基于 LlamaFactory 微调大模型的实体识别的评估实现

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介绍

使用 LlamaFactory 结合开源大语言模型实现文本分类：从数据集构建到 LoRA 微调与推理评估.https://blog.csdn.net/sjxgghg/article/details/144290200

在前文的文本分类评估中，已经介绍了主要的框架，故在大模型微调的流程框架方面本文不再赘述。

实体数据集格式

下述是实体识别评估的一条数据示例：

json 复制代码

{
	"prompt": "从以下政府文本中，提取指定的实体类别，并按照JSON格式输出结果。  xxx", 	 
	"predict": "\n```json\n{\n  \"行政区划和地理实体\": [],\n  \"政府机构和组织\": [],\n  ...  \"特定术语和关键词\": [\"改革创新\", \"体制机制障碍\", \"行政管理体制\", \"城乡一体化发展机制\"]\n}\n```", 
	"label": "```json\n{\n  \"行政区划和地理实体\": [],\n  \"政府机构和组织\": [] ...,\n  \"特定术语和关键词\": [\"改革创新发展\", \"高质量发展\", \"高品质生活\", \"体制机制障碍\"]\n}\n```"
	...
}

让大模型按照json格式输出。字典的键是实体的类别名，字典的值是一个列表其中包含所有该类别的所有预测结果。

实体识别评估代码

python 复制代码

import os
import re
import json
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class EvalNode:
    # 默认值
    predict_right_num: int = 0
    predict_num: int = 0
    label_num: int = 0

    @property
    def accuracy(self):
        return self.predict_right_num / (self.predict_num + 1e-6)

    @property
    def recall(self):
        return self.predict_right_num / (self.label_num + 1e-6)

    @property
    def f1(self):
        return 2 * self.accuracy * self.recall / (self.accuracy + self.recall + 1e-6)

@dataclass
class NEREvaluate:
    ent_class: list[str]
    input_file: str
    avg_accuracy: int = 0
    avg_recall: int = 0
    avg_f1: int = 0
    predict_error: int = 0

    def __post_init__(self):
        self._evaluate_by_jsonl()

    def _evaluate_by_jsonl(self):

        with open(self.input_file, "r", encoding="utf-8") as f:
            self.total_ent = {ent: EvalNode() for ent in self.ent_class}

            for line in f:
                data = json.loads(line)

                # 大模型采取的是序列到序列到文本生成，不能转换为字典的数据跳过即可
                try:
                    matches = re.search("\{.*?\}", data["predict"], re.DOTALL)
                    if matches:
                        predict = eval(matches.group(0))
                except:
                    self.predict_error += 1
                    predict = {ent: [] for ent in self.ent_class}

                try:
                    # 防止label出错
                    matches = re.search("\{.*?\}", data["label"], re.DOTALL)
                    if matches:
                        labels = eval(matches.group(0))
                except:
                    continue

                # 每个不同的实体类别单独计数
                for ent_name in self.ent_class:
                    label_set = set(labels.get(ent_name, []))
                    predict_set = set(predict.get(ent_name, []))
                    self.total_ent[ent_name].predict_right_num += len(
                        label_set & predict_set
                    )
                    self.total_ent[ent_name].predict_num += len(predict_set)
                    self.total_ent[ent_name].label_num += len(label_set)

        for ent in self.ent_class:
            self.avg_accuracy += self.total_ent[ent].accuracy
            self.avg_recall += self.total_ent[ent].recall
            self.avg_f1 += self.total_ent[ent].f1

        self.avg_accuracy = self.avg_accuracy / len(self.ent_class)
        self.avg_recall = self.avg_recall / len(self.ent_class)
        self.avg_f1 = self.avg_f1 / len(self.ent_class)

下述是实体的类别：

python 复制代码

ENT_CLASS = [
    "行政区划和地理实体",
	...
    "特定术语和关键词",
]

bash 复制代码

ner_eval = NEREvaluate(
        ENT_CLASS, "xxx/generated_predictions.jsonl")
    )

for key, item in ner_eval.total_ent.items():
    print(key, item.f1)

输出评估结果：

python 复制代码

行政区划和地理实体 0.6292412411907403
人物与职务 0.45714235316380664
...
特定术语和关键词 0.29256472295174

accuracy 、recall 与 f1 均进行了计算，大家参考代码自行查看与输出即可。

在评估大模型生成的实体时，只有大模型把实体的边界完全预测正确，才认为预测对。