基于BiLSTM-CRF的医学命名实体识别研究(上)数据预处理

一.生成映射字典

接下来需要将每个汉字、边界、拼音、偏旁部首等映射成向量。所以,我们首先需要来构造字典,统计多少个不同的字、边界、拼音、偏旁部首等,然后再构建模型将不同的汉字、拼音等映射成不同的向量。

在prepare_data.py中自定义函数get_dict()生成映射字典。

为了训练时保证每个批次输入样本长度一致,这里补充了PAD标记变量,用于填充。同时,每个批次数据在进行填充时是以本批次中最长的句子作为标准,因此需要将句子按长度排序,每个批次数据的长度接近从而提升运算速度。

思考

在机器学习和深度学习中,测试集很可能出现新的特征,这些特征在训练集中从未出现过。比如该数据集的某个汉字、拼音或偏旁部首,在测试集中很可能第一次出现。那么,这种情况怎么解决呢?这种未登录词可以设置为低频Unknown,从而解决该问题。

此时的完整代码如下所示:

  • prepare_data.py
python 复制代码
#encoding:utf-8
import os
import pandas as pd
from collections import Counter
from data_process import split_text
from tqdm import tqdm          #进度条 pip install tqdm 
#词性标注
import jieba.posseg as psg
#获取字的偏旁和拼音
from cnradical import Radical, RunOption
#删除目录
import shutil
#随机划分训练集和测试集
from random import shuffle
#遍历文件包
from glob import glob

train_dir = "train_data"

#----------------------------功能:文本预处理---------------------------------
def process_text(idx, split_method=None, split_name='train'):
    """
    功能: 读取文本并切割,接着打上标记及提取词边界、词性、偏旁部首、拼音等特征
    param idx: 文件的名字 不含扩展名
    param split_method: 切割文本方法
    param split_name: 存储数据集 默认训练集, 还有测试集
    return
    """

    #定义字典 保存所有字的标记、边界、词性、偏旁部首、拼音等特征
    data = {}

    #--------------------------------------------------------------------
    #                            获取句子
    #--------------------------------------------------------------------
    if split_method is None:
        #未给文本分割函数 -> 读取文件
        with open(f'data/{train_dir}/{idx}.txt', encoding='utf8') as f:     #f表示文件路径
            texts = f.readlines()
    else:
        #给出文本分割函数 -> 按函数分割
        with open(f'data/{train_dir}/{idx}.txt', encoding='utf8') as f:
            outfile = f'data/train_data_pro/{idx}_pro.txt'
            print(outfile)
            texts = f.read()
            texts = split_method(texts, outfile)

    #提取句子
    data['word'] = texts
    print(texts)

    #--------------------------------------------------------------------
    #                             获取标签(实体类别、起始位置)
    #--------------------------------------------------------------------
    #初始时将所有汉字标记为O
    tag_list = ['O' for s in texts for x in s]    #双层循环遍历每句话中的汉字

    #读取ANN文件获取每个实体的类型、起始位置和结束位置
    tag = pd.read_csv(f'data/{train_dir}/{idx}.ann', header=None, sep='\t') #Pandas读取 分隔符为tab键
    #0 T1 Disease 1845 1850  1型糖尿病

    for i in range(tag.shape[0]):  #tag.shape[0]为行数
        tag_item = tag.iloc[i][1].split(' ')    #每一行的第二列 空格分割
        #print(tag_item)
        #存在某些实体包括两段位置区间 仅获取起始位置和结束位置
        cls, start, end = tag_item[0], int(tag_item[1]), int(tag_item[-1])
        #print(cls,start,end)
        
        #对tag_list进行修改
        tag_list[start] = 'B-' + cls
        for j in range(start+1, end):
            tag_list[j] = 'I-' + cls

    #断言 两个长度不一致报错
    assert len([x for s in texts for x in s])==len(tag_list)
    #print(len([x for s in texts for x in s]))
    #print(len(tag_list))

    #--------------------------------------------------------------------
    #                       分割后句子匹配标签
    #--------------------------------------------------------------------
    tags = []
    start = 0
    end = 0
    #遍历文本
    for s in texts:
        length = len(s)
        end += length
        tags.append(tag_list[start:end])
        start += length    
    print(len(tags))
    #标签数据存储至字典中
    data['label'] = tags

    #--------------------------------------------------------------------
    #                       提取词性和词边界
    #--------------------------------------------------------------------
    #初始标记为M
    word_bounds = ['M' for item in tag_list]    #边界 M表示中间
    word_flags = []                             #词性
    
    #分词
    for text in texts:
        #带词性的结巴分词
        for word, flag in psg.cut(text):   
            if len(word)==1:  #1个长度词
                start = len(word_flags)
                word_bounds[start] = 'S'   #单个字
                word_flags.append(flag)
            else:
                start = len(word_flags)
                word_bounds[start] = 'B'         #开始边界
                word_flags += [flag]*len(word)   #保证词性和字一一对应
                end = len(word_flags) - 1
                word_bounds[end] = 'E'           #结束边界
    #存储
    bounds = []
    flags = []
    start = 0
    end = 0
    for s in texts:
        length = len(s)
        end += length
        bounds.append(word_bounds[start:end])
        flags.append(word_flags[start:end])
        start += length
    data['bound'] = bounds
    data['flag'] = flags

    #--------------------------------------------------------------------
    #                         获取拼音和偏旁特征
    #--------------------------------------------------------------------
    radical = Radical(RunOption.Radical)   #提取偏旁部首
    pinyin = Radical(RunOption.Pinyin)     #提取拼音

    #提取拼音和偏旁 None用特殊符号替代UNK
    radical_out = [[radical.trans_ch(x) if radical.trans_ch(x) is not None else 'UNK' for x in s] for s in texts]
    pinyin_out = [[pinyin.trans_ch(x) if pinyin.trans_ch(x) is not None else 'UNK' for x in s] for s in texts]

    #赋值
    data['radical'] = radical_out
    data['pinyin'] = pinyin_out

    #--------------------------------------------------------------------
    #                              存储数据
    #--------------------------------------------------------------------
    #获取样本数量
    num_samples = len(texts)     #行数
    num_col = len(data.keys())   #列数 字典自定义类别数 6
    print(num_samples)
    print(num_col)
    
    dataset = []
    for i in range(num_samples):
        records = list(zip(*[list(v[i]) for v in data.values()]))   #压缩
        dataset += records+[['sep']*num_col]                        #每处理一句话sep分割
    #records = list(zip(*[list(v[0]) for v in data.values()]))
    #for r in records:
    #    print(r)
    
    #最后一行sep删除
    dataset = dataset[:-1]
    #转换成dataframe 增加表头
    dataset = pd.DataFrame(dataset,columns=data.keys())
    #保存文件 测试集 训练集
    save_path = f'data/prepare/{split_name}/{idx}.csv'
    dataset.to_csv(save_path,index=False,encoding='utf-8')

    #--------------------------------------------------------------------
    #                       处理换行符 w表示一个字
    #--------------------------------------------------------------------
    def clean_word(w):
        if w=='\n':
            return 'LB'
        if w in [' ','\t','\u2003']: #中文空格\u2003
            return 'SPACE'
        if w.isdigit():              #将所有数字转换为一种符号 数字训练会造成干扰
            return 'NUM'
        return w
    
