Bert基础(十八)--Bert实战：NER命名实体识别

1、命名实体识别介绍

1.1 简介

命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中的一项关键技术，它的目标是从文本中识别出具有特定意义或指代性强的实体，并对这些实体进行分类。这些实体通常包括人名、地名、组织机构名、日期、时间、专有名词等。NER在许多实际应用中都非常重要，如信息提取、文本挖掘、机器翻译、自动摘要等。
NER的任务主要分为两部分：

实体的边界识别：这部分任务是要确定文本中实体的起始和结束位置，即在文本中准确地定位出实体的边界。
确定实体的类型：在识别出实体的边界之后，还需要确定每个实体的具体类型，如人名、地名、机构名等。

例如，在处理文本“马云在杭州创建了阿里巴巴”时，NER系统需要识别出“阿里巴巴”是一个组织机构名，“马云”是一个人名，“杭州”是一个地名。

NER的技术实现通常涉及机器学习、深度学习等方法，通过训练模型来识别和分类文本中的实体。随着深度学习技术的发展，NER的准确率和效率有了显著提高，成为NLP领域研究和应用的热点之一。我们今天使用transformers库来实现一下。

1.2 标注方法

序列标注的方法中有多种标注方式：BIO、BIOSE、IOB、BILOU、BMEWO，其中前三种最为常见。

BIO：标识实体的开始，中间部分和非实体部分
- b代表“开始”(表示命名实体的开始，即NE)
- I代表“内部”(表示该词在NE内部)
- o代表‘outside’(表示这个单词只是一个NE之外的普通单词)
BIOSE：增加S单个实体情况的标注和增加E实体的结束标识
- b代表“开始”(表示一个NE的开始)
- I代表“内部”(表示该词在NE内部)
- o代表‘outside’(表示这个单词只是一个NE之外的普通单词)
- e代表‘end’(表示这个词是一个NE的结尾)
- s代表“singleton”(表示单个单词是一个NE)
IOB （即IOB-1）：三位序列标注法(B-begin，I-inside，O-outside)，IOB与BIO字母对应的含义相同，其不同点是IOB中，标签B仅用于两个连续的同类型命名实体的边界区分，不用于命名实体的起始位置，这里举个例子：
- 词序列：（word）（word）（word）（word）（word）（word）
  IOB标注：（I-loc）（I-loc）（B-loc）（I-loc）（o）（o）
  BIO标注：（B-loc）（I-loc）（B-loc）（I-loc）（o）（o）
  在命名实体识别（NER）中，BIO和IOB都使用B、I、O三种标签来标注实体，但是它们在使用B标签的方式上有所不同。
  在BIO标注方法中，B标签用于表示一个实体的开始，I标签用于表示实体的内部，而O标签用于表示非实体词。每个实体都由一个B标签开始，后面跟着零个或多个I标签。
  IOB标注方法与BIO类似，但是在IOB中，B标签有特殊的用途。它仅用于标记两个连续的同类型命名实体的边界，而不是用于标记一个实体的开始。这意味着，如果一个实体紧接着另一个同类型的实体，那么第二个实体不会以B标签开始，而是以I标签开始。
  在这个例子中，前两个词是同一个实体的组成部分，因此在IOB标注中，它们都以I-loc开始。当遇到一个新的同类型实体时，使用B-loc来标记它们的边界。而在BIO标注中，每个实体的开始都使用B标签。
  总的来说，IOB和BIO的主要区别在于如何处理连续的命名实体。IOB在处理这种情况时更加精细，但是在实际应用中，BIO因为其简单性和直观性而被更广泛地使用。
- 因为IOB的整体效果不好，所以出现了IOB-2，约定了所有命名实体均以B tag开头。这样IOB-2就与BIO的标注方式等价了。
  - I表示实体内部
  - B表示实体开始
  - O表示实体外部
  - 标记说明
    B-Person 人名开始
    I- Person 人名中间
    B-Organization 组织名开始
    I-Organization 组织名中间
    O 非命名实体

标记	说明
B-Person	人名开始
I- Person	人名中间
B-Organization	组织名开始
I-Organization	组织名中间
O	非命名实体

1.3 评价指标

精准率：度量模型的精确度/准确度。它是正确识别的正值（真正）与所有识别出的正值之间的比率。精准率指标显示正确标记的预测实体的数量。
Precision = #True_Positive / (#True_Positive + #False_Positive)
召回率：度量模型预测实际正类的能力。这是预测的真正值与实际标记的结果之间的比率。召回率指标显示正确的预测实体的数量。
Recall = #True_Positive / (#True_Positive + #False_Negatives)
F1 分数：F1 分数是精准率和召回率的函数。在精准率和召回率之间进行平衡时，需要用到它。
F1 Score = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall)

