一.生成映射字典
接下来需要将每个汉字、边界、拼音、偏旁部首等映射成向量。所以，我们首先需要来构造字典，统计多少个不同的字、边界、拼音、偏旁部首等，然后再构建模型将不同的汉字、拼音等映射成不同的向量。
在prepare_data.py中自定义函数get_dict()生成映射字典。
为了训练时保证每个批次输入样本长度一致，这里补充了PAD标记变量，用于填充。同时，每个批次数据在进行填充时是以本批次中最长的句子作为标准，因此需要将句子按长度排序，每个批次数据的长度接近从而提升运算速度。
思考
在机器学习和深度学习中，测试集很可能出现新的特征，这些特征在训练集中从未出现过。比如该数据集的某个汉字、拼音或偏旁部首，在测试集中很可能第一次出现。那么，这种情况怎么解决呢？这种未登录词可以设置为低频Unknown，从而解决该问题。
此时的完整代码如下所示：
- prepare_data.py
#encoding:utf-8
import os
import pandas as pd
from collections import Counter
from data_process import split_text
from tqdm import tqdm #进度条 pip install tqdm
#词性标注
import jieba.posseg as psg
#获取字的偏旁和拼音
from cnradical import Radical, RunOption
#删除目录
import shutil
#随机划分训练集和测试集
from random import shuffle
#遍历文件包
from glob import glob
train_dir = "train_data"
#----------------------------功能:文本预处理---------------------------------
def process_text(idx, split_method=None, split_name='train'):
"""
功能: 读取文本并切割,接着打上标记及提取词边界、词性、偏旁部首、拼音等特征
param idx: 文件的名字 不含扩展名
param split_method: 切割文本方法
param split_name: 存储数据集 默认训练集, 还有测试集
return
"""
#定义字典 保存所有字的标记、边界、词性、偏旁部首、拼音等特征
data = {}
#--------------------------------------------------------------------
# 获取句子
#--------------------------------------------------------------------
if split_method is None:
#未给文本分割函数 -> 读取文件
with open(f'data/{train_dir}/{idx}.txt', encoding='utf8') as f: #f表示文件路径
texts = f.readlines()
else:
#给出文本分割函数 -> 按函数分割
with open(f'data/{train_dir}/{idx}.txt', encoding='utf8') as f:
outfile = f'data/train_data_pro/{idx}_pro.txt'
print(outfile)
texts = f.read()
texts = split_method(texts, outfile)
#提取句子
data['word'] = texts
print(texts)
#--------------------------------------------------------------------
# 获取标签(实体类别、起始位置)
#--------------------------------------------------------------------
#初始时将所有汉字标记为O
tag_list = ['O' for s in texts for x in s] #双层循环遍历每句话中的汉字
#读取ANN文件获取每个实体的类型、起始位置和结束位置
tag = pd.read_csv(f'data/{train_dir}/{idx}.ann', header=None, sep='\t') #Pandas读取 分隔符为tab键
#0 T1 Disease 1845 1850 1型糖尿病
for i in range(tag.shape[0]): #tag.shape[0]为行数
tag_item = tag.iloc[i][1].split(' ') #每一行的第二列 空格分割
#print(tag_item)
#存在某些实体包括两段位置区间 仅获取起始位置和结束位置
cls, start, end = tag_item[0], int(tag_item[1]), int(tag_item[-1])
#print(cls,start,end)
#对tag_list进行修改
tag_list[start] = 'B-' + cls
for j in range(start+1, end):
tag_list[j] = 'I-' + cls
#断言 两个长度不一致报错
assert len([x for s in texts for x in s])==len(tag_list)
#print(len([x for s in texts for x in s]))
#print(len(tag_list))
#--------------------------------------------------------------------
# 分割后句子匹配标签
#--------------------------------------------------------------------
tags = []
start = 0
end = 0
#遍历文本
for s in texts:
length = len(s)
end += length
tags.append(tag_list[start:end])
start += length
print(len(tags))
#标签数据存储至字典中
data['label'] = tags
#--------------------------------------------------------------------
# 提取词性和词边界
#--------------------------------------------------------------------
#初始标记为M
word_bounds = ['M' for item in tag_list] #边界 M表示中间
word_flags = [] #词性
#分词
for text in texts:
#带词性的结巴分词
for word, flag in psg.cut(text):
if len(word)==1: #1个长度词
start = len(word_flags)
word_bounds[start] = 'S' #单个字
word_flags.append(flag)
else:
start = len(word_flags)
word_bounds[start] = 'B' #开始边界
word_flags += [flag]*len(word) #保证词性和字一一对应
end = len(word_flags) - 1
word_bounds[end] = 'E' #结束边界
#存储
bounds = []
flags = []
start = 0
end = 0
for s in texts:
length = len(s)
end += length
bounds.append(word_bounds[start:end])
flags.append(word_flags[start:end])
start += length
data['bound'] = bounds
data['flag'] = flags
#--------------------------------------------------------------------
# 获取拼音和偏旁特征
#--------------------------------------------------------------------
radical = Radical(RunOption.Radical) #提取偏旁部首
pinyin = Radical(RunOption.Pinyin) #提取拼音
#提取拼音和偏旁 None用特殊符号替代UNK
radical_out = [[radical.trans_ch(x) if radical.trans_ch(x) is not None else 'UNK' for x in s] for s in texts]
pinyin_out = [[pinyin.trans_ch(x) if pinyin.trans_ch(x) is not None else 'UNK' for x in s] for s in texts]
#赋值
data['radical'] = radical_out
data['pinyin'] = pinyin_out
#--------------------------------------------------------------------
# 存储数据
#--------------------------------------------------------------------
#获取样本数量
num_samples = len(texts) #行数
num_col = len(data.keys()) #列数 字典自定义类别数 6
print(num_samples)
print(num_col)
dataset = []
for i in range(num_samples):
records = list(zip(*[list(v[i]) for v in data.values()])) #压缩
dataset += records+[['sep']*num_col] #每处理一句话sep分割
#records = list(zip(*[list(v[0]) for v in data.values()]))
#for r in records:
# print(r)
#最后一行sep删除
dataset = dataset[:-1]
#转换成dataframe 增加表头
dataset = pd.DataFrame(dataset,columns=data.keys())
#保存文件 测试集 训练集
