命名实体识别NER任务是NLP的一个常见任务，

它是Named Entity Recognization的简称。

简单地说，就是识别一个句子中的各种 名称实体。

诸如：人名，地名，机构 等。

例如对于下面这句话：

小明对小红说:"你听说过安利吗？"

它的NER抽取结果如下:

[{'entity': 'person',
  'word': '小明',
  'start': 0,
  'end': 2},
 {'entity': 'person',
  'word': '小红',
  'start': 3,
  'end': 5},
 {'entity': 'organization',
  'word': '安利',
  'start': 12,
  'end': 14}]

本质上NER是一个token classification任务， 需要把文本中的每一个token做一个分类。

那些不是命名实体的token，一般用大'O'表示。

值得注意的是，由于有些命名实体是由连续的多个token构成的，为了避免有两个连续的相同的命名实体无法区分，需要对token是否处于命名实体的开头进行区分。

例如，对于下面这句话。

我爱北京天安门

如果我们不区分token是否为命名实体的开头的话，可能会得到这样的token分类结果。

我(O) 爱(O) 北(Loc) 京(Loc) 天(Loc) 安(Loc) 门(Loc)

然后我们做后处理的时候，把类别相同的token连起来，会得到一个location实体 '北京天安门'。

但是，’北京‘ 和 ’天安门‘ 是两个不同的location实体，把它们区分开来更加合理一些. 因此我们可以这样对token进行分类。

我(O) 爱(O) 北(B-Loc) 京(I-Loc) 天(B-Loc) 安(I-Loc) 门(I-Loc)

我们用 B-Loc表示这个token是一个location实体的开始token，用I-Loc表示这个token是一个location实体的内部(包括中间以及结尾)token.

这样，我们做后处理的时候，就可以把 B-loc以及它后面的 I-loc连成一个实体。这样就可以得到’北京‘ 和 ’天安门‘ 是两个不同的location的结果了。

区分token是否是entity开头的好处是我们可以把连续的同一类别的的命名实体进行区分，坏处是分类数量会几乎翻倍(n+1->2n+1)。

在许多情况下，出现这种连续的同命名实体并不常见，但为了稳妥起见，区分token是否是entity开头还是十分必要的。

一，准备数据

公众号算法美食屋后台回复关键词：torchkeras，获取本文notebook代码和车道线数据集下载链接。

import numpy as np 
import pandas as pd 

from transformers import BertTokenizer
from torch.utils.data import DataLoader,Dataset 
from transformers import DataCollatorForTokenClassification
import datasets

1，数据加载

datadir = "./data/cluener_public/"

train_path = datadir+"train.json"
val_path = datadir+"dev.json"

dftrain = pd.read_json(train_path,lines=True)
dfval = pd.read_json(train_path,lines=True)

entities = ['address','book','company','game','government','movie',
              'name','organization','position','scene']

label_names = ['O']+['B-'+x for x in entities]+['I-'+x for x in entities]

id2label = {i: label for i, label in enumerate(label_names)}
label2id = {v: k for k, v in id2label.items()}

text = dftrain["text"][43]
label = dftrain["label"][43]

print(text)
print(label)

世上或许有两个人并不那么喜欢LewisCarroll的原著小说《爱丽斯梦游奇境》(
{'book': {'《爱丽斯梦游奇境》': [[31, 39]]}, 
'name': {'LewisCarroll': [[14, 25]]}}

2，文本分词

from transformers import BertTokenizer
model_name = 'bert-base-chinese'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)

tokenized_input = tokenizer(text)
print(tokenized_input["input_ids"])

[101, 686, 677, 2772,..., 518, 113, 102]

#可以从id还原每个token对应的字符组合
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(tokenized_input["input_ids"])
for t in tokens:
    print(t)

[CLS]
世
上
或
许
有
两
个
人
并
不
那
么
喜
欢
[UNK]
的
原
著
小
说
《
爱
丽
斯
梦
游
奇
境
》
(
[SEP]

3，标签对齐

可以看到，经过文本分词后的token长度与文本长度并不相同，

主要有以下一些原因导致：一是BERT分词后会增加一些特殊字符如 [CLS],[SEP]

二是，还会有一些英文单词的subword作为一个 token. (如这个例子中的 'charles')，

此外，还有一些未在词典中的元素被标记为[UNK]会造成影响。

因此需要给这些token赋予正确的label不是一个容易的事情。

我们分两步走，第一步，把原始的dict形式的label转换成字符级别的char_label

第二步，再将char_label对齐到token_label

# 把 label格式转化成字符级别的char_label
def get_char_label(text,label):
    char_label = ['O' for x in text]
    for tp,dic in label.items():
        for word,idxs in dic.items():
            idx_start = idxs[0][0]
            idx_end = idxs[0][1]
            char_label[idx_start] = 'B-'+tp
            char_label[idx_start+1:idx_end+1] = ['I-'+tp for x in range(idx_start+1,idx_end+1)]
    return char_label

char_label = get_char_label(text,label)
for char,char_tp in zip(text,char_label):
    print(char+'\t'+char_tp)