举例说明

词组	Gold标签	Predict标签
马	B-PER	B-PER
云	I-PER	I-PER
在	O	O
杭	B-LOC	B-LOC
州	I-LOC	I-LOC
创	O	O
建	O	O
了	O	O
阿	B-ORG	B-ORG
里	I-ORG	I-ORG
巴	I-ORG	O
巴	I-ORG	O

例子中一共有三个实体，

预测了三个实体，预测对了2个，所以精准率= $\frac{2}{3}$
样本中实际游3个实体，预测对了2个，召回率= $\frac{2}{3}$
F1 Score = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall) = 2* $\frac{2}{3}$ * $\frac{2}{3}$ /（ $\frac{2}{3}$ + $\frac{2}{3}$ ） = $\frac{2}{3}$

2 实战

基本步骤：

2.1 加载数据集

打开hugging face，
在这里插入图片描述
我们这里使用msra_ner数据集

ner_datasets = load_dataset("msra_ner", cache_dir="./data")
ner_datasets
DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['id', 'tokens', 'ner_tags'],
        num_rows: 45001
    })
    test: Dataset({
        features: ['id', 'tokens', 'ner_tags'],
        num_rows: 3443
    })
})

查看数据

print(ner_datasets["train"][0])
{'id': '0', 'tokens': ['当', '希', '望', '工', '程', '救', '助', '的', '百', '万', '儿', '童', '成', '长', '起', '来', '，', '科', '教', '兴', '国', '蔚', '然', '成', '风', '时', '，', '今', '天', '有', '收', '藏', '价', '值', '的', '书', '你', '没', '买', '，', '明', '日', '就', '叫', '你', '悔', '不', '当', '初', '！'], 'ner_tags': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]}

这个数据集的第一条好像没有被标注，我们来看下，这个数据集的标注类型

ner_datasets["train"].features
{'id': Value(dtype='string', id=None),
 'tokens': Sequence(feature=Value(dtype='string', id=None), length=-1, id=None),
 'ner_tags': Sequence(feature=ClassLabel(names=['O', 'B-PER', 'I-PER', 'B-ORG', 'I-ORG', 'B-LOC', 'I-LOC'], id=None), length=-1, id=None)}

label_list = ner_datasets["train"].features["ner_tags"].feature.names
label_list
['O', 'B-PER', 'I-PER', 'B-ORG', 'I-ORG', 'B-LOC', 'I-LOC']

这个是IOB-2类型

2.2 数据预处理

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
tokenizer(ner_datasets["train"][0]["tokens"], is_split_into_words=True) 

{'input_ids': [101, 2496, 2361, 3307, 2339, 4923, 3131, 1221, 4638, 4636, 674, 1036, 4997, 2768, 7270, 6629, 3341, 8024, 4906, 3136, 1069, 1744, 5917, 4197, 2768, 7599, 3198, 8024, 791, 1921, 3300, 3119, 5966, 817, 966, 4638, 741, 872, 3766, 743, 8024, 3209, 3189, 2218, 1373, 872, 2637, 679, 2496, 1159, 8013, 102], 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}

前面我们查看数据时，看到数据其实已经分词了，对于已经做好tokenize的数据，要指定is_split_into_words参数为True

# 借助word_ids 实现标签映射
def process_function(examples):
    tokenized_exmaples = tokenizer(examples["tokens"], max_length=128, truncation=True, is_split_into_words=True)
    labels = []
    for i, label in enumerate(examples["ner_tags"]):
        word_ids = tokenized_exmaples.word_ids(batch_index=i)
        label_ids = []
        for word_id in word_ids:
            if word_id is None:
                label_ids.append(-100)
            else:
                label_ids.append(label[word_id])
        labels.append(label_ids)
    tokenized_exmaples["labels"] = labels
    return tokenized_exmaples