save_path = f'data/prepare/{split_name}/{idx}.csv'
dataset.to_csv(save_path,index=False,encoding='utf-8')
#--------------------------------------------------------------------
# 处理换行符 w表示一个字
#--------------------------------------------------------------------
def clean_word(w):
if w=='\n':
return 'LB'
if w in [' ','\t','\u2003']: #中文空格\u2003
return 'SPACE'
if w.isdigit(): #将所有数字转换为一种符号 数字训练会造成干扰
return 'NUM'
return w
#对dataframe应用函数
dataset['word'] = dataset['word'].apply(clean_word)
#存储数据
dataset.to_csv(save_path,index=False,encoding='utf-8')
#return texts, tags, bounds, flags
#return texts[0], tags[0], bounds[0], flags[0], radical_out[0], pinyin_out[0]
#----------------------------功能:预处理所有文本---------------------------------
def multi_process(split_method=None,train_ratio=0.8):
"""
功能: 对所有文本尽心预处理操作
param split_method: 切割文本方法
param train_ratio: 训练集和测试集划分比例
return
"""
#删除目录
if os.path.exists('data/prepare/'):
shutil.rmtree('data/prepare/')
#创建目录
if not os.path.exists('data/prepare/train/'):
os.makedirs('data/prepare/train/')
os.makedirs('data/prepare/test/')
#获取所有文件名
idxs = set([file.split('.')[0] for file in os.listdir('data/'+train_dir)])
idxs = list(idxs)
#随机划分训练集和测试集
shuffle(idxs) #打乱顺序
index = int(len(idxs)*train_ratio) #获取训练集的截止下标
#获取训练集和测试集文件名集合
train_ids = idxs[:index]
test_ids = idxs[index:]
#--------------------------------------------------------------------
# 引入多进程
#--------------------------------------------------------------------
#线程池方式调用
import multiprocessing as mp
num_cpus = mp.cpu_count() #获取机器CPU的个数
pool = mp.Pool(num_cpus)
results = []
#训练集处理
for idx in train_ids:
result = pool.apply_async(process_text, args=(idx,split_method,'train'))
results.append(result)
#测试集处理
for idx in test_ids:
result = pool.apply_async(process_text, args=(idx,split_method,'test'))
results.append(result)
#关闭进程池
pool.close()
pool.join()
[r.get for r in results]
#----------------------------功能:生成映射字典---------------------------------
#统计函数：列表、频率计算阈值
def mapping(data,threshold=10,is_word=False,sep='sep'):
#统计列表data中各种类型的个数
count = Counter(data)
#删除之前自定义的sep换行符
if sep is not None:
count.pop(sep)
#判断是汉字 未登录词处理 出现频率较少 设置为Unknown
if is_word:
#设置下列两个词频次 排序靠前
count['PAD'] = 100000001 #填充字符 保证长度一致
count['UNK'] = 100000000 #未知标记
#降序排列
data = sorted(count.items(),key=lambda x:x[1], reverse=True)
#去除频率小于threshold的元素
data = [x[0] for x in data if x[1]>=threshold]
#转换成字典
id2item = data
item2id = {id2item[i]:i for i in range(len(id2item))}
else:
count['PAD'] = 100000001
data = sorted(count.items(),key=lambda x:x[1], reverse=True)
data = [x[0] for x in data]
id2item = data
item2id = {id2item[i]:i for i in range(len(id2item))}
return id2item, item2id
#生成映射字典
def get_dict():
#获取所有内容
all_w = [] #汉字
all_bound = [] #边界
all_flag = [] #词性
all_label = [] #类别
all_radical = [] #偏旁
all_pinyin = [] #拼音
#读取文件
for file in glob('data/prepare/train/*.csv') + glob('data/prepare/test/*.csv'):
df = pd.read_csv(file,sep=',')
all_w += df['word'].tolist()
all_bound += df['bound'].tolist()
all_flag += df['flag'].tolist()
all_label += df['label'].tolist()
all_radical += df['radical'].tolist()
all_pinyin += df['pinyin'].tolist()
#保存返回结果 字典
map_dict = {}
#调用统计函数
map_dict['word'] = mapping(all_w,threshold=20,is_word=True)
map_dict['bound'] = mapping(all_bound)
map_dict['flag'] = mapping(all_flag)
map_dict['label'] = mapping(all_label)
map_dict['radical'] = mapping(all_radical)
map_dict['pinyin'] = mapping(all_pinyin)
#字典保存内容
return map_dict
#-------------------------------功能:主函数--------------------------------------
if __name__ == '__main__':
#print(process_text('0',split_method=split_text,split_name='train'))
#多线程处理文本
#multi_process(split_text)
#生成映射字典
print(get_dict())
输出结果如下图所示：
至此，成功输出结果，包括字、边界、标记、类别、偏旁、拼音六类数据及对应的下标。比如边界共包括PAD、S、B、E、M五种，实体类型包括31种。
如果需要对生成的数据进行存储和调用，则使用如下核心代码：
输出结果为：
- ([‘PAD’, ‘S’, ‘B’, ‘E’, ‘M’], {‘PAD’: 0, ‘S’: 1, ‘B’: 2, ‘E’: 3, ‘M’: 4})
二.数据增强
接下来我们需要将这些下标转换成对应的数值，再映射成向量，模型根据向量进行训练。
第一步，创建文件data_utils.py。
- data_utils.py
我们将文件中的三个句子合并成一个句子，从而实现数据增强。同时，拼接文件前获取汉字、边界、词性、类别、偏旁、拼音对应的下标，再进行后续句子拼接操作。注意，这里的三个句子拼接在一定程度能让整个文本保持一个均匀的长度，从而分批训练的词向量长度一致，增强数据并提升运算性能。
第二步，编写相关代码。
#encoding:utf-8
import pandas as pd
import pickle
import numpy as np
from tqdm import tqdm
import os
#功能:获取值对应的下标 参数为列表和字符
def item2id(data,w2i):
#x在字典中直接获取 不在字典中返回UNK
return [w2i[x] if x in w2i else w2i['UNK'] for x in data]
#----------------------------功能:拼接文件---------------------------------
def get_data_with_windows(name='train'):
#读取prepare_data.py生成的dict.pkl文件 存储字典{类别:下标}
with open(f'data/dict.pkl', 'rb') as f:
map_dict = pickle.load(f) #加载字典
#存储所有数据
results = []
root = os.path.join('data/prepare/'+name)
files = list(os.listdir(root))
print(files)
#['10.csv', '11.csv', '12.csv',.....]
