labels, self._text_a = [], []
        self._load()

    def _load(self):
        with open(self.path, "r", encoding="utf-8") as f:
            dataset = f.read()
        lines = dataset.split("\n")
        for line in lines[1:-1]:
            label, text_a = line.split("\t")
            self._labels.append(int(label))
            self._text_a.append(text_a)

    def __getitem__(self, index):
        return self._labels[index], self._text_a[index]

    def __len__(self):
        return len(self._labels)

数据来自于百度飞桨团队，由两列组成，以制表符(\t）分隔：

第一列是情绪分类的类别（0表示消极；1表示中性；2表示积极）
第二列是以空格分词的中文文本。

label--text_a

0--谁骂人了？我从来不骂人，我骂的都不是人，你是人吗？

1--我有事等会儿就回来和你聊

2--我见到你很高兴谢谢你帮我

数据下载

python 复制代码

# download dataset
!wget https://baidu-nlp.bj.bcebos.com/emotion_detection-dataset-1.0.0.tar.gz -O emotion_detection.tar.gz
!tar xvf emotion_detection.tar.gz

数据加载与预处理

python 复制代码

import numpy as np

def process_dataset(source, tokenizer, max_seq_len=64, batch_size=32, shuffle=True):
    is_ascend = mindspore.get_context('device_target') == 'Ascend'

    column_names = ["label", "text_a"]
    
    dataset = GeneratorDataset(source, column_names=column_names, shuffle=shuffle)
    # transforms
    type_cast_op = transforms.TypeCast(mindspore.int32)
    def tokenize_and_pad(text):
        if is_ascend:
            tokenized = tokenizer(text, padding='max_length', truncation=True, max_length=max_seq_len)
        else:
            tokenized = tokenizer(text)
        return tokenized['input_ids'], tokenized['attention_mask']
    # map dataset
    dataset = dataset.map(operations=tokenize_and_pad, input_columns="text_a", output_columns=['input_ids', 'attention_mask'])
    dataset = dataset.map(operations=[type_cast_op], input_columns="label", output_columns='labels')
    # batch dataset
    if is_ascend:
        dataset = dataset.batch(batch_size)
    else:
        dataset = dataset.padded_batch(batch_size, pad_info={'input_ids': (None, tokenizer.pad_token_id),
                                                         'attention_mask': (None, 0)})

    return dataset

from mindnlp.transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
dataset_train = process_dataset(SentimentDataset("data/train.tsv"), tokenizer)
dataset_val = process_dataset(SentimentDataset("data/dev.tsv"), tokenizer)
dataset_test = process_dataset(SentimentDataset("data/test.tsv"), tokenizer, shuffle=False)

模型构建

通过BertForSequenceClassification构建用于情绪分类的BERT模型，加载预训练权重，设置情绪三分类的超参数自动构建模型。

python 复制代码

from mindnlp.transformers import BertForSequenceClassification, BertModel
from mindnlp._legacy.amp import auto_mixed_precision

# set bert config and define parameters for training
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=3)
model = auto_mixed_precision(model, 'O1')

optimizer = nn.Adam(model.trainable_params(), learning_rate=2e-5)

metric = Accuracy()
# define callbacks to save checkpoints
ckpoint_cb = CheckpointCallback(save_path='checkpoint', ckpt_name='bert_emotect', epochs=1, keep_checkpoint_max=2)
best_model_cb = BestModelCallback(save_path='checkpoint', ckpt_name='bert_emotect_best', auto_load=True)

trainer = Trainer(network=model, train_dataset=dataset_train,
                  eval_dataset=dataset_val, metrics=metric,
                  epochs=5, optimizer=optimizer, callbacks=[ckpoint_cb, best_model_cb])

%%time
# start training
trainer.run(tgt_columns="labels")

模型验证

在验证集上对模型验证，查看模型在验证数据上的指标。

python 复制代码

evaluator = Evaluator(network=model, eval_dataset=dataset_test, metrics=metric)
evaluator.run(tgt_columns="labels")

模型推理

python 复制代码

dataset_infer = SentimentDataset("data/infer.tsv")

def predict(text, label=None):
    label_map = {0: "消极", 1: "中性", 2: "积极"}

    text_tokenized = Tensor([tokenizer(text).input_ids])
    logits = model(text_tokenized)
    predict_label = logits[0].asnumpy().argmax()
    info = f"inputs: '{text}', predict: '{label_map[predict_label]}'"
    if label is not None:
        info += f" , label: '{label_map[label]}'"
    print(info)

from mindspore import Tensor

for label, text in dataset_infer:
    predict(text, label)

总结

这一节对BERT模型进行了介绍，其主要创新点为Masked Language Model和Next Sentence Prediction，这两种方法可以捕获词语和句子级别的特征表示。使用预训练的BERT模型，可以很方便的对下游任务进行Fine-tuning。这一节介绍了BERT在情绪分类任务上的应用。