    #对dataframe应用函数
    dataset['word'] = dataset['word'].apply(clean_word)

    #存储数据
    dataset.to_csv(save_path,index=False,encoding='utf-8')
    
    #return texts, tags, bounds, flags
    #return texts[0], tags[0], bounds[0], flags[0], radical_out[0], pinyin_out[0]

#----------------------------功能:预处理所有文本---------------------------------
def multi_process(split_method=None,train_ratio=0.8):
    """
    功能: 对所有文本尽心预处理操作
    param split_method: 切割文本方法
    param train_ratio: 训练集和测试集划分比例
    return
    """
    
    #删除目录
    if os.path.exists('data/prepare/'):
        shutil.rmtree('data/prepare/')
        
    #创建目录
    if not os.path.exists('data/prepare/train/'):
        os.makedirs('data/prepare/train/')
        os.makedirs('data/prepare/test/')

    #获取所有文件名
    idxs = set([file.split('.')[0] for file in os.listdir('data/'+train_dir)])
    idxs = list(idxs)
    
    #随机划分训练集和测试集
    shuffle(idxs)                         #打乱顺序
    index = int(len(idxs)*train_ratio)    #获取训练集的截止下标
    #获取训练集和测试集文件名集合
    train_ids = idxs[:index]
    test_ids = idxs[index:]

    #--------------------------------------------------------------------
    #                               引入多进程
    #--------------------------------------------------------------------
    #线程池方式调用
    import multiprocessing as mp
    num_cpus = mp.cpu_count()           #获取机器CPU的个数
    pool = mp.Pool(num_cpus)
    
    results = []
    #训练集处理
    for idx in train_ids:
        result = pool.apply_async(process_text, args=(idx,split_method,'train'))
        results.append(result)
    #测试集处理
    for idx in test_ids:
        result = pool.apply_async(process_text, args=(idx,split_method,'test'))
        results.append(result)
    #关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()
    [r.get for r in results]

#----------------------------功能:生成映射字典---------------------------------
#统计函数:列表、频率计算阈值
def mapping(data,threshold=10,is_word=False,sep='sep'):
    #统计列表data中各种类型的个数
    count = Counter(data)

    #删除之前自定义的sep换行符
    if sep is not None:
        count.pop(sep)

    #判断是汉字 未登录词处理 出现频率较少 设置为Unknown
    if is_word:
        #设置下列两个词频次 排序靠前
        count['PAD'] = 100000001          #填充字符 保证长度一致
        count['UNK'] = 100000000          #未知标记
        #降序排列
        data = sorted(count.items(),key=lambda x:x[1], reverse=True)
        #去除频率小于threshold的元素
        data = [x[0] for x in data if x[1]>=threshold]
        #转换成字典
        id2item = data
        item2id = {id2item[i]:i for i in range(len(id2item))}
    else:
        count['PAD'] = 100000001
        data = sorted(count.items(),key=lambda x:x[1], reverse=True)
        data = [x[0] for x in data]
        id2item = data
        item2id = {id2item[i]:i for i in range(len(id2item))}
    return id2item, item2id

#生成映射字典
def get_dict():
    #获取所有内容
    all_w = []         #汉字
    all_bound = []     #边界
    all_flag = []      #词性
    all_label = []     #类别
    all_radical = []   #偏旁
    all_pinyin = []    #拼音
    
    #读取文件
    for file in glob('data/prepare/train/*.csv') + glob('data/prepare/test/*.csv'):
        df = pd.read_csv(file,sep=',')
        all_w += df['word'].tolist()
        all_bound += df['bound'].tolist()
        all_flag += df['flag'].tolist()
        all_label += df['label'].tolist()
        all_radical += df['radical'].tolist()
        all_pinyin += df['pinyin'].tolist()

    #保存返回结果 字典
    map_dict = {} 

    #调用统计函数
    map_dict['word'] = mapping(all_w,threshold=20,is_word=True)
    map_dict['bound'] = mapping(all_bound)
    map_dict['flag'] = mapping(all_flag)
    map_dict['label'] = mapping(all_label)
    map_dict['radical'] = mapping(all_radical)
    map_dict['pinyin'] = mapping(all_pinyin)

    #字典保存内容
    return map_dict
    
#-------------------------------功能:主函数--------------------------------------
if __name__ == '__main__':
    #print(process_text('0',split_method=split_text,split_name='train'))

    #多线程处理文本
    #multi_process(split_text)

    #生成映射字典
    print(get_dict())

输出结果如下图所示:

至此,成功输出结果,包括字、边界、标记、类别、偏旁、拼音六类数据及对应的下标。比如边界共包括PAD、S、B、E、M五种,实体类型包括31种。

如果需要对生成的数据进行存储和调用,则使用如下核心代码:

输出结果为:

  • (['PAD', 'S', 'B', 'E', 'M'], {'PAD': 0, 'S': 1, 'B': 2, 'E': 3, 'M': 4})

二.数据增强

接下来我们需要将这些下标转换成对应的数值,再映射成向量,模型根据向量进行训练。

第一步,创建文件data_utils.py。

  • data_utils.py

我们将文件中的三个句子合并成一个句子,从而实现数据增强。同时,拼接文件前获取汉字、边界、词性、类别、偏旁、拼音对应的下标,再进行后续句子拼接操作。注意,这里的三个句子拼接在一定程度能让整个文本保持一个均匀的长度,从而分批训练的词向量长度一致,增强数据并提升运算性能。

第二步,编写相关代码。

python 复制代码
#encoding:utf-8
import pandas as pd
import pickle
import numpy as np
from tqdm import tqdm
import os

#功能:获取值对应的下标 参数为列表和字符
def item2id(data,w2i):
    #x在字典中直接获取 不在字典中返回UNK
    return [w2i[x] if x in w2i else w2i['UNK'] for x in data]
    
#----------------------------功能:拼接文件---------------------------------
def get_data_with_windows(name='train'):
    #读取prepare_data.py生成的dict.pkl文件 存储字典{类别:下标}
    with open(f'data/dict.pkl', 'rb') as f:
        map_dict = pickle.load(f)   #加载字典
        
    #存储所有数据
    results = []
    root = os.path.join('data/prepare/'+name)
    files = list(os.listdir(root))
    print(files)
    #['10.csv', '11.csv', '12.csv',.....]

    #获取所有文件 进度条
    for file in tqdm(files):
        all_data = []
        path = os.path.join(root, file)
        samples = pd.read_csv(path,sep=',')
        max_num = len(samples)
        #获取sep换行分隔符下标 -1 20 40 60
        sep_index = [-1]+samples[samples['word']=='sep'].index.tolist()+[max_num]
        #print(sep_index)
        #[-1, 83, 92, 117, 134, 158, 173, 200,......]