#获取所有文件 进度条
for file in tqdm(files):
all_data = []
path = os.path.join(root, file)
samples = pd.read_csv(path,sep=',')
max_num = len(samples)
#获取sep换行分隔符下标 -1 20 40 60
sep_index = [-1]+samples[samples['word']=='sep'].index.tolist()+[max_num]
#print(sep_index)
#[-1, 83, 92, 117, 134, 158, 173, 200,......]
#----------------------------------------------------------------------
# 获取句子并将句子全部都转换成id
#----------------------------------------------------------------------
for i in range(len(sep_index)-1):
start = sep_index[i] + 1 #0 (-1+1)
end = sep_index[i+1] #20
data = []
#每个特征进行处理
for feature in samples.columns: #访问每列
#通过函数item2id获取下标 map_dict两个值(列表和字典) 获取第二个值
data.append(item2id(list(samples[feature])[start:end],map_dict[feature][1]))
#将每句话的列表合成
all_data.append(data)
#----------------------------------------------------------------------
# 数据增强
#----------------------------------------------------------------------
#前后两个句子拼接 每个句子六个元素(汉字、边界、词性、类别、偏旁、拼音)
two = []
for i in range(len(all_data)-1):
first = all_data[i]
second = all_data[i+1]
two.append([first[k]+second[k] for k in range(len(first))]) #六个元素
three = []
for i in range(len(all_data)-2):
first = all_data[i]
second = all_data[i+1]
third = all_data[i+2]
three.append([first[k]+second[k]+third[k] for k in range(len(first))])
#返回所有结果
results.extend(all_data+two+three)
return results
#-------------------------------功能:主函数--------------------------------------
if __name__ == '__main__':
print(get_data_with_windows('train'))
此时的输出如下图所示，可以看到tqdm打印的进度条。
0%| | 0/290 [00:00<?, ?it/s]
1%| | 2/290 [00:02<06:36, 1.38s/it]
3%|▎ | 9/290 [00:11<06:51, 1.46s/it]
13%|█▎ | 38/290 [01:08<07:01, 1.67s/it]
27%|██▋ | 79/290 [03:08<11:06, 3.16s/it]
45%|████▌ | 131/290 [06:39<11:56, 4.51s/it]
61%|██████ | 177/290 [11:41<15:11, 8.07s/it]
三.数据准备
继续完善代码，将结果输出至文件，并定义类分批管理。
- 1.先执行get_data_with_windows(‘train’)函数拼接文件
- 2.再执行train_data = BatchManager(10, ‘train’)函数分批处理
- 3.用函数get_data_with_windows(‘test’)处理测试集数据
该部分最终完整代码如下：
- data_utils.py
#encoding:utf-8
import pandas as pd
import pickle
import numpy as np
from tqdm import tqdm
import os
import math
#功能:获取值对应的下标 参数为列表和字符
def item2id(data,w2i):
#x在字典中直接获取 不在字典中返回UNK
return [w2i[x] if x in w2i else w2i['UNK'] for x in data]
#----------------------------功能:拼接文件---------------------------------
def get_data_with_windows(name='train'):
#读取prepare_data.py生成的dict.pkl文件 存储字典{类别:下标}
with open(f'data/dict.pkl', 'rb') as f:
map_dict = pickle.load(f) #加载字典
#存储所有数据
results = []
root = os.path.join('data/prepare/'+name)
files = list(os.listdir(root))
print(files)
#['10.csv', '11.csv', '12.csv',.....]
#获取所有文件 进度条
for file in tqdm(files):
all_data = []
path = os.path.join(root, file)
samples = pd.read_csv(path,sep=',')
max_num = len(samples)
#获取sep换行分隔符下标 -1 20 40 60
sep_index = [-1]+samples[samples['word']=='sep'].index.tolist()+[max_num]
#print(sep_index)
#[-1, 83, 92, 117, 134, 158, 173, 200,......]