世	O
上	O
或	O
许	O
有	O
两	O
个	O
人	O
并	O
不	O
那	O
么	O
喜	O
欢	O
L	B-name
e	I-name
w	I-name
i	I-name
s	I-name
C	I-name
a	I-name
r	I-name
r	I-name
o	I-name
l	I-name
l	I-name
的	O
原	O
著	O
小	O
说	O
《	B-book
爱	I-book
丽	I-book
斯	I-book
梦	I-book
游	I-book
奇	I-book
境	I-book
》	I-book
(	O

def get_token_label(text, char_label, tokenizer):
    tokenized_input = tokenizer(text)
    tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(tokenized_input["input_ids"])
    
    iter_tokens = iter(tokens)
    iter_char_label = iter(char_label)  
    iter_text = iter(text.lower()) 

    token_labels = []

    t = next(iter_tokens)
    char = next(iter_text)
    char_tp = next(iter_char_label)

    while True:
        #单个字符token(如汉字)直接赋给对应字符token
        if len(t)==1:
            assert t==char
            token_labels.append(char_tp)   
            try:
                char = next(iter_text)
                char_tp = next(iter_char_label)
            except StopIteration:
                pass  

        #添加的特殊token如[CLS],[SEP],排除[UNK]
        elif t in tokenizer.special_tokens_map.values() and t!='[UNK]':
            token_labels.append('O')              


        elif t=='[UNK]':
            token_labels.append(char_tp) 
            #重新对齐
            try:
                t = next(iter_tokens)
            except StopIteration:
                break 

            if t not in tokenizer.special_tokens_map.values():
                while char!=t[0]:
                    try:
                        char = next(iter_text)
                        char_tp = next(iter_char_label)
                    except StopIteration:
                        pass    
            continue

        #其它长度大于1的token，如英文token
        else:
            t_label = char_tp
            t = t.replace('##','') #移除因为subword引入的'##'符号
            for c in t:
                assert c==char or char not in tokenizer.vocab
                if t_label!='O':
                    t_label=char_tp
                try:
                    char = next(iter_text)
                    char_tp = next(iter_char_label)
                except StopIteration:
                    pass    
            token_labels.append(t_label) 

        try:
            t = next(iter_tokens)
        except StopIteration:
            break  
            
    assert len(token_labels)==len(tokens)
    return token_labels

token_labels = get_token_label(text,char_label,tokenizer)

for t,t_label in zip(tokens,token_labels):
    print(t,'\t',t_label)

[CLS] 	 O
世 	 O
上 	 O
或 	 O
许 	 O
有 	 O
两 	 O
个 	 O
人 	 O
并 	 O
不 	 O
那 	 O
么 	 O
喜 	 O
欢 	 O
[UNK] 	 B-name
的 	 O
原 	 O
著 	 O
小 	 O
说 	 O
《 	 B-book
爱 	 I-book
丽 	 I-book
斯 	 I-book
梦 	 I-book
游 	 I-book
奇 	 I-book
境 	 I-book
》 	 I-book
( 	 O
[SEP] 	 O

4，构建管道

dftrain.head()

def make_sample(text,label,tokenizer):
    sample = tokenizer(text)
    char_label = get_char_label(text,label)
    token_label = get_token_label(text,char_label,tokenizer)
    sample['labels'] = [label2id[x] for x in token_label]
    return sample

from tqdm import tqdm 
train_samples = [make_sample(text,label,tokenizer) for text,label in 
                 tqdm(list(zip(dftrain['text'],dftrain['label'])))]
val_samples = [make_sample(text,label,tokenizer) for text,label in 
                 tqdm(list(zip(dfval['text'],dfval['label'])))]

100%|██████████| 10748/10748 [00:06<00:00, 1717.47it/s]
100%|██████████| 10748/10748 [00:06<00:00, 1711.10it/s]

ds_train = datasets.Dataset.from_list(train_samples)
ds_val = datasets.Dataset.from_list(val_samples)

data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tokenizer=tokenizer)
dl_train = DataLoader(ds_train,batch_size=8,collate_fn=data_collator)
dl_val = DataLoader(ds_val,batch_size=8,collate_fn=data_collator)

for batch in dl_train:
    break

二，定义模型

from transformers import BertForTokenClassification

net = BertForTokenClassification.from_pretrained(
    model_name,
    id2label=id2label,
    label2id=label2id,
)

#冻结bert基模型参数
for para in net.bert.parameters():
    para.requires_grad_(False)

print(net.config.num_labels) 

#模型试算
out = net(**batch)
print(out.loss) 
print(out.logits.shape)

