基于transformers框架实践Bert系列6-完形填空

news2024/9/21 22:33:39

本系列用于Bert模型实践实际场景，分别包括分类器、命名实体识别、选择题、文本摘要等等。（关于Bert的结构和详细这里就不做讲解，但了解Bert的基本结构是做实践的基础，因此看本系列之前，最好了解一下transformers和Bert等）
本篇主要讲解完形填空应用场景。本系列代码和数据集都上传到GitHub上：https://github.com/forever1986/bert_task

1 环境说明

1）本次实践的框架采用torch-2.1+transformer-4.37
2）另外还采用或依赖其它一些库，如：evaluate、pandas、datasets、accelerate等

2 前期准备

Bert模型是一个只包含transformer的encoder部分，并采用双向上下文和预测下一句训练而成的预训练模型。可以基于该模型做很多下游任务。

2.1 了解Bert的输入输出

Bert的输入：input_ids（使用tokenizer将句子向量化），attention_mask，token_type_ids（句子序号）、labels（结果）
Bert的输出：
last_hidden_state：最后一层encoder的输出；大小是(batch_size, sequence_length, hidden_size)（注意：这是关键输出，本次任务就需要获取该值，可以取出那个被mask掉的token，获取其前几个，取score最高的（当然也可以使用top_k或者top_p方式获取一定随机性））
pooler_output：这是序列的第一个token(classification token)的最后一层的隐藏状态，输出的大小是(batch_size, hidden_size)，它是由线性层和Tanh激活函数进一步处理的。（通常用于句子分类，至于是使用这个表示，还是使用整个输入序列的隐藏状态序列的平均化或池化，视情况而定）。
hidden_states：这是输出的一个可选项，如果输出，需要指定config.output_hidden_states=True,它也是一个元组，它的第一个元素是embedding，其余元素是各层的输出，每个元素的形状是(batch_size, sequence_length, hidden_size)
attentions：这是输出的一个可选项，如果输出，需要指定config.output_attentions=True,它也是一个元组，它的元素是每一层的注意力权重，用于计算self-attention heads的加权平均值。

2.2 数据集与模型

1）数据集来自：ChnSentiCorp（该数据集本身是做情感分类，但是我们只需要取其text部分即可）
2）模型权重使用：bert-base-chinese

2.3 任务说明

完形填空其实就是在一段文字中mask掉几个字，让模型能够自动填充字。这里本身就是bert模型做预训练是所做的事情之一，因此就是让数据给模型做训练的过程。

2.4 实现关键

1）数据集结构是一个带有text和label两列的数据，我们只需要获取到text部分即可。
在这里插入图片描述
2）随机mask掉部分数据，这个本身也是bert的训练过程，因此在transforms框架中DataCollatorForLanguageModeling已经实现了，你也可以自己实现随机mask掉你的数据进行训练

3 关键代码

3.1 数据集处理

数据集不需要做过多处理，只需要将text部分进行tokenizer，并制定max_length和truncation即可

def process_function(datas):
    tokenized_datas = tokenizer(datas["text"], max_length=256, truncation=True)
    return tokenized_datas
new_datasets = datasets.map(process_function, batched=True, remove_columns=datasets["train"].column_names)

3.2 模型加载

model = BertForMaskedLM.from_pretrained(model_path)

注意：这里使用的是transformers中的BertForMaskedLM，该类对bert模型进行封装。如果我们不使用该类，需要自己定义一个model，继承bert，增加分类线性层。另外使用AutoModelForMaskedLM也可以，其实AutoModel最终返回的也是BertForMaskedLM，它是根据你config中的model_type去匹配的。
这里列一下BertForMaskedLM的关键源代码说明一下transformers帮我们做了哪些关键事情

# 在__init__方法中增加增加了BertOnlyMLMHead，BertOnlyMLMHead其实就是一个二层神经网络，一层是BertPredictionHeadTransform（包括linear+geluAct+ln），一层是decoder（hidden_size*vocab_size大小的linear）。
self.bert = BertModel(config, add_pooling_layer=False)
self.cls = BertOnlyMLMHead(config)

# 将输出结果outputs取第一个返回值，也就是last_hidden_state
sequence_output = outputs[0]
# 将last_hidden_state输入到cls层中，获得最终结果（预测的score和词）
prediction_scores = self.cls(sequence_output)

3.3 自动并随机mask数据

关键代码在于DataCollatorForLanguageModeling，该类会实现自动mask。参考torch_mask_tokens方法。

trainer = Trainer(model=model,
                  args=train_args,
                  train_dataset=new_datasets["train"],
                  data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer, mlm=True, mlm_probability=0.15),
                  )

4 整体代码

"""
基于BERT做完形填空
1）数据集来自：ChnSentiCorp
2）模型权重使用：bert-base-chinese
"""
# step 1 引入数据库
from datasets import DatasetDict
from transformers import TrainingArguments, Trainer, BertTokenizerFast, BertForMaskedLM, DataCollatorForLanguageModeling, pipeline

model_path = "./model/tiansz/bert-base-chinese"
data_path = "./data/ChnSentiCorp"

# step 2 数据集处理
datasets = DatasetDict.load_from_disk(data_path)
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(model_path)


def process_function(datas):
    tokenized_datas = tokenizer(datas["text"], max_length=256, truncation=True)
    return tokenized_datas


new_datasets = datasets.map(process_function, batched=True, remove_columns=datasets["train"].column_names)


# step 3 加载模型
model = BertForMaskedLM.from_pretrained(model_path)


# step 4 创建TrainingArguments
# 原先train是9600条数据，batch_size=32，因此每个epoch的step=300
train_args = TrainingArguments(output_dir="./checkpoints",      # 输出文件夹
                               per_device_train_batch_size=32,  # 训练时的batch_size
                               num_train_epochs=1,              # 训练轮数
                               logging_steps=30,                # log 打印的频率
                               )


# step 5 创建Trainer
trainer = Trainer(model=model,
                  args=train_args,
                  train_dataset=new_datasets["train"],
                  # 自动MASK关键所在，通过DataCollatorForLanguageModeling实现自动MASK数据
                  data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer, mlm=True, mlm_probability=0.15),
                  )


# Step 6 模型训练
trainer.train()

# step 7 模型评估
pipe = pipeline("fill-mask", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0)
str = datasets["test"][3]["text"]
str = str.replace("方便","[MASK][MASK]")
results = pipe(str)
# results[0][0]["token_str"]
print(results[0][0]["token_str"]+results[1][0]["token_str"])