知识图谱描边1.1——从NER上手

本文概述：复现知乎-KG开源项目集中的BERT-NER-pytorch项目之后，进行的一些学习记录，对同样刚入行的小白来说有参考意义。

资料：关于BERT模型中的transformer介绍，必须分享的是Jay Alammar的动画图，看完后我捶胸顿首的为什么没有早早看到这样的国外佳作？

---

一、准备工作：

1、数据集

数据集的组织方式、处理方式都是深度领域的重头戏，可以说一个算法工程师80%的时间都在和数据打交道。现在我们来介绍一下数据集：

• 获取方式：直接用google扩展gitzip从git直接下载的，

生数据只有3项，是

其中train集里有45000个句子，test集是3442，我们需要人为划分出val集。

• 生数据形式-类似下面这个样子，我们来看一下msra_train_bio的前17行（一共176042行）：

中    B-ORG
共    I-ORG
中    I-ORG
央    I-ORG
致    O
中    B-ORG
国    I-ORG
致    I-ORG
公    I-ORG
党    I-ORG
十    I-ORG
一    I-ORG
大    I-ORG
的    O
贺    O
词    O
各    O

• tags（只有三种实体：机构，人，位置）：

O
B-ORG
I-PER
B-PER
I-LOC
I-ORG
B-LOC

ps：可以看到，采用的是BIO标注法，我们当然可以修改！

• 待会儿要划分数据集为（3个目录）：

Dataset	Number
training set	42000
validation set	3000
test set	3442

得到三个目录?。

• 数据处理后的形式(各取前两条)：

sentences.txt文件：

如 何 解 决 足 球 界 长 期 存 在 的 诸 多 矛 盾 ， 重 振 昔 日 津 门 足 球 的 雄 风 ， 成 为 天 津 足 坛 上 下 内 外 到 处 议 论 的 话 题 。
该 县 一 手 抓 农 业 技 术 推 广 ， 一 手 抓 农 民 科 技 教 育 和 农 技 水 平 的 提 高 。
而 创 新 的 关 键 就 是 知 识 和 信 息 的 生 产 、 传 播 、 使 用 。

相应的，tags.txt文件：

O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC I-LOC O O O O O O O O B-LOC I-LOC O O O O O O O O O O O O O O
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O

2、准备模型和训练好的模型参数

在实验中尝试过多次之后，发现模型参数获取其实也不难，
作者复现代码的时候，没有直接可获取的pt下的模型参数，现在就是一个参数的事。
train.py代码中，创建model时候有这么一句：

model = BertForTokenClassification.from_pretrained()

我们点进去查看from_pretrained()方法，在pytorch_pretrained_bert目录下的modeling.py文件中。
可以通过路径名或者url来获取模型和参数（后来训练中有一点小插曲，我就舍弃了作者提供的，自己从里面下载了压缩包，后面会提到）：

PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_MAP = {
    'bert-base-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased.tar.gz",
    'bert-large-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-uncased.tar.gz",
    'bert-base-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-cased.tar.gz",
    'bert-large-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-cased.tar.gz",
    'bert-base-multilingual-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual-uncased.tar.gz",
    'bert-base-multilingual-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual-cased.tar.gz",
    'bert-base-chinese': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese.tar.gz",
}

ps：先获取tf的模型参数再转换为pt，费了我好大劲，直接从Transformer库下载了一个convert_tf_checkpoint_to_pytorch.py文件到tf模型参数目录下，操作了一番得到了pt的.bin文件，好在现在一句话的事。

3、train.py文件解读

数据集的处理和超参数的设置简单，不涉及到我们文章的核心，这里就不做过多记录，想了解则去看github项目，传送门，
这个文件放的东西比较多，有
①parse，params设置，logger日志
②dataloader，model，optimizer和train_and_evaluate

• 参数parse（这个参数解析是运行.py文件时候的参数）

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--data_dir', default='NER-BERT-pytorch-data-msra', help="Directory containing the dataset")
parser.add_argument('--bert_model_dir', default='pt_things', help="Directory containing the BERT model in PyTorch")
……

之后在main中，记录参数到内存：
args = parser.parse_args()
在接下来的使用中通过args.param来获取参数，

• logger日志

相关的处理放在了utils.py中，在train.py中直接：

#创建
utils.set_logger(os.path.join(args.model_dir, 'train.log'))
# 需要记录的时候：
logging.info("device: {}, n_gpu: {}, 16-bits training: {}".format(params.device, params.n_gpu, args.fp16))

• model

简单，两句话：

model = BertForTokenClassification.from_pretrained(args.bert_model_dir, num_labels=len(params.tag2idx))
model.to(params.device)