三，训练模型

import torch 
from torchkeras import KerasModel 

#我们需要修改StepRunner以适应transformers的数据集格式

class StepRunner:
    def __init__(self, net, loss_fn, accelerator, stage = "train", metrics_dict = None, 
                 optimizer = None, lr_scheduler = None
                 ):
        self.net,self.loss_fn,self.metrics_dict,self.stage = net,loss_fn,metrics_dict,stage
        self.optimizer,self.lr_scheduler = optimizer,lr_scheduler
        self.accelerator = accelerator
        if self.stage=='train':
            self.net.train() 
        else:
            self.net.eval()
    
    def __call__(self, batch):
        
        out = self.net(**batch)
        
        #loss
        loss= out.loss
        
        #preds
        preds =(out.logits).argmax(axis=2) 
    
        #backward()
        if self.optimizer is not None and self.stage=="train":
            self.accelerator.backward(loss)
            self.optimizer.step()
            if self.lr_scheduler is not None:
                self.lr_scheduler.step()
            self.optimizer.zero_grad()
        
        all_loss = self.accelerator.gather(loss).sum()
        
        labels = batch['labels']
        
        #precision & recall
        
        precision =  (((preds>0)&(preds==labels)).sum())/(
            torch.maximum((preds>0).sum(),torch.tensor(1.0).to(preds.device)))
        recall =  (((labels>0)&(preds==labels)).sum())/(
            torch.maximum((labels>0).sum(),torch.tensor(1.0).to(labels.device)))
    
        
        all_precision = self.accelerator.gather(precision).mean()
        all_recall = self.accelerator.gather(recall).mean()
        
        f1 = 2*all_precision*all_recall/torch.maximum(
            all_recall+all_precision,torch.tensor(1.0).to(labels.device))
        
        #losses
        step_losses = {self.stage+"_loss":all_loss.item(), 
                       self.stage+'_precision':all_precision.item(),
                       self.stage+'_recall':all_recall.item(),
                       self.stage+'_f1':f1.item()
                      }
        
        #metrics
        step_metrics = {}
        
        if self.stage=="train":
            if self.optimizer is not None:
                step_metrics['lr'] = self.optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']
            else:
                step_metrics['lr'] = 0.0
        return step_losses,step_metrics
    
KerasModel.StepRunner = StepRunner

optimizer = torch.optim.AdamW(net.parameters(), lr=3e-5)

keras_model = KerasModel(net,
                   loss_fn=None,
                   optimizer = optimizer
                   )

keras_model.fit(
    train_data = dl_train,
    val_data= dl_val,
    ckpt_path='bert_ner.pt',
    epochs=50,
    patience=5,
    monitor="val_f1", 
    mode="max",
    plot = True,
    wandb = False,
    quiet = True
)

四，评估模型

from torchmetrics import Accuracy

acc = Accuracy(task='multiclass',num_classes=21)
acc = keras_model.accelerator.prepare(acc)

dl_test = keras_model.accelerator.prepare(dl_val)
net = keras_model.accelerator.prepare(net)

from tqdm import tqdm 
for batch in tqdm(dl_test):
    with torch.no_grad():
        outputs = net(**batch)
        
    labels = batch['labels']
    labels[labels<0]=0
    #preds
    preds =(outputs.logits).argmax(axis=2) 
    acc.update(preds,labels)

acc.compute()  #这里的acc包括了 ’O‘的分类结果，存在高估。

tensor(0.9178, device='cuda:0')

五，使用模型

我们可以使用pipeline来串起整个预测流程.

注意我们这里使用内置的'simple'这个aggregation_strategy，

把应该归并的token自动归并成一个entity.

from transformers import pipeline

recognizer = pipeline("token-classification", 
                      model=net, tokenizer=tokenizer, aggregation_strategy='simple')

net.to('cpu');

recognizer('小明对小红说，“你听说过安利吗？”')

[{'entity_group': 'name',
  'score': 0.6913842,
  'word': '小 明',
  'start': None,
  'end': None},
 {'entity_group': 'name',
  'score': 0.58951116,
  'word': '小 红',
  'start': None,
  'end': None},
 {'entity_group': 'name',
  'score': 0.74060774,
  'word': '安 利',
  'start': None,
  'end': None}]

六，保存模型

保存model和tokenizer之后，我们可以用一个pipeline加载，并进行批量预测。

net.save_pretrained("ner_bert")
tokenizer.save_pretrained("ner_bert")

('ner_bert/tokenizer_config.json',
 'ner_bert/special_tokens_map.json',
 'ner_bert/vocab.txt',
 'ner_bert/added_tokens.json')

recognizer = pipeline("token-classification", 
                      model="ner_bert",
                      aggregation_strategy='simple')

recognizer('小明对小红说，“你听说过安利吗？”')

[{'entity_group': 'name',
  'score': 0.6913842,
  'word': '小 明',
  'start': 0,
  'end': 2},
 {'entity_group': 'name',
  'score': 0.58951116,
  'word': '小 红',
  'start': 3,
  'end': 5},
 {'entity_group': 'name',
  'score': 0.74060774,
  'word': '安 利',
  'start': 12,
  'end': 14}]

公众号后台回复关键词：torchkeras，获取本文notebook源码数据集以及更多有趣炼丹范例~