#----------------------------------------------------------------------
# 获取句子并将句子全部都转换成id
#----------------------------------------------------------------------
for i in range(len(sep_index)-1):
start = sep_index[i] + 1 #0 (-1+1)
end = sep_index[i+1] #20
data = []
#每个特征进行处理
for feature in samples.columns: #访问每列
#通过函数item2id获取下标 map_dict两个值(列表和字典) 获取第二个值
data.append(item2id(list(samples[feature])[start:end],map_dict[feature][1]))
#将每句话的列表合成
all_data.append(data)
#----------------------------------------------------------------------
# 数据增强
#----------------------------------------------------------------------
#前后两个句子拼接 每个句子六个元素(汉字、边界、词性、类别、偏旁、拼音)
two = []
for i in range(len(all_data)-1):
first = all_data[i]
second = all_data[i+1]
two.append([first[k]+second[k] for k in range(len(first))]) #六个元素
three = []
for i in range(len(all_data)-2):
first = all_data[i]
second = all_data[i+1]
third = all_data[i+2]
three.append([first[k]+second[k]+third[k] for k in range(len(first))])
#返回所有结果
results.extend(all_data+two+three)
#return results
#数据存储至本地 每次调用时间成本过大
with open(f'data/'+name+'.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(results, f)
#----------------------------功能:批处理---------------------------------
class BatchManager(object):
def __init__(self, batch_size, name='train'):
#调用函数拼接文件
#data = get_data_with_windows(name)
#读取文件
with open(f'data/'+name+'.pkl', 'rb') as f:
data = pickle.load(f)
print(len(data)) #265455句话
print(len(data[0])) #6种类别
print(len(data[0][0])) #第一句包含字的数量 83
print("原始数据:", data[0])
#数据批处理
self.batch_data = self.sort_and_pad(data, batch_size)
self.len_data = len(self.batch_data)
def sort_and_pad(self, data, batch_size):
#计算总批次数量 26546
num_batch = int(math.ceil(len(data) / batch_size))
#按照句子长度排序
sorted_data = sorted(data, key=lambda x: len(x[0]))
batch_data = list()
#获取一个批次的数据
for i in range(num_batch):
batch_data.append(self.pad_data(sorted_data[i*int(batch_size) : (i+1)*int(batch_size)]))
print("分批输出:", batch_data[1000])
return batch_data
@staticmethod
def pad_data(data_):
#定义变量
chars = []
bounds = []
flags = []
radicals = []
pinyins = []
targets = []
#print("每个批次句子个数:", len(data_)) #10
#print("每个句子包含元素个数:", len(data_[0])) #6
#print("输出data:", data_)
max_length = max([len(sentence[0]) for sentence in data_]) #值为1
#print(max_length)
#每个批次共有十组数据 每组数据均为六个元素
for line in data_:
char, bound, flag, target, radical, pinyin = line
padding = [0] * (max_length - len(char)) #计算补充字符数量
#注意char和chars不要写错 否则造成递归循环赋值错误
chars.append(char + padding)
bounds.append(bound + padding)
flags.append(flag + padding)
targets.append(target + padding)
radicals.append(radical + padding)
pinyins.append(pinyin + padding)
return [chars, bounds, flags, radicals, pinyins, targets]
#每次使用一个批次数据
def iter_batch(self, shuffle=False):
if shuffle:
random.shuffle(self.batch_data)
for idx in range(self.len_data):
yield self.batch_data[idx]
#-------------------------------功能:主函数--------------------------------------
if __name__ == '__main__':
#1.拼接文件(第一次执行 后续可注释)
#get_data_with_windows('train')
#2.分批处理
train_data = BatchManager(10, 'train')
#3.接着处理下测试集数据
#get_data_with_windows('test')
原始数据及处理后的数据如下图所示：
某些Python工具能看到中间输出结果，可以看到我们的data_utils.py脚本成功将句子分批次补齐，每个批次处理为对应的10个句子 x 6个数据类型。
注：该部分老师丢失了视频，是作者结合源码进行还原，哈哈！泪奔~
四.模型构建
此时我们项目的结构图如下所示，包括：
- data：数据文件夹，prepare为预处理数据，由很多包含六元组的CSV文件组成
- train.pkl：训练集句子六元组下标
- test.pkl：测试集句子六元组下标
- data_process.py：获取实体类别及个数、BIO数据标注、长短句分割
- prepare_data.py：获取数据标签、提取六元组（字、边界、词性、类别、偏旁、拼音）
- data_utils.py：获取六元组对应的下标并进行对齐处理，后续转换词向量训练
接着让我们开始创建BiLSTM模型。
1.BiLSTM模型构建
第一步，创建模型构建脚本。
- model.py
核心代码如下，大家可以先熟悉Model类中基本的函数、变量组成。
#encoding:utf-8
"""
Created on Thu Jan 7 12:56:40 2021
@author: xiuzhang
"""
import tensorflow as tf
import numpy as np
#---------------------------功能：预测计算函数-----------------------------
def network(char,bound,flag,radical,pinyin,shapes,
initializer=tf.truncated_normal_initializer):
"""
功能：接收一个批次样本的特征数据，计算网络的输出值
:param char: int, id of chars a tensor of shape 2-D [None,None]
:param bound: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:param flag: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:param radical: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:param pinyin: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:param shapes: 词向量形状字典
:param initializer: 初始化函数
:return
"""
#--------------------------------------------------
#特征嵌入:将所有特征的id转换成一个固定长度的向量
embedding = []
#五类特征转换成词向量再拼接
with tf.variable_scope('char_embedding'):
#获取汉字信息
char_lookup = tf.get_variable(
name = 'char_embedding', #名称