        #----------------------------------------------------------------------
        #                  获取句子并将句子全部都转换成id
        #----------------------------------------------------------------------
        for i in range(len(sep_index)-1):
            start = sep_index[i] + 1     #0 (-1+1)
            end = sep_index[i+1]         #20
            data = []
            #每个特征进行处理
            for feature in samples.columns:    #访问每列
                #通过函数item2id获取下标 map_dict两个值(列表和字典) 获取第二个值
                data.append(item2id(list(samples[feature])[start:end],map_dict[feature][1]))
            #将每句话的列表合成
            all_data.append(data)

        #----------------------------------------------------------------------
        #                             数据增强
        #----------------------------------------------------------------------
        #前后两个句子拼接 每个句子六个元素(汉字、边界、词性、类别、偏旁、拼音)
        two = []
        for i in range(len(all_data)-1):
            first = all_data[i]
            second = all_data[i+1]
            two.append([first[k]+second[k] for k in range(len(first))]) #六个元素

        three = []
        for i in range(len(all_data)-2):
            first = all_data[i]
            second = all_data[i+1]
            third = all_data[i+2]
            three.append([first[k]+second[k]+third[k] for k in range(len(first))])
            
        #返回所有结果
        results.extend(all_data+two+three)
        
    return results    

#-------------------------------功能:主函数--------------------------------------
if __name__ == '__main__':
    print(get_data_with_windows('train'))

此时的输出如下图所示,可以看到tqdm打印的进度条。

  0%|          | 0/290 [00:00<?, ?it/s]
  1%|          | 2/290 [00:02<06:36,  1.38s/it]
  3%|▎         | 9/290 [00:11<06:51,  1.46s/it]
 13%|█▎        | 38/290 [01:08<07:01,  1.67s/it]
 27%|██▋       | 79/290 [03:08<11:06,  3.16s/it]
 45%|████▌     | 131/290 [06:39<11:56,  4.51s/it]
 61%|██████    | 177/290 [11:41<15:11,  8.07s/it]

三.数据准备

继续完善代码,将结果输出至文件,并定义类分批管理。

  • 1.先执行get_data_with_windows('train')函数拼接文件
  • 2.再执行train_data = BatchManager(10, 'train')函数分批处理
  • 3.用函数get_data_with_windows('test')处理测试集数据

该部分最终完整代码如下:

  • data_utils.py
python 复制代码
#encoding:utf-8
import pandas as pd
import pickle
import numpy as np
from tqdm import tqdm
import os
import math

#功能:获取值对应的下标 参数为列表和字符
def item2id(data,w2i):
    #x在字典中直接获取 不在字典中返回UNK
    return [w2i[x] if x in w2i else w2i['UNK'] for x in data]
    
#----------------------------功能:拼接文件---------------------------------
def get_data_with_windows(name='train'):
    #读取prepare_data.py生成的dict.pkl文件 存储字典{类别:下标}
    with open(f'data/dict.pkl', 'rb') as f:
        map_dict = pickle.load(f)   #加载字典
        
    #存储所有数据
    results = []
    root = os.path.join('data/prepare/'+name)
    files = list(os.listdir(root))
    print(files)
    #['10.csv', '11.csv', '12.csv',.....]

    #获取所有文件 进度条
    for file in tqdm(files):
        all_data = []
        path = os.path.join(root, file)
        samples = pd.read_csv(path,sep=',')
        max_num = len(samples)
        #获取sep换行分隔符下标 -1 20 40 60
        sep_index = [-1]+samples[samples['word']=='sep'].index.tolist()+[max_num]
        #print(sep_index)
        #[-1, 83, 92, 117, 134, 158, 173, 200,......]

        #----------------------------------------------------------------------
        #                  获取句子并将句子全部都转换成id
        #----------------------------------------------------------------------
        for i in range(len(sep_index)-1):
            start = sep_index[i] + 1     #0 (-1+1)
            end = sep_index[i+1]         #20
            data = []
            #每个特征进行处理
            for feature in samples.columns:    #访问每列
                #通过函数item2id获取下标 map_dict两个值(列表和字典) 获取第二个值
                data.append(item2id(list(samples[feature])[start:end],map_dict[feature][1]))
            #将每句话的列表合成
            all_data.append(data)

        #----------------------------------------------------------------------
        #                             数据增强
        #----------------------------------------------------------------------
        #前后两个句子拼接 每个句子六个元素(汉字、边界、词性、类别、偏旁、拼音)
        two = []
        for i in range(len(all_data)-1):
            first = all_data[i]
            second = all_data[i+1]
            two.append([first[k]+second[k] for k in range(len(first))]) #六个元素

        three = []
        for i in range(len(all_data)-2):
            first = all_data[i]
            second = all_data[i+1]
            third = all_data[i+2]
            three.append([first[k]+second[k]+third[k] for k in range(len(first))])
            
        #返回所有结果
        results.extend(all_data+two+three)
        
    #return results

    #数据存储至本地 每次调用时间成本过大
    with open(f'data/'+name+'.pkl', 'wb') as f:
        pickle.dump(results, f)
        
#----------------------------功能:批处理---------------------------------
class BatchManager(object):

    def __init__(self, batch_size, name='train'):
        #调用函数拼接文件
        #data = get_data_with_windows(name)
        
        #读取文件
        with open(f'data/'+name+'.pkl', 'rb') as f:
            data = pickle.load(f)
        print(len(data))         #265455句话
        print(len(data[0]))      #6种类别
        print(len(data[0][0]))   #第一句包含字的数量 83
        print("原始数据:", data[0])
                               
        #数据批处理
        self.batch_data = self.sort_and_pad(data, batch_size)
        self.len_data = len(self.batch_data)

    def sort_and_pad(self, data, batch_size):
        #计算总批次数量 26546
        num_batch = int(math.ceil(len(data) / batch_size))
        #按照句子长度排序
        sorted_data = sorted(data, key=lambda x: len(x[0]))
        batch_data = list()
        
        #获取一个批次的数据
        for i in range(num_batch):
            batch_data.append(self.pad_data(sorted_data[i*int(batch_size) : (i+1)*int(batch_size)]))
        print("分批输出:", batch_data[1000])
        
        return batch_data

    @staticmethod
    def pad_data(data_):
        #定义变量
        chars = []
        bounds = []
        flags = []
        radicals = []
        pinyins = []
        targets = []
        
        #print("每个批次句子个数:", len(data_))           #10
        #print("每个句子包含元素个数:", len(data_[0]))     #6
        #print("输出data:", data_)
        
        max_length = max([len(sentence[0]) for sentence in data_])  #值为1
        #print(max_length)
        
        #每个批次共有十组数据 每组数据均为六个元素
        for line in data_:
            char, bound, flag, target, radical, pinyin = line
            padding = [0] * (max_length - len(char))    #计算补充字符数量
            #注意char和chars不要写错 否则造成递归循环赋值错误
            chars.append(char + padding)
            bounds.append(bound + padding)
            flags.append(flag + padding)
            targets.append(target + padding)
            radicals.append(radical + padding)
            pinyins.append(pinyin + padding)
            
        return [chars, bounds, flags, radicals, pinyins, targets]

    #每次使用一个批次数据
    def iter_batch(self, shuffle=False):
        if shuffle:
            random.shuffle(self.batch_data)
        for idx in range(self.len_data):
            yield self.batch_data[idx]
            
#-------------------------------功能:主函数--------------------------------------
if __name__ == '__main__':
    #1.拼接文件(第一次执行 后续可注释)
    #get_data_with_windows('train')

    #2.分批处理 
    train_data = BatchManager(10, 'train')
    
    #3.接着处理下测试集数据
    #get_data_with_windows('test')

原始数据及处理后的数据如下图所示:

某些Python工具能看到中间输出结果,可以看到我们的data_utils.py脚本成功将句子分批次补齐,每个批次处理为对应的10个句子 x 6个数据类型。

注:该部分老师丢失了视频,是作者结合源码进行还原,哈哈!泪奔~


四.模型构建

此时我们项目的结构图如下所示,包括:

  • data:数据文件夹,prepare为预处理数据,由很多包含六元组的CSV文件组成
  • train.pkl:训练集句子六元组下标
  • test.pkl:测试集句子六元组下标
  • data_process.py:获取实体类别及个数、BIO数据标注、长短句分割
  • prepare_data.py:获取数据标签、提取六元组(字、边界、词性、类别、偏旁、拼音)
  • data_utils.py:获取六元组对应的下标并进行对齐处理,后续转换词向量训练

接着让我们开始创建BiLSTM模型。

1.BiLSTM模型构建

第一步,创建模型构建脚本。

核心代码如下,大家可以先熟悉Model类中基本的函数、变量组成。

python 复制代码
#encoding:utf-8
"""
Created on Thu Jan  7 12:56:40 2021
@author: xiuzhang
"""
import tensorflow as tf
import numpy as np

#---------------------------功能:预测计算函数-----------------------------
def network(char,bound,flag,radical,pinyin,shapes,
            initializer=tf.truncated_normal_initializer):
    """
    功能:接收一个批次样本的特征数据,计算网络的输出值
    :param char: int, id of chars a tensor of shape 2-D [None,None]
    :param bound: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
    :param flag: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
    :param radical: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
    :param pinyin: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
    :param shapes: 词向量形状字典
    :param initializer: 初始化函数
    :return
    """
    #--------------------------------------------------
    #特征嵌入:将所有特征的id转换成一个固定长度的向量
    embedding = []
    
    #五类特征转换成词向量再拼接
    with tf.variable_scope('char_embedding'):
        #获取汉字信息
        char_lookup = tf.get_variable(
            name = 'char_embedding',        #名称
            shape = ['char'],               #[num,dim] 行数(个数)*列数(向量维度)
            initializer = initializer
        )
        #词向量映射
        embedding.append(tf.nn.embedding_lookup(char_lookup,char))
        
#-----------------------------功能:定义模型类---------------------------
class Model(object):
    
    #初始化
    def __init__(self, dict_):
        #通过dict.pkl计算各个特征数量
        self.num_char = len(dict_['word'][0])
        self.num_bound = len(dict_['bound'][0])
        self.num_flag = len(dict_['flag'][0])
        self.num_radical = len(dict_['radical'][0])
        self.num_pinyin = len(dict_['pinyin'][0])
        self.num_entity = len(dict_['label'][0])
        
        #字符映射成向量的维度
        self.char_dim = 100
        self.bound_dim = 20
        self.flag_dim = 50
        self.radical_dim = 50
        self.pinyin_dim = 50
        
        #shape表示为[num,dim] 行数(个数)*列数(向量维度)
        
    #定义网络 接收批次样本
    def get_logits(self,char,bound,flag,radical,pinyin):
        """
        功能:接收一个批次样本的特征数据,计算网络的输出值
        :param char: int, id of chars a tensor of shape 2-D [None,None]
        :param bound: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
        :param flag: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
        :param radical: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
        :param pinyin: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
        :return
        """
        #定义字典传参
        shapes = {}
        shapes['char'] = [self.num_char,self.char_dim]
        shapes['bound'] = [self.num_bound,self.bound_dim]
        shapes['flag'] = [self.num_flag,self.flag_dim]
        shapes['radical'] = [self.num_radical,self.radical_dim]
        shapes['pinyin'] = [self.num_pinyin,self.pinyin_dim]
        
        return network(char,bound,flag,radical,pinyin,dict_input)

第二步,我们尝试编写一个test.py脚本理解词嵌入相关知识。

python 复制代码
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jan  7 12:56:40 2021
@author: xiuzhang
"""
import tensorflow as tf
import numpy as np

matrix = np.array([
    [1,1,1,1,1,1],
    [2,2,2,2,2,2],
    [3,3,3,3,3,3],
    [4,4,4,4,4,4]
])

x = np.array([
    [0,2,1,1,2],
    [3,2,0,2,2]      
])

#词向量转换
result = tf.nn.embedding_lookup(matrix,x)
with tf.Session() as sess:
    print(sess.run(result))

其输出结果如下图所示,它通过embedding_lookup函数将x矩阵按matrix进行词向量映射,比如[0,2,1,1,2]在matrix分别对应第一行、第三行、第二行、第二行和第四行,相当于每一个id对应一个向量,最终得到如下结果。

同样下面这个函数将char汉字进行词向量映射。

  • embedding.append(tf.nn.embedding_lookup(char_lookup,char))

第三步,继续完善model.py代码。

我们尝试对参数进行修改,多个参数传递并调用同一规则函数时,可以将参数插入至字典中,从而优化代码。比如:

  • 优化前
    def network(char,bound,flag,radical,pinyin,shapes,initializer=...)
  • 优化后
    def network(inputs,shapes,initializer=...)

接着定义双向LSTM神经网络,为了提高运算效率,我们需要计算输入Inputs句子的实际长度,而填充数据PAD(下标0)不计算。

完整代码如下,它将词向量输入后处理,最终返回三维矩阵,每个词做一个多分类(31种实体类别),核心函数相当于一个编码器。

  • get_logits(self,char,bound,flag,radical,pinyin)
  • network(inputs,shapes,num_entity,lstm_dim=100, initializer)
  • [batch_size,max_length,num_entity]
python 复制代码
#encoding:utf-8
"""
Created on Thu Jan  7 12:56:40 2021
@author: xiuzhang
"""
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.contrib import rnn

#---------------------------功能:预测计算函数-----------------------------
def network(inputs,shapes,num_entity,lstm_dim=100,
            initializer=tf.truncated_normal_initializer):
    """
    功能:接收一个批次样本的特征数据,计算网络的输出值
    :param char: int, id of chars a tensor of shape 2-D [None,None] 批次数量*每个批次句子长度
    :param bound: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
    :param flag: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
    :param radical: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
    :param pinyin: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
    :param shapes: 词向量形状字典
    :param lstm_dim: 神经元的个数
    :param num_entity: 实体标签数量 31种类型
    :param initializer: 初始化函数
    :return
    """
    #--------------------------------------------------
    #特征嵌入:将所有特征的id转换成一个固定长度的向量
    #--------------------------------------------------
    embedding = []
    keys = list(shapes.keys())
    
    #循环将五类特征转换成词向量 后续拼接
    for key in keys:
        with tf.variable_scope(key+'_embedding'):
            #获取汉字信息
            lookup = tf.get_variable(
                name = key + '_embedding',        #名称
                shape = [key],                    #[num,dim] 行数(个数)*列数(向量维度)
                initializer = initializer
            )
            #词向量映射 汉字结果[None,None,100]
            embedding.append(tf.nn.embedding_lookup(lookup,inputs[key]))
    
    #拼接词向量 shape[None,None,char_dim+bound_dim+flag_dim+radical_dim+pinyin_dim]
    embed = tf.concat(embedding,axis=-1)  #最后一个维度上拼接 -1
    