里边包括模型的加载和参数的加载，在训练时我们在看到modelconfig之后，还会看到两句提示：

Weights of BertForTokenClassification not initialized from pretrained model: ['classifier.weight', 'classifier.bias']
Weights from pretrained model not used in BertForTokenClassification: ['cls.predictions.bias', 'cls.predictions.transform.dense.weight', 'cls.predictions.transform.dense.bias', 'cls.predictions.decoder.weight', 'cls.seq_relationship.weight', 'cls.seq_relationship.bias', 'cls.predictions.transform.LayerNorm.weight', 'cls.predictions.transform.LayerNorm.bias']

（开始我还以为这是模型参数导入失败，就去查找解决办法。

我还一度以为pytorch_model.bin文件中的参数和模型不匹配，重新从源码提供的链接下载了压缩包，但还有这两句话。

结果在Google上一个论坛发现这两句话是成功调用参数的意思。）
解谜：这个model里边包括了embedding和bert NER两个部分，其中模型的参数应该是embedding部分的，而具体的NER任务应该使用我们自己的数据来训练！
读model源码：各层详细解释
查看model（BertForTokenClassification）：
有三层：
①BertModel
BertEmbeddings：里边含有多层

    (position_embeddings): Embedding(512, 768)
    (token_type_embeddings): Embedding(2, 768)
    (LayerNorm): BertLayerNorm()
    (dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)

BertEncoder：里边有12层encoder，每一个encoder都是一个BertLayer：

    (attention): BertAttention  #重中之重，有机会一定要刷
    (intermediate): BertIntermediate
    (output): BertOutput

BertPooler

②DropOut
③Linear

• optimizer

full_finetuning

4、单机多卡并行和fp16

• 多卡

要把模型和数据都分配到多卡；
①指定虚拟gpu：
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1,2,3,0'
代表虚拟地址对应的物理地址为1，2，3，0（当时因为师兄的主gpu是物理0号卡，所以避开这个剩余显存相对较小的卡）

ps：截图时师兄已经不再用了。

②在准备模型和数据之前，放这一句：
params.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
估计'cuda'后面的部分是作者不想看到报错……
注意：如果要写'cuda:[num]'，请写前面指定gpu时候的第一个，在这里就是1！

③随机种子分配到各个gpu：

# 设置可重复试验的随机种子
random.seed(args.seed)
torch.manual_seed(args.seed)    #给cpu设置
if params.n_gpu > 0:
    torch.cuda.manual_seed_all(args.seed)  # set random seed for all GPUs

ps：如果单卡，只是去掉all；

④给model分配多卡：

model = BertForTokenClassification.from_pretrained(args.bert_model_dir, num_labels=len(params.tag2idx))
model.to(params.device)
if params.n_gpu > 1 and args.multi_gpu:
    model = torch.nn.DataParallel(model)

⑤最后，给数据分配多卡：

# Initialize the DataLoader
data_loader = DataLoader(args.data_dir, args.bert_model_dir, params, token_pad_idx=0)
# Load training data and test data
train_data = data_loader.load_data('train')
val_data = data_loader.load_data('val')
……
在train()函数之前：
# data iterator for training
train_data_iterator = data_loader.data_iterator(train_data, shuffle=True)
# Train for one epoch on training set
train(model, train_data_iterator, optimizer, scheduler, params)

在data_iterator()中设置的给每个batch分配的卡：

# shift tensors to GPU if available
batch_data, batch_tags = batch_data.to(self.device), batch_tags.to(self.device)
yield batch_data, batch_tags

这里的self.device是类接受的参数。

• fp16

参考：一篇讲fp16加速原理的CSDN
fp16使用2字节编码存储
优点：内存占用少（主）+ 加速计算
缺点：加法操作容易上下溢出
（有机会可以专门实验一下）

5、进度条工具

此处计算出每一个epoch下计算1400个batch，
所以把进度条放到每一个epoch中：

t = trange(params.train_steps)
for i in t:
    # fetch the next training batch
 batch_data, batch_tags = next(data_iterator)
 ……
 loss = model（~）
 ……
 t.set_postfix(loss='{:05.3f}'.format(loss_avg()))

结果展示：

6、评价指标库metrics

可以使用的结果评价指标（冰山一角）：

from metrics import f1_score
from metrics import accuracy_score
from metrics import classification_report

模板：

metrics = {}
f1 = f1_score(true_tags, pred_tags)
accuracy=accuracy_score(true_tags, pred_tags)
metrics['loss'] = loss_avg()
metrics['f1'] = f1
metrics['accuracy']=accuracy
metrics_str = "; ".join("{}: {:05.2f}".format(k, v) for k, v in metrics.items())
logging.info("- {} metrics: ".format(mark) + metrics_str)

结果展示：

如何区分精确率和召回率？

7、多次实验存在的问题

我的f1分数一直都在50以下，但是精确率一直都在97%附近，最近因为要肝链接抽取，所以这部分先放一下把。回头补全