shape = ['char'], #[num,dim] 行数(个数)*列数(向量维度)
initializer = initializer
)
#词向量映射
embedding.append(tf.nn.embedding_lookup(char_lookup,char))
#-----------------------------功能：定义模型类---------------------------
class Model(object):
#初始化
def __init__(self, dict_):
#通过dict.pkl计算各个特征数量
self.num_char = len(dict_['word'][0])
self.num_bound = len(dict_['bound'][0])
self.num_flag = len(dict_['flag'][0])
self.num_radical = len(dict_['radical'][0])
self.num_pinyin = len(dict_['pinyin'][0])
self.num_entity = len(dict_['label'][0])
#字符映射成向量的维度
self.char_dim = 100
self.bound_dim = 20
self.flag_dim = 50
self.radical_dim = 50
self.pinyin_dim = 50
#shape表示为[num,dim] 行数(个数)*列数(向量维度)
#定义网络 接收批次样本
def get_logits(self,char,bound,flag,radical,pinyin):
"""
功能：接收一个批次样本的特征数据，计算网络的输出值
:param char: int, id of chars a tensor of shape 2-D [None,None]
:param bound: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:param flag: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:param radical: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:param pinyin: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:return
"""
#定义字典传参
shapes = {}
shapes['char'] = [self.num_char,self.char_dim]
shapes['bound'] = [self.num_bound,self.bound_dim]
shapes['flag'] = [self.num_flag,self.flag_dim]
shapes['radical'] = [self.num_radical,self.radical_dim]
shapes['pinyin'] = [self.num_pinyin,self.pinyin_dim]
return network(char,bound,flag,radical,pinyin,dict_input)
第二步，我们尝试编写一个test.py脚本理解词嵌入相关知识。
- test.py
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jan 7 12:56:40 2021
@author: xiuzhang
"""
import tensorflow as tf
import numpy as np
matrix = np.array([
[1,1,1,1,1,1],
[2,2,2,2,2,2],
[3,3,3,3,3,3],
[4,4,4,4,4,4]
])
x = np.array([
[0,2,1,1,2],
[3,2,0,2,2]
])
#词向量转换
result = tf.nn.embedding_lookup(matrix,x)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(result))
其输出结果如下图所示，它通过embedding_lookup函数将x矩阵按matrix进行词向量映射，比如[0,2,1,1,2]在matrix分别对应第一行、第三行、第二行、第二行和第四行，相当于每一个id对应一个向量，最终得到如下结果。
同样下面这个函数将char汉字进行词向量映射。
- embedding.append(tf.nn.embedding_lookup(char_lookup,char))
第三步，继续完善model.py代码。
我们尝试对参数进行修改，多个参数传递并调用同一规则函数时，可以将参数插入至字典中，从而优化代码。比如：
- 优化前
def network(char,bound,flag,radical,pinyin,shapes,initializer=…) - 优化后
def network(inputs,shapes,initializer=…)
接着定义双向LSTM神经网络，为了提高运算效率，我们需要计算输入Inputs句子的实际长度，而填充数据PAD（下标0）不计算。
完整代码如下，它将词向量输入后处理，最终返回三维矩阵，每个词做一个多分类（31种实体类别），核心函数相当于一个编码器。
- get_logits(self,char,bound,flag,radical,pinyin)
- network(inputs,shapes,num_entity,lstm_dim=100, initializer)
- [batch_size,max_length,num_entity]
#encoding:utf-8
"""
Created on Thu Jan 7 12:56:40 2021
@author: xiuzhang
"""
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.contrib import rnn
#---------------------------功能：预测计算函数-----------------------------
def network(inputs,shapes,num_entity,lstm_dim=100,
initializer=tf.truncated_normal_initializer):
"""
功能：接收一个批次样本的特征数据，计算网络的输出值
:param char: int, id of chars a tensor of shape 2-D [None,None] 批次数量*每个批次句子长度
:param bound: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:param flag: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:param radical: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:param pinyin: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:param shapes: 词向量形状字典
:param lstm_dim: 神经元的个数
:param num_entity: 实体标签数量 31种类型
:param initializer: 初始化函数
:return
"""
#--------------------------------------------------
#特征嵌入:将所有特征的id转换成一个固定长度的向量
#--------------------------------------------------
embedding = []
keys = list(shapes.keys())
#循环将五类特征转换成词向量 后续拼接
for key in keys:
with tf.variable_scope(key+'_embedding'):
#获取汉字信息
lookup = tf.get_variable(
name = key + '_embedding', #名称
shape = [key], #[num,dim] 行数(个数)*列数(向量维度)
initializer = initializer
)
#词向量映射 汉字结果[None,None,100]
embedding.append(tf.nn.embedding_lookup(lookup,inputs[key]))
#拼接词向量 shape[None,None,char_dim+bound_dim+flag_dim+radical_dim+pinyin_dim]
embed = tf.concat(embedding,axis=-1) #最后一个维度上拼接 -1
#lengths: 计算输入inputs每句话的实际长度(填充内容不计算)
#填充值PAD下标为0 因此总长度减去PAD数量即为实际长度 从而提升运算效率
sign = tf.sign(tf.abs(inputs[keys[0]])) #字符长度
lengths = tf.reduce_sum(sign, reduction_indices=1)
#获取填充序列长度 char的第二个维度
num_time = tf.shape(inputs[keys[0]])[1]
#--------------------------------------------------
#循环神经网络编码: 双层双向网络
#--------------------------------------------------
#第一层
with tf.variable_scope('BiLSTM_layer1'):
lstm_cell = {}
#第一层前向 后向
for name in ['forward','backward']:
with tf.varibale_scope(name): #设置名称
lstm_cell[name] = rnn.BasicLSTMCell(
lstm_dim, #神经元的个数
initializer = initializer
)
#运行LSTM
outputs1,finial_states1 = tf.nn.bidirectional_dynamic_run(