    #lengths: 计算输入inputs每句话的实际长度(填充内容不计算)
    #填充值PAD下标为0 因此总长度减去PAD数量即为实际长度 从而提升运算效率
    sign = tf.sign(tf.abs(inputs[keys[0]]))               #字符长度
    lengths = tf.reduce_sum(sign, reduction_indices=1)
    
    #获取填充序列长度 char的第二个维度
    num_time = tf.shape(inputs[keys[0]])[1]
    
    #--------------------------------------------------
    #循环神经网络编码: 双层双向网络
    #--------------------------------------------------
    #第一层
    with tf.variable_scope('BiLSTM_layer1'):
        lstm_cell = {}
        #第一层前向 后向
        for name in ['forward','backward']:
            with tf.varibale_scope(name):           #设置名称
                lstm_cell[name] = rnn.BasicLSTMCell(
                    lstm_dim,                       #神经元的个数
                    initializer = initializer
                )     
        #运行LSTM
        outputs1,finial_states1 = tf.nn.bidirectional_dynamic_run(
            lstm_cell['forward'],
            lstm_cell['backward'],
            embed,
            dtype = tf.float32,
            sequence_length = lengths               #序列实际长度(该参数可省略)
        )
    #拼接前向LSTM和后向LSTM输出
    outputs1 = tf.concat(outputs1,axis=-1)  #b,L,2*lstm_dim
    
    #第二层
    with tf.variable_scope('BiLSTM_layer2'):
        lstm_cell = {}
        #第一层前向 后向
        for name in ['forward','backward']:
            with tf.varibale_scope(name):           #设置名称
                lstm_cell[name] = rnn.BasicLSTMCell(
                    lstm_dim,                       #神经元的个数
                    initializer = initializer
                )
        #运行LSTM
        outputs,finial_states = tf.nn.bidirectional_dynamic_run(
            lstm_cell['forward'],
            lstm_cell['backward'],
            embed,                                  #是否利用第一层网络
            dtype = tf.float32,
            sequence_length = lengths               #序列实际长度(该参数可省略)
        )
    #最终结果 [batch_size,maxlength,2*lstm_dim] 即200
    result = tf.concat(outputs,axis=-1)
    
    #--------------------------------------------------
    #输出映射
    #--------------------------------------------------
    #转换成二维矩阵 [batch_size*maxlength,2*lstm_dim]
    result = tf.reshape(result, [-1,2*lstm_dim])
    
    #第一层映射 矩阵乘法
    with tf.variable_scope('project_layer1'):
        #权重
        w = tf.get_variable(
            name = 'w',
            shape = [2*lstm_dim,lstm_dim],     #转100维
            initializer = initializer
        )
        #bias
        b = tf.get_variable(
            name = 'w',
            shape = [lstm_dim],
            initializer = tf.zeros_initializer()
        )
        #运算 激活函数relu
        result = tf.nn.relu(matmul(result,w)+b)
    
    #第二层映射 矩阵乘法
    with tf.variable_scope('project_layer2'):
        #权重
        w = tf.get_variable(
            name = 'w',
            shape = [lstm_dim,num_entity],     #31种实体类别
            initializer = initializer
        )
        #bias
        b = tf.get_variable(
            name = 'w',
            shape = [num_entity],
            initializer = tf.zeros_initializer()
        )
        #运算 激活函数relu 最后一层不激活
        result = matmul(result,w)+b
        
    #形状转换成三维
    result = tf.reshape(result, [-1,num_time,num_entity])
    
    #[batch_size,max_length,num_entity]
    return result
    
#-----------------------------功能:定义模型类---------------------------
class Model(object):
    
    #初始化
    def __init__(self, dict_):
        #通过dict.pkl计算各个特征数量
        self.num_char = len(dict_['word'][0])
        self.num_bound = len(dict_['bound'][0])
        self.num_flag = len(dict_['flag'][0])
        self.num_radical = len(dict_['radical'][0])
        self.num_pinyin = len(dict_['pinyin'][0])
        self.num_entity = len(dict_['label'][0])
        
        #字符映射成向量的维度
        self.char_dim = 100
        self.bound_dim = 20
        self.flag_dim = 50
        self.radical_dim = 50
        self.pinyin_dim = 50
        
        #shape表示为[num,dim] 行数(个数)*列数(向量维度)
        
        #设置LSTM的维度 神经元的个数
        self.lstm_dim = 100
        
    #定义网络 接收批次样本
    def get_logits(self,char,bound,flag,radical,pinyin):
        """
        功能:接收一个批次样本的特征数据,计算网络的输出值
        :param char: int, id of chars a tensor of shape 2-D [None,None]
        :param bound: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
        :param flag: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
        :param radical: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
        :param pinyin: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
        :return: 返回3-d tensor [batch_size,max_length,num_entity]
        """
        #定义字典传参
        shapes = {}
        shapes['char'] = [self.num_char,self.char_dim]
        shapes['bound'] = [self.num_bound,self.bound_dim]
        shapes['flag'] = [self.num_flag,self.flag_dim]
        shapes['radical'] = [self.num_radical,self.radical_dim]
        shapes['pinyin'] = [self.num_pinyin,self.pinyin_dim]
        
        #输入参数定义字典
        inputs = {}
        inputs['char'] = char
        inputs['bound'] = bound
        inputs['flag'] = flag
        inputs['radical'] = radical
        inputs['pinyin'] = pinyin
        
        #return network(char,bound,flag,radical,pinyin,shapes)
        return network(inputs,shapes,lstm_dim=self.lstm_dim,num_entity=self.num_entity)    

下面我们补充一张该图的算法流程图,基本流程:

  • 首先将汉字、边界、词性、偏旁和拼音转换成词向量
  • 词嵌入拼接成270维输入
  • 经过两个双向LSTM,转换成200维输出结果,做31种实体类别的分类处理

模型之间的参数计算如下图所示(源自白老师),LSTM有4个门控,31是输出实体标签的数量,100表示LSTM的神经元数。

注意,我们可以查看BILSTM源码帮助学习,比如其返回值包括输出(前向&后向)和状态。


2.CRF模型融合

最终得到31个值(实体类别数)后,我们接下来需要做Softmax吗?

我们不做Softmax,我们不是要每个时刻概率最大,而是需要序列概率最大。因此接下来通过条件随机场计算损失。此时,我们每个时刻有31种选择,假设存在一个10长度的序列,它有31的10次方个组合,而真实的序列只有一种,我们的目标是让真实序列的概率在整个序列所有概率中最大。因此采用CRF模型。

下面开始撰写代码:

重点:下面总结希望大家认真阅读

传统CRF++是通过统计学方法计算每个时刻隐状态的分值,而现在我们是通过模型network来完成的。因此该模型称为BiLSTM-CRF模型。同时,调用crf_log_likelihood()函数计算条件随机场的对数似然,如下图所示,初始时刻状态为31个概率为0(log-1000)和Start概率为1(log0)。

  • BiLSTM:负责提取特征(结合上下文),每个时刻输出31个值
  • CRF:负责计算隐状态分值
  • 该模型与隐马尔可夫模型本质区别是计算分数方法不同,一种是基于统计学方法P(y|x),一种是基于神经网络实现(BiLSTM)。
  • 最后的结果就是真实概率值在所有概率值中最大,因此条件随机场是序列归一化,对整个序列的分值做归一化处理。