这段代码是一个处理函数，用于对给定的例子进行标记映射。它接受一个包含文本和相应命名实体识别（NER）标签的字典作为输入，并返回一个包含标记化文本和映射标签的字典。以下是该函数的详细解释：

tokenizer：这是一个标记器函数，用于将文本转换为标记。它接受文本、最大长度、截断标志和是否按单词分割的标志作为输入。
tokenized_exmaples = tokenizer(examples["tokens"], max_length=128, truncation=True, is_split_into_words=True)：这行代码使用标记器函数对输入文本进行标记化处理，并将结果存储在tokenized_exmaples变量中。最大长度设置为128，如果文本长度超过128，则进行截断。同时，标记器会按单词进行分割。
labels = []：这是一个空列表，用于存储映射后的标签。
for i, label in enumerate(examples["ner_tags"]):：这行代码遍历输入字典中的NER标签，并为每个标签分配一个索引i。
word_ids = tokenized_exmaples.word_ids(batch_index=i)：这行代码获取标记化文本中的单词ID。word_ids是一个列表，其中包含与每个标记对应的单词ID。如果标记是一个子单词，则其单词ID与其前一个标记的单词ID相同；如果标记是一个特殊标记（如CLS或SEP），则其单词ID为None。
label_ids = []：这是一个空列表，用于存储映射后的标签ID。
for word_id in word_ids:：这行代码遍历word_ids列表中的每个单词ID。
if word_id is None:：这行代码检查单词ID是否为None。如果是，说明当前标记是一个特殊标记，我们将标签ID设置为-100。
else:：如果单词ID不是None，说明当前标记是一个单词的一部分。我们将输入标签中的相应标签ID添加到label_ids列表中。
labels.append(label_ids)：这行代码将label_ids列表添加到labels列表中。
tokenized_exmaples["labels"] = labels：这行代码将labels列表添加到标记化示例字典中。
return tokenized_exmaples：这行代码返回包含标记化文本和映射标签的字典。

总之，这个处理函数使用标记器对输入文本进行标记化处理，并将输入标签映射到标记化文本上。映射后的标签将用于后续的命名实体识别任务。

tokenized_datasets = ner_datasets.map(process_function, batched=True)
tokenized_datasets
DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['id', 'tokens', 'ner_tags', 'input_ids', 'token_type_ids', 'attention_mask', 'labels'],
        num_rows: 45001
    })
    test: Dataset({
        features: ['id', 'tokens', 'ner_tags', 'input_ids', 'token_type_ids', 'attention_mask', 'labels'],
        num_rows: 3443
    })
})

找一个数据看一下

print(tokenized_datasets["train"][5])
{'id': '5', 'tokens': ['我', '们', '是', '受', '到', '郑', '振', '铎', '先', '生', '、', '阿', '英', '先', '生', '著', '作', '的', '启', '示', '，', '从', '个', '人', '条', '件', '出', '发', '，', '瞄', '准', '现', '代', '出', '版', '史', '研', '究', '的', '空', '白', '，', '重', '点', '集', '藏', '解', '放', '区', '、', '国', '民', '党', '毁', '禁', '出', '版', '物', '。'], 'ner_tags': [0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 4, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 'input_ids': [101, 2769, 812, 3221, 1358, 1168, 6948, 2920, 7195, 1044, 4495, 510, 7350, 5739, 1044, 4495, 5865, 868, 4638, 1423, 4850, 8024, 794, 702, 782, 3340, 816, 1139, 1355, 8024, 4730, 1114, 4385, 807, 1139, 4276, 1380, 4777, 4955, 4638, 4958, 4635, 8024, 7028, 4157, 7415, 5966, 6237, 3123, 1277, 510, 1744, 3696, 1054, 3673, 4881, 1139, 4276, 4289, 511, 102], 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], 'labels': [-100, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 2, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 4, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, -100]}

2.3 创建模型

# 对于所有的非二分类任务，切记要指定num_labels，否则就会device错误
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("bert-base-chinese", num_labels=len(label_list))

2.4 创建评估函数

seqeval = evaluate.load("seqeval")
seqeval

这里使用seqeval进行计算，我们使用开头那个例子来看一下

词组	Gold标签	Predict标签
马	B-PER	B-PER
云	I-PER	I-PER
在	O	O
杭	B-LOC	B-LOC
州	I-LOC	I-LOC
创	O	O
建	O	O
了	O	O
阿	B-ORG	B-ORG
里	I-ORG	I-ORG
巴	I-ORG	O
巴	I-ORG	O

references = [["B-PER", "I-PER", "O", "B-LOC", "I-LOC", "O", "O", "O", "B-ORG", "I-ORG", "I-ORG", "I-ORG"]]
predictions = [["B-PER", "I-PER", "O", "B-LOC", "I-LOC", "O", "O", "O", "B-ORG", "I-ORG", "O", "O"]]

results = seqeval.compute(predictions=predictions, references=references)

{'LOC': {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 1},
 'ORG': {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1},
 'PER': {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 1},
 'overall_precision': 0.6666666666666666,
 'overall_recall': 0.6666666666666666,
 'overall_f1': 0.6666666666666666,
 'overall_accuracy': 0.8333333333333334}