lstm_cell['forward'],
lstm_cell['backward'],
embed,
dtype = tf.float32,
sequence_length = lengths #序列实际长度(该参数可省略)
)
#拼接前向LSTM和后向LSTM输出
outputs1 = tf.concat(outputs1,axis=-1) #b,L,2*lstm_dim
#第二层
with tf.variable_scope('BiLSTM_layer2'):
lstm_cell = {}
#第一层前向 后向
for name in ['forward','backward']:
with tf.varibale_scope(name): #设置名称
lstm_cell[name] = rnn.BasicLSTMCell(
lstm_dim, #神经元的个数
initializer = initializer
)
#运行LSTM
outputs,finial_states = tf.nn.bidirectional_dynamic_run(
lstm_cell['forward'],
lstm_cell['backward'],
embed, #是否利用第一层网络
dtype = tf.float32,
sequence_length = lengths #序列实际长度(该参数可省略)
)
#最终结果 [batch_size,maxlength,2*lstm_dim] 即200
result = tf.concat(outputs,axis=-1)
#--------------------------------------------------
#输出映射
#--------------------------------------------------
#转换成二维矩阵 [batch_size*maxlength,2*lstm_dim]
result = tf.reshape(result, [-1,2*lstm_dim])
#第一层映射 矩阵乘法
with tf.variable_scope('project_layer1'):
#权重
w = tf.get_variable(
name = 'w',
shape = [2*lstm_dim,lstm_dim], #转100维
initializer = initializer
)
#bias
b = tf.get_variable(
name = 'w',
shape = [lstm_dim],
initializer = tf.zeros_initializer()
)
#运算 激活函数relu
result = tf.nn.relu(matmul(result,w)+b)
#第二层映射 矩阵乘法
with tf.variable_scope('project_layer2'):
#权重
w = tf.get_variable(
name = 'w',
shape = [lstm_dim,num_entity], #31种实体类别
initializer = initializer
)
#bias
b = tf.get_variable(
name = 'w',
shape = [num_entity],
initializer = tf.zeros_initializer()
)
#运算 激活函数relu 最后一层不激活
result = matmul(result,w)+b
#形状转换成三维
result = tf.reshape(result, [-1,num_time,num_entity])
#[batch_size,max_length,num_entity]
return result
#-----------------------------功能：定义模型类---------------------------
class Model(object):
#初始化
def __init__(self, dict_):
#通过dict.pkl计算各个特征数量
self.num_char = len(dict_['word'][0])
self.num_bound = len(dict_['bound'][0])
self.num_flag = len(dict_['flag'][0])
self.num_radical = len(dict_['radical'][0])
self.num_pinyin = len(dict_['pinyin'][0])
self.num_entity = len(dict_['label'][0])
#字符映射成向量的维度
self.char_dim = 100
self.bound_dim = 20
self.flag_dim = 50
self.radical_dim = 50
self.pinyin_dim = 50
#shape表示为[num,dim] 行数(个数)*列数(向量维度)
#设置LSTM的维度 神经元的个数
self.lstm_dim = 100
#定义网络 接收批次样本
def get_logits(self,char,bound,flag,radical,pinyin):
"""
功能：接收一个批次样本的特征数据，计算网络的输出值
:param char: int, id of chars a tensor of shape 2-D [None,None]
:param bound: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:param flag: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:param radical: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:param pinyin: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:return: 返回3-d tensor [batch_size,max_length,num_entity]
"""
#定义字典传参
shapes = {}
shapes['char'] = [self.num_char,self.char_dim]
shapes['bound'] = [self.num_bound,self.bound_dim]
shapes['flag'] = [self.num_flag,self.flag_dim]
shapes['radical'] = [self.num_radical,self.radical_dim]
shapes['pinyin'] = [self.num_pinyin,self.pinyin_dim]
#输入参数定义字典
inputs = {}
inputs['char'] = char
inputs['bound'] = bound
inputs['flag'] = flag
inputs['radical'] = radical
inputs['pinyin'] = pinyin
#return network(char,bound,flag,radical,pinyin,shapes)
return network(inputs,shapes,lstm_dim=self.lstm_dim,num_entity=self.num_entity)
下面我们补充一张该图的算法流程图，基本流程：
- 首先将汉字、边界、词性、偏旁和拼音转换成词向量
- 词嵌入拼接成270维输入
- 经过两个双向LSTM，转换成200维输出结果，做31种实体类别的分类处理
模型之间的参数计算如下图所示（源自白老师），LSTM有4个门控，31是输出实体标签的数量，100表示LSTM的神经元数。
注意，我们可以查看BILSTM源码帮助学习，比如其返回值包括输出(前向&后向)和状态。
2.CRF模型融合
最终得到31个值（实体类别数）后，我们接下来需要做Softmax吗？
我们不做Softmax，我们不是要每个时刻概率最大，而是需要序列概率最大。因此接下来通过条件随机场计算损失。此时，我们每个时刻有31种选择，假设存在一个10长度的序列，它有31的10次方个组合，而真实的序列只有一种，我们的目标是让真实序列的概率在整个序列所有概率中最大。因此采用CRF模型。
下面开始撰写代码：
- model.py
重点：下面总结希望大家认真阅读
传统CRF++是通过统计学方法计算每个时刻隐状态的分值，而现在我们是通过模型network来完成的。因此该模型称为BiLSTM-CRF模型。同时，调用crf_log_likelihood()函数计算条件随机场的对数似然，如下图所示，初始时刻状态为31个概率为0（log-1000）和Start概率为1（log0）。
- BiLSTM：负责提取特征（结合上下文），每个时刻输出31个值
- CRF：负责计算隐状态分值
- 该模型与隐马尔可夫模型本质区别是计算分数方法不同，一种是基于统计学方法P(y|x)，一种是基于神经网络实现（BiLSTM）。
- 最后的结果就是真实概率值在所有概率值中最大，因此条件随机场是序列归一化，对整个序列的分值做归一化处理。
此时model.py的完整代码如下：
#encoding:utf-8
"""
Created on Thu Jan 7 12:56:40 2021
@author: xiuzhang
"""
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.contrib import rnn
#计算条件随机场的对数似然
from tensorflow.contrib.crf import crf_log_likelihood
#---------------------------功能：预测计算函数-----------------------------
def network(inputs,shapes,num_entity,lstm_dim=100,
initializer=tf.truncated_normal_initializer):
"""
功能：接收一个批次样本的特征数据，计算网络的输出值
:param char: int, id of chars a tensor of shape 2-D [None,None] 批次数量*每个批次句子长度