此时model.py的完整代码如下:

python 复制代码
#encoding:utf-8
"""
Created on Thu Jan  7 12:56:40 2021
@author: xiuzhang
"""
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.contrib import rnn
#计算条件随机场的对数似然
from tensorflow.contrib.crf import crf_log_likelihood

#---------------------------功能:预测计算函数-----------------------------
def network(inputs,shapes,num_entity,lstm_dim=100,
            initializer=tf.truncated_normal_initializer):
    """
    功能:接收一个批次样本的特征数据,计算网络的输出值
    :param char: int, id of chars a tensor of shape 2-D [None,None] 批次数量*每个批次句子长度
    :param bound: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
    :param flag: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
    :param radical: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
    :param pinyin: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
    :param shapes: 词向量形状字典
    :param lstm_dim: 神经元的个数
    :param num_entity: 实体标签数量 31种类型
    :param initializer: 初始化函数
    :return
    """
    #--------------------------------------------------
    #特征嵌入:将所有特征的id转换成一个固定长度的向量
    #--------------------------------------------------
    embedding = []
    keys = list(shapes.keys())
    
    #循环将五类特征转换成词向量 后续拼接
    for key in keys:
        with tf.variable_scope(key+'_embedding'):
            #获取汉字信息
            lookup = tf.get_variable(
                name = key + '_embedding',        #名称
                shape = [key],                    #[num,dim] 行数(个数)*列数(向量维度)
                initializer = initializer
            )
            #词向量映射 汉字结果[None,None,100]
            embedding.append(tf.nn.embedding_lookup(lookup,inputs[key]))
    
    #拼接词向量 shape[None,None,char_dim+bound_dim+flag_dim+radical_dim+pinyin_dim]
    embed = tf.concat(embedding,axis=-1)  #最后一个维度上拼接 -1
    
    #lengths: 计算输入inputs每句话的实际长度(填充内容不计算)
    #填充值PAD下标为0 因此总长度减去PAD数量即为实际长度 从而提升运算效率
    sign = tf.sign(tf.abs(inputs[keys[0]]))               #字符长度
    lengths = tf.reduce_sum(sign, reduction_indices=1)
    
    #获取填充序列长度 char的第二个维度
    num_time = tf.shape(inputs[keys[0]])[1]
    
    #--------------------------------------------------
    #循环神经网络编码: 双层双向网络
    #--------------------------------------------------
    #第一层
    with tf.variable_scope('BiLSTM_layer1'):
        lstm_cell = {}
        #第一层前向 后向
        for name in ['forward','backward']:
            with tf.varibale_scope(name):           #设置名称
                lstm_cell[name] = rnn.BasicLSTMCell(
                    lstm_dim,                       #神经元的个数
                    initializer = initializer
                )     
        #运行LSTM
        outputs1,finial_states1 = tf.nn.bidirectional_dynamic_run(
            lstm_cell['forward'],
            lstm_cell['backward'],
            embed,
            dtype = tf.float32,
            sequence_length = lengths               #序列实际长度(该参数可省略)
        )
    #拼接前向LSTM和后向LSTM输出
    outputs1 = tf.concat(outputs1,axis=-1)  #b,L,2*lstm_dim
    
    #第二层
    with tf.variable_scope('BiLSTM_layer2'):
        lstm_cell = {}
        #第一层前向 后向
        for name in ['forward','backward']:
            with tf.varibale_scope(name):           #设置名称
                lstm_cell[name] = rnn.BasicLSTMCell(
                    lstm_dim,                       #神经元的个数
                    initializer = initializer
                )
        #运行LSTM
        outputs,finial_states = tf.nn.bidirectional_dynamic_run(
            lstm_cell['forward'],
            lstm_cell['backward'],
            embed,                                  #是否利用第一层网络
            dtype = tf.float32,
            sequence_length = lengths               #序列实际长度(该参数可省略)
        )
    #最终结果 [batch_size,maxlength,2*lstm_dim] 即200
    result = tf.concat(outputs,axis=-1)
    
    #--------------------------------------------------
    #输出映射
    #--------------------------------------------------
    #转换成二维矩阵 [batch_size*maxlength,2*lstm_dim]
    result = tf.reshape(result, [-1,2*lstm_dim])
    
    #第一层映射 矩阵乘法
    with tf.variable_scope('project_layer1'):
        #权重
        w = tf.get_variable(
            name = 'w',
            shape = [2*lstm_dim,lstm_dim],     #转100维
            initializer = initializer
        )
        #bias
        b = tf.get_variable(
            name = 'w',
            shape = [lstm_dim],
            initializer = tf.zeros_initializer()
        )
        #运算 激活函数relu
        result = tf.nn.relu(matmul(result,w)+b)
    
    #第二层映射 矩阵乘法
    with tf.variable_scope('project_layer2'):
        #权重
        w = tf.get_variable(
            name = 'w',
            shape = [lstm_dim,num_entity],     #31种实体类别
            initializer = initializer
        )
        #bias
        b = tf.get_variable(
            name = 'w',
            shape = [num_entity],
            initializer = tf.zeros_initializer()
        )
        #运算 激活函数relu 最后一层不激活
        result = matmul(result,w)+b
        
    #形状转换成三维
    result = tf.reshape(result, [-1,num_time,num_entity])
    
    #[batch_size,max_length,num_entity]
    return result,lengths

#-----------------------------功能:定义模型类---------------------------
class Model(object):
    
    #初始化
    def __init__(self, dict_):
        #通过dict.pkl计算各个特征数量
        self.num_char = len(dict_['word'][0])
        self.num_bound = len(dict_['bound'][0])
        self.num_flag = len(dict_['flag'][0])
        self.num_radical = len(dict_['radical'][0])
        self.num_pinyin = len(dict_['pinyin'][0])
        self.num_entity = len(dict_['label'][0])
        
        #字符映射成向量的维度
        self.char_dim = 100
        self.bound_dim = 20
        self.flag_dim = 50
        self.radical_dim = 50
        self.pinyin_dim = 50
        
        #shape表示为[num,dim] 行数(个数)*列数(向量维度)
        
        #设置LSTM的维度 神经元的个数
        self.lstm_dim = 100
        
    #定义网络 接收批次样本
    def get_logits(self,char,bound,flag,radical,pinyin):
        """
        功能:接收一个批次样本的特征数据,计算网络的输出值
        :param char: int, id of chars a tensor of shape 2-D [None,None]
        :param bound: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
        :param flag: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
        :param radical: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
        :param pinyin: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
        :return: 返回3-d tensor [batch_size,max_length,num_entity]
        """
        #定义字典传参
        shapes = {}
        shapes['char'] = [self.num_char,self.char_dim]
        shapes['bound'] = [self.num_bound,self.bound_dim]
        shapes['flag'] = [self.num_flag,self.flag_dim]
        shapes['radical'] = [self.num_radical,self.radical_dim]
        shapes['pinyin'] = [self.num_pinyin,self.pinyin_dim]
        
        #输入参数定义字典
        inputs = {}
        inputs['char'] = char
        inputs['bound'] = bound
        inputs['flag'] = flag
        inputs['radical'] = radical
        inputs['pinyin'] = pinyin
        
        #return network(char,bound,flag,radical,pinyin,shapes)
        return network(inputs,shapes,lstm_dim=self.lstm_dim,num_entity=self.num_entity)