创建评估函数

import numpy as np

def eval_metric(pred):
    predictions, labels = pred
    predictions = np.argmax(predictions, axis=-1)

    # 将id转换为原始的字符串类型的标签
    true_predictions = [
        [label_list[p] for p, l in zip(prediction, label) if l != -100]
        for prediction, label in zip(predictions, labels) 
    ]

    true_labels = [
        [label_list[l] for p, l in zip(prediction, label) if l != -100]
        for prediction, label in zip(predictions, labels) 
    ]

    result = seqeval.compute(predictions=true_predictions, references=true_labels, mode="strict", scheme="IOB2")

    return {
        "f1": result["overall_f1"]
    }

这段代码定义了一个评估指标函数eval_metric，用于评估序列标注模型在命名实体识别（NER）任务上的性能。函数的输入是一个元组pred，其中包含模型预测的分数和真实的标签。代码使用numpy库来处理数组运算，并使用seqeval库来计算评估指标。
以下是代码的详细解释：

import numpy as np：导入numpy库，用于执行高效的数学运算。
def eval_metric(pred):：定义一个名为eval_metric的函数，它接受一个参数pred，这是一个包含模型预测分数和真实标签的元组。
predictions, labels = pred：将pred元组解包为两个变量predictions和labels，分别存储模型预测的分数和真实的标签。
predictions = np.argmax(predictions, axis=-1)：使用numpy的argmax函数沿最后一个轴（即类别轴）找到每个样本的最大预测分数的索引，这些索引对应于预测的标签ID。
true_predictions = [...]：这是一个列表推导式，用于将预测的标签ID转换为原始的字符串类型的标签。对于每个预测和标签序列，它遍历它们并创建一个新的列表，其中只包含标签不是-100的元素。label_list[p]用于将标签ID转换为字符串标签。
true_labels = [...]：这是另一个列表推导式，与true_predictions类似，但它用于转换真实的标签ID为字符串标签。
result = seqeval.compute(predictions=true_predictions, references=true_labels, mode="strict", scheme="IOB2")：这行代码使用seqeval库的compute函数来计算评估指标。true_predictions是模型的预测，true_labels是真实的标签。mode参数设置为"strict"，表示严格评估模式，scheme参数设置为"IOB2"，表示使用IOB2标签格式。
return {"f1": result["overall_f1"]}：函数返回一个字典，其中包含整体的F1分数，这是NER任务中常用的评估指标。
总之，这个函数用于评估模型在NER任务上的性能，它将模型输出的分数转换为标签，并使用seqeval库来计算F1分数。

2.5 创建训练器

args = TrainingArguments(
    output_dir="models_for_ner",
    per_device_train_batch_size=64,
    per_device_eval_batch_size=128,
    evaluation_strategy="epoch",
    save_strategy="epoch",
    metric_for_best_model="f1",
    load_best_model_at_end=True,
    logging_steps=50,
    num_train_epochs=1,
    report_to=['tensorboard']
)

为了节省时间我们只训练一遍num_train_epochs=1

2.6 模型训练

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=args,
    train_dataset=tokenized_datasets["train"],
    eval_dataset=tokenized_datasets["test"],
    compute_metrics=eval_metric,
    data_collator=DataCollatorForTokenClassification(tokenizer=tokenizer)
)
trainer.train()

在这里插入图片描述
F1达到了0.946

2.7 评估

trainer.evaluate(eval_dataset=tokenized_datasets["test"])

{'eval_loss': 0.02092777192592621,
 'eval_f1': 0.9463030643800956,
 'eval_runtime': 16.7905,
 'eval_samples_per_second': 205.056,
 'eval_steps_per_second': 1.608,
 'epoch': 1.0}

2.8 预测

# 如果模型是基于GPU训练的，那么推理时要指定device
# 对于NER任务，可以指定aggregation_strategy为simple，得到具体的实体的结果，而不是token的结果
ner_pipe = pipeline("token-classification", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0, aggregation_strategy="simple")

res = ner_pipe("马云在杭州创建了阿里巴巴")
res

[{'entity_group': 'PER',
  'score': 0.9968899,
  'word': '马 云',
  'start': 0,
  'end': 2},
 {'entity_group': 'LOC',
  'score': 0.99767697,
  'word': '杭 州',
  'start': 3,
  'end': 5},
 {'entity_group': 'ORG',
  'score': 0.98138344,
  'word': '阿 里 巴 巴',
  'start': 8,
  'end': 12}]