:param bound: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:param flag: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:param radical: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:param pinyin: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:param shapes: 词向量形状字典
:param lstm_dim: 神经元的个数
:param num_entity: 实体标签数量 31种类型
:param initializer: 初始化函数
:return
"""
#--------------------------------------------------
#特征嵌入:将所有特征的id转换成一个固定长度的向量
#--------------------------------------------------
embedding = []
keys = list(shapes.keys())
#循环将五类特征转换成词向量 后续拼接
for key in keys:
with tf.variable_scope(key+'_embedding'):
#获取汉字信息
lookup = tf.get_variable(
name = key + '_embedding', #名称
shape = [key], #[num,dim] 行数(个数)*列数(向量维度)
initializer = initializer
)
#词向量映射 汉字结果[None,None,100]
embedding.append(tf.nn.embedding_lookup(lookup,inputs[key]))
#拼接词向量 shape[None,None,char_dim+bound_dim+flag_dim+radical_dim+pinyin_dim]
embed = tf.concat(embedding,axis=-1) #最后一个维度上拼接 -1
#lengths: 计算输入inputs每句话的实际长度(填充内容不计算)
#填充值PAD下标为0 因此总长度减去PAD数量即为实际长度 从而提升运算效率
sign = tf.sign(tf.abs(inputs[keys[0]])) #字符长度
lengths = tf.reduce_sum(sign, reduction_indices=1)
#获取填充序列长度 char的第二个维度
num_time = tf.shape(inputs[keys[0]])[1]
#--------------------------------------------------
#循环神经网络编码: 双层双向网络
#--------------------------------------------------
#第一层
with tf.variable_scope('BiLSTM_layer1'):
lstm_cell = {}
#第一层前向 后向
for name in ['forward','backward']:
with tf.varibale_scope(name): #设置名称
lstm_cell[name] = rnn.BasicLSTMCell(
lstm_dim, #神经元的个数
initializer = initializer
)
#运行LSTM
outputs1,finial_states1 = tf.nn.bidirectional_dynamic_run(
lstm_cell['forward'],
lstm_cell['backward'],
embed,
dtype = tf.float32,
sequence_length = lengths #序列实际长度(该参数可省略)
)
#拼接前向LSTM和后向LSTM输出
outputs1 = tf.concat(outputs1,axis=-1) #b,L,2*lstm_dim
#第二层
with tf.variable_scope('BiLSTM_layer2'):
lstm_cell = {}
#第一层前向 后向
for name in ['forward','backward']:
with tf.varibale_scope(name): #设置名称
lstm_cell[name] = rnn.BasicLSTMCell(
lstm_dim, #神经元的个数
initializer = initializer
)
#运行LSTM
outputs,finial_states = tf.nn.bidirectional_dynamic_run(
lstm_cell['forward'],
lstm_cell['backward'],
embed, #是否利用第一层网络
dtype = tf.float32,
sequence_length = lengths #序列实际长度(该参数可省略)
)
#最终结果 [batch_size,maxlength,2*lstm_dim] 即200
result = tf.concat(outputs,axis=-1)
#--------------------------------------------------
#输出映射
#--------------------------------------------------
#转换成二维矩阵 [batch_size*maxlength,2*lstm_dim]
result = tf.reshape(result, [-1,2*lstm_dim])
#第一层映射 矩阵乘法
with tf.variable_scope('project_layer1'):
#权重
w = tf.get_variable(
name = 'w',
shape = [2*lstm_dim,lstm_dim], #转100维
initializer = initializer
)
#bias
b = tf.get_variable(
name = 'w',
shape = [lstm_dim],
initializer = tf.zeros_initializer()
)
#运算 激活函数relu
result = tf.nn.relu(matmul(result,w)+b)
#第二层映射 矩阵乘法
with tf.variable_scope('project_layer2'):
#权重
w = tf.get_variable(
name = 'w',
shape = [lstm_dim,num_entity], #31种实体类别
initializer = initializer
)
#bias
b = tf.get_variable(
name = 'w',
shape = [num_entity],
initializer = tf.zeros_initializer()
)
#运算 激活函数relu 最后一层不激活
result = matmul(result,w)+b
#形状转换成三维
result = tf.reshape(result, [-1,num_time,num_entity])
#[batch_size,max_length,num_entity]
return result,lengths
#-----------------------------功能：定义模型类---------------------------
class Model(object):
#初始化
def __init__(self, dict_):
#通过dict.pkl计算各个特征数量
self.num_char = len(dict_['word'][0])
self.num_bound = len(dict_['bound'][0])
self.num_flag = len(dict_['flag'][0])
self.num_radical = len(dict_['radical'][0])
self.num_pinyin = len(dict_['pinyin'][0])
self.num_entity = len(dict_['label'][0])
#字符映射成向量的维度
self.char_dim = 100
self.bound_dim = 20
self.flag_dim = 50
self.radical_dim = 50
self.pinyin_dim = 50
#shape表示为[num,dim] 行数(个数)*列数(向量维度)
#设置LSTM的维度 神经元的个数
self.lstm_dim = 100
#定义网络 接收批次样本
def get_logits(self,char,bound,flag,radical,pinyin):
"""
功能：接收一个批次样本的特征数据，计算网络的输出值
:param char: int, id of chars a tensor of shape 2-D [None,None]
:param bound: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:param flag: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:param radical: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:param pinyin: int, a tensor of shape 2-D [None,None]
:return: 返回3-d tensor [batch_size,max_length,num_entity]
"""
#定义字典传参
shapes = {}
shapes['char'] = [self.num_char,self.char_dim]
shapes['bound'] = [self.num_bound,self.bound_dim]
shapes['flag'] = [self.num_flag,self.flag_dim]
shapes['radical'] = [self.num_radical,self.radical_dim]