    #--------------------------功能:定义loss CRF模型-------------------------
    #参数: 模型输出值 真实标签序列 长度(不计算填充)
    def loss(self,result,targets,lengths):
        #获取长度
        b = len(lengths)                      #真实长度
        num_steps = tf.shape(result)[1]       #含填充
        
        #转移矩阵
        with tf.variable_scope('crf_loss'):
            #取log相当于概率接近0
            small = -1000.0
            
            #初始时刻状态 两个矩阵在最后一个维度合并
            start_logits = tf.concat(
                #前31个-1000概率为0 最后一个start为0取log为1
                [small*tf.ones(shape=[b,1,self.num_entity]),tf.zeros(shape=[b,1,1])],
                axis = -1
            )
            
            #X值拼接 每个时刻加一个状态
            pad_logits = tf.cast(small*tf.ones([b,num_steps,1]),tf.float32)
            logits = tf.concat([result, pad_logits], axis=-1)
            logits = tf.concat([start_logits,logits], axis=1) #第二个位置拼接
            
            #Y值拼接
            targets = tf.concat(
                [tf.cast(self.num_entity*tf.ones([b,1]),tf.int32),targets],
                axis = -1
            )
            
            #计算
            self.trans = tf.get_variable(
                name = 'trans',
                #初始概率start加1 最终32个
                shape = [self.num_entity+1,self.num_entity+1],
                initializer = tf.truncated_normal_initializer()
            )
            
            #损失 计算条件随机场的对数似然 每个样本计算几个值
            log_likehood, self.trans = crf_log_likelihood(
                inputs = logits,                   #输入
                tag_indices = targets,             #目标
                transition_params = self.trans,
                sequence_lengths = lengths         #真实样本长度
            )
            
            #返回所有样本平均值 数加个负号损失最小化
            return tf.reduce_mean(-log_likehood)         

3.初始化函数完善

继续修改Model类,在初始化init函数中增加如下功能:

  • 定义接收数据的placeholder
  • 调用get_logits计算模型输出结果及句子真实长度
  • 调用loss计算损失值
  • 定义优化器,采用梯度截断技术处理,如果导数值过大会导致步子迈得过大,造成梯度爆炸,因此限制在某个范围内(如[-5,5])
  • 保存模型参数

该模型最终将270维的向量(字、边界、词性、偏旁、拼音)映射成31维向量。核心代码如下:

python 复制代码
class Model(object):
    
    #---------------------------------------------------------
    #初始化
    def __init__(self, dict_, lr=0.0001):
        #通过dict.pkl计算各个特征数量
        self.num_char = len(dict_['word'][0])
        self.num_bound = len(dict_['bound'][0])
        self.num_flag = len(dict_['flag'][0])
        self.num_radical = len(dict_['radical'][0])
        self.num_pinyin = len(dict_['pinyin'][0])
        self.num_entity = len(dict_['label'][0])
        
        #字符映射成向量的维度
        self.char_dim = 100
        self.bound_dim = 20
        self.flag_dim = 50
        self.radical_dim = 50
        self.pinyin_dim = 50
        
        #shape表示为[num,dim] 行数(个数)*列数(向量维度)
        
        #设置LSTM的维度 神经元的个数
        self.lstm_dim = 100
        
        #学习率
        self.lr = lr
      
        #---------------------------------------------------------
        #定义接收数据的placeholder [None,None] 批次 句子长度
        self.char_inputs = tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[None,None],name='char_inputs')
        self.bound_inputs = tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[None,None],name='bound_inputs')
        self.flag_inputs = tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[None,None],name='flag_inputs')
        self.radical_inputs = tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[None,None],name='radical_inputs')
        self.pinyin_inputs = tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[None,None],name='pinyin_inputs')
        self.targets = tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[None,None],name='targets') #目标真实值
        self.global_step = tf.Variable(0,trainable=False)  #不能训练 用于计数
        
        #---------------------------------------------------------
        #传递给网络 计算模型输出值
        #参数:输入的字、边界、词性、偏旁、拼音下标 -> network转换词向量并计算
        #返回:网络输出值、每句话的真实长度
        self.logits,self.lengths = self.get_logits(
            self.char_inputs,
            self.bound_inputs,
            self.flag_inputs,
            self.radical_inputs,
            self.pinyin_inputs
        )
        
        #---------------------------------------------------------
        #计算损失 
        #参数:模型输出值、真实标签序列、长度(不计算填充)
        #返回:损失值
        self.cost = self.loss(
            self.logits,
            self.targets,
            self.lengths
        )
        
        #---------------------------------------------------------
        #优化器优化 采用梯度截断技术
        with tf.variable_scope('optimizer'):
            opt = tf.train.AdamOptimizer(self.lr)      #学习率
            #计算所有损失函数的导数值
            grad_vars = opt.compute_gradients(self.cost)
            #梯度截断-导数值过大会导致步子迈得过大 梯度爆炸(因此限制在某个范围内)
            #grad_vars记录每组参数导数和本身
            clip_grad_vars = [[tf.clip_by_value(g,-5,5),v] for g,v in grad_vars]
            #使用截断后的梯度更新参数 该方法每应用一次global_step参数自动加1
            self.train_op = opt.apply_gradients(clip_grad_vars,self.global_step)
        
        #模型保存 保留最近5次模型
        self.saver = tf.train.Saver(tf.global_variables(),max_to_keep=5)

4.模型训练

新建 train.py 文件,并撰写训练代码。

  • 第一步,首先引入BatchManager类。我们可以用之前data_utils.py脚本定义的BatchManager直接调用处理好的训练集和测试集。
  • 第二步,自定义函数读取字典dict.pkl内容,该文件存储了实体六元组。
  • 第三步,引入model类搭建模型。

核心代码如下图所示,我们先尝试运行下代码:

在调试程序时,我们可以增加断点单步调试,也可以print打桩输出。比如:

(1) network模型分析

重点是观察network函数(model.py)的参数变化情况。神经网络的输出结果如下,核心功能包括:

  • 调用tf.nn.embedding_lookup函数完成词向量映射
  • 调用rnn.BasicLSTMCell构建LSTM网络
  • 调用tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn组合BiLSTM,两层BiLSTM
  • 两层全连接层将维度转换成31,相当于做31分类(对应实体类别)
    -- result = tf.nn.relu(tf.matmul(result,w)+b)
    -- result = tf.matmul(result,w)+b
python 复制代码
计算六元组个数
字: 1663
边界: 5
词性: 56
偏旁: 227
拼音: 989
类别: 31 

""""初始化操作"""
model init: 1663 5 56 227 989 31
shapes: {'char': [1663, 100], 'bound': [5, 20], 'flag': [56, 50], 
 'radical': [227, 50], 'pinyin': [989, 50]} 
Network Shape: ['char', 'bound', 'flag', 'radical', 'pinyin']

"""词向量映射 每个字映射100维向量 [None,None,100]"""
Network Input: {'char': <tf.Tensor 'char_inputs:0' shape=(?, ?) dtype=int32>,...
Network Embedding: [
 <tf.Tensor 'char_embedding' shape=(?, ?, 100) dtype=float32>, 
 <tf.Tensor 'bound_embedding' shape=(?, ?, 20) dtype=float32>, 
 <tf.Tensor 'flag_embedding' shape=(?, ?, 50) dtype=float32>, 
 <tf.Tensor 'radical_embedding' shape=(?, ?, 50) dtype=float32>, 
 <tf.Tensor 'pinyin_embedding' shape=(?, ?, 50) dtype=float32>
]

"""合并270维度"""
Network Embed: Tensor("concat:0", shape=(?, ?, 270), dtype=float32) 

""""神经网络 2个LSTM组织(各100个神经元)"""
Network BiLSTM-1: Tensor("concat_1:0", shape=(?, ?, 200), dtype=float32)
Network BiLSTM-2: Tensor("concat_2:0", shape=(?, ?, 200), dtype=float32)
Dense-1: Tensor("project_layer1/Relu:0", shape=(?, 100), dtype=float32)
Dense-2: Tensor("project_layer2/add:0", shape=(?, 31), dtype=float32)

"""二维转三维输出最终结果"""
Result: Tensor("Reshape_1:0", shape=(?, ?, 31), dtype=float32)

(2) loss计算

核心功能包括:

  • 获取真实长度、输入数据集 [批次大小, 序列长度, 31个实体类别]、真实标签
  • 计算损失
    -用crf_log_likelihood计算条件随机场的对数似然
python 复制代码
Loss lengths: Tensor("strided_slice_1:0", shape=(), dtype=int32)
Loss Inputs: Tensor("Reshape_1:0", shape=(?, ?, 31), dtype=float32)
Loss Targets: Tensor("targets:0", shape=(?, ?), dtype=int32)
Loss Logits: Tensor("crf_loss/concat_2:0", shape=(?, ?, 32), dtype=float32)

Loss Targets: Tensor("crf_loss/concat_3:0", shape=(?, ?), dtype=int32)
Loss loglikehood: Tensor("crf_loss/sub:0", dtype=float32)
Loss Trans: <tf.Variable 'crf_loss/trans:0' shape=(32, 32) dtype=float32_ref>
Cost: Tensor("crf_loss/Mean:0", shape=(), dtype=float32)

Optimizer: name: "optimizer/Adam"
op: "AssignAdd"
input: "Variable"
input: "optimizer/Adam/value"
attr {
  key: "T"
  value {
    type: DT_INT32
  }
}
attr {
  key: "_class"
  value {
    list {
      s: "loc:@Variable"
    }
  }
}
attr {
  key: "use_locking"
  value {
    b: false
  }
}

最后构造优化器,采用梯度截断技术及保存模型。

注意,可能报错"AttributeError: module 'tensorflow._api.v1.nn' has no attribute 'bidirectional_dynamic_run'",注意版本问题,百度修改成对应的函数即可,作者是tensorflow1.15。


五.模型预测

1.输出训练误差

上面将模型建立好之后,我们尝试调用模型进行误差训练,train.py代码如下,这里的喂数据操作可以封装到类中实现。

python 复制代码
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jan  7 18:57:23 2021
@author: xiuzhang
"""
import tensorflow as tf
from data_utils import BatchManager
import pickle
from model import Model

#-----------------------------功能:读取字典---------------------------
dict_file = 'data/dict.pkl'
def get_dict(path):
    with open(path, 'rb') as f:
        data = pickle.load(f)
    return data

#-----------------------------功能:训练函数---------------------------
batch_size = 20
def train():
    #调用已定义的方法获取处理好的数据集
    train_manager = BatchManager(batch_size, name='train')
    print('train:', type(train_manager))    #<class 'data_utils.BatchManager'>
    
    #读取字典
    mapping_dict = get_dict(dict_file)
    print('train:', len(mapping_dict))   #6
    print('计算六元组个数')
    print('字:', len(mapping_dict['word'][0]))              #1663
    print('边界:', len(mapping_dict['bound'][0]))           #5
    print('词性:', len(mapping_dict['flag'][0]))            #56
    print('偏旁:', len(mapping_dict['radical'][0]))         #227
    print('拼音:', len(mapping_dict['pinyin'][0]))          #989
    print('类别:', len(mapping_dict['label'][0]),'\n')      #31
    
    #-------------------------搭建模型---------------------------
    #实例化模型 执行init初始化方法model核心函数:
    #    1.get_logits:传递给网络 计算模型输出值 
    #    2.loss:计算损失值
    #-----------------------------------------------------------
    model = Model(mapping_dict)
    print("---------------模型构建成功---------------------\n")
    
    #初始化训练
    init = tf.global_variables_initializer()
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(init)
        for i in range(10):
            #调用iter_batch函数 迭代过程可以让梯度下降在不断尝试找到最优解
            for batch in train_manager.iter_batch(shuffle=True):      #乱序
                #print(len(batch))       #6个类型
                #print(len(batch[0]),len(batch[1]),len(batch[2]))     #20个    
                
                #每次获取一个批次的数据 feed_dict喂数据 placeholder用于接收神经网络数据
                _,loss = sess.run([model.train_op,model.cost],feed_dict={
                                            model.char_inputs : batch[0],
                                            model.bound_inputs : batch[2],
                                            model.flag_inputs : batch[3],
                                            model.radical_inputs : batch[4],
                                            model.pinyin_inputs : batch[5],
                                            model.targets : batch[1]  #注意顺序
                                            })
                print('loss:{}'.format(loss))

#---------------------------功能:主函数---------------------------------
if __name__ == '__main__':
    train()

输出结果如下图示,可以看到loss从大到小。

loss:545.8291625976562
loss:901.7841796875
loss:442.2290954589844
loss:876.3251953125
loss:332.58746337890625
loss:674.8977661132812
loss:409.48663330078125
loss:220.19033813476562
.....
loss:31.463674545288086
loss:45.567161560058594
loss:98.6595458984375
loss:72.75428009033203
loss:52.30353927612305

问题:

这里需要注意一个问题,如下所示。该问题通常是词向量映射错误导致,但这个问题困扰了我两天,调试了很长时间代码。终于解决,泪奔~

  • InvalidArgumentError: indices[0,2] = 7 is not in [0, 5)
  • embedding.append(tf.nn.embedding_lookup(lookup,inputs[key]))

原因:

我们最终生成的CSV文件格式是word、label、bound、flag、radical、pinyin顺序,但是后面写入dict.pkl文件及feed_dict喂入数据训练的顺序不一致。这导致最终映射的词向量不一致,造成了"InvalidArgumentError: indices[0,2] = 7 is not in [0, 5)"。

解决方法:

由于之前预处理CSV文件按照char, target, bound, flag, radical, pinyin这个顺序,所以生成的dict.pkl也需要按照这个顺序读写,而feed_dict时读取dict.pkl顺序也需要按照这个顺序,标签是第2列。因此,修改方法:

  • 所有顺序需要一致,重新按char, target, bound, flag, radical, pinyin生成dict.pkl文件;
    -- data_utils.py: char, target, bound, flag, radical, pinyin = line
  • feed_dict顺序调整
    -- model.targets:batch[1]
  • 建议包含target(label)的操作,如读取、赋值、写入均按照统一的顺序执行,除非是字典按照关键词调用(如shapes['char'])。

2.预测数据

  • 在Model类中定义run_step函数分批处理数据
  • 在Model类中定义decode函数解码,通过模型输出和转义矩阵预测
  • 在Model类中定义predict函数预测
  • 在train.py中分配输出

输出结果如下图所示:


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