shapes['pinyin'] = [self.num_pinyin,self.pinyin_dim]
#输入参数定义字典
inputs = {}
inputs['char'] = char
inputs['bound'] = bound
inputs['flag'] = flag
inputs['radical'] = radical
inputs['pinyin'] = pinyin
#return network(char,bound,flag,radical,pinyin,shapes)
return network(inputs,shapes,lstm_dim=self.lstm_dim,num_entity=self.num_entity)
#--------------------------功能：定义loss CRF模型-------------------------
#参数: 模型输出值 真实标签序列 长度(不计算填充)
def loss(self,result,targets,lengths):
#获取长度
b = len(lengths) #真实长度
num_steps = tf.shape(result)[1] #含填充
#转移矩阵
with tf.variable_scope('crf_loss'):
#取log相当于概率接近0
small = -1000.0
#初始时刻状态 两个矩阵在最后一个维度合并
start_logits = tf.concat(
#前31个-1000概率为0 最后一个start为0取log为1
[small*tf.ones(shape=[b,1,self.num_entity]),tf.zeros(shape=[b,1,1])],
axis = -1
)
#X值拼接 每个时刻加一个状态
pad_logits = tf.cast(small*tf.ones([b,num_steps,1]),tf.float32)
logits = tf.concat([result, pad_logits], axis=-1)
logits = tf.concat([start_logits,logits], axis=1) #第二个位置拼接
#Y值拼接
targets = tf.concat(
[tf.cast(self.num_entity*tf.ones([b,1]),tf.int32),targets],
axis = -1
)
#计算
self.trans = tf.get_variable(
name = 'trans',
#初始概率start加1 最终32个
shape = [self.num_entity+1,self.num_entity+1],
initializer = tf.truncated_normal_initializer()
)
#损失 计算条件随机场的对数似然 每个样本计算几个值
log_likehood, self.trans = crf_log_likelihood(
inputs = logits, #输入
tag_indices = targets, #目标
transition_params = self.trans,
sequence_lengths = lengths #真实样本长度
)
#返回所有样本平均值 数加个负号损失最小化
return tf.reduce_mean(-log_likehood)
3.初始化函数完善
继续修改Model类，在初始化init函数中增加如下功能：
- 定义接收数据的placeholder
- 调用get_logits计算模型输出结果及句子真实长度
- 调用loss计算损失值
- 定义优化器，采用梯度截断技术处理，如果导数值过大会导致步子迈得过大，造成梯度爆炸，因此限制在某个范围内（如[-5,5]）
- 保存模型参数
该模型最终将270维的向量（字、边界、词性、偏旁、拼音）映射成31维向量。核心代码如下：
class Model(object):
#---------------------------------------------------------
#初始化
def __init__(self, dict_, lr=0.0001):
#通过dict.pkl计算各个特征数量
self.num_char = len(dict_['word'][0])
self.num_bound = len(dict_['bound'][0])
self.num_flag = len(dict_['flag'][0])
self.num_radical = len(dict_['radical'][0])
self.num_pinyin = len(dict_['pinyin'][0])
self.num_entity = len(dict_['label'][0])
#字符映射成向量的维度
self.char_dim = 100
self.bound_dim = 20
self.flag_dim = 50
self.radical_dim = 50
self.pinyin_dim = 50
#shape表示为[num,dim] 行数(个数)*列数(向量维度)
#设置LSTM的维度 神经元的个数
self.lstm_dim = 100
#学习率
self.lr = lr
#---------------------------------------------------------
#定义接收数据的placeholder [None,None] 批次 句子长度
self.char_inputs = tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[None,None],name='char_inputs')
self.bound_inputs = tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[None,None],name='bound_inputs')
self.flag_inputs = tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[None,None],name='flag_inputs')
self.radical_inputs = tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[None,None],name='radical_inputs')
self.pinyin_inputs = tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[None,None],name='pinyin_inputs')
self.targets = tf.placeholder(dtype=tf.int32,shape=[None,None],name='targets') #目标真实值
self.global_step = tf.Variable(0,trainable=False) #不能训练 用于计数
#---------------------------------------------------------
#传递给网络 计算模型输出值
#参数：输入的字、边界、词性、偏旁、拼音下标 -> network转换词向量并计算
#返回：网络输出值、每句话的真实长度
self.logits,self.lengths = self.get_logits(
self.char_inputs,
self.bound_inputs,
self.flag_inputs,
self.radical_inputs,
self.pinyin_inputs
)
#---------------------------------------------------------
#计算损失
#参数：模型输出值、真实标签序列、长度(不计算填充)
#返回：损失值
self.cost = self.loss(
self.logits,
self.targets,
self.lengths
)
#---------------------------------------------------------
#优化器优化 采用梯度截断技术
with tf.variable_scope('optimizer'):
opt = tf.train.AdamOptimizer(self.lr) #学习率
#计算所有损失函数的导数值
grad_vars = opt.compute_gradients(self.cost)
#梯度截断-导数值过大会导致步子迈得过大 梯度爆炸(因此限制在某个范围内)
#grad_vars记录每组参数导数和本身
clip_grad_vars = [[tf.clip_by_value(g,-5,5),v] for g,v in grad_vars]
#使用截断后的梯度更新参数 该方法每应用一次global_step参数自动加1
self.train_op = opt.apply_gradients(clip_grad_vars,self.global_step)
#模型保存 保留最近5次模型
self.saver = tf.train.Saver(tf.global_variables(),max_to_keep=5)
4.模型训练
新建 train.py 文件，并撰写训练代码。
- 第一步，首先引入BatchManager类。我们可以用之前data_utils.py脚本定义的BatchManager直接调用处理好的训练集和测试集。
- 第二步，自定义函数读取字典dict.pkl内容，该文件存储了实体六元组。
- 第三步，引入model类搭建模型。
核心代码如下图所示，我们先尝试运行下代码：
在调试程序时，我们可以增加断点单步调试，也可以print打桩输出。比如：
(1) network模型分析
重点是观察network函数（model.py）的参数变化情况。神经网络的输出结果如下，核心功能包括：
- 调用tf.nn.embedding_lookup函数完成词向量映射
- 调用rnn.BasicLSTMCell构建LSTM网络
- 调用tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn组合BiLSTM，两层BiLSTM
- 两层全连接层将维度转换成31，相当于做31分类（对应实体类别）
– result = tf.nn.relu(tf.matmul(result,w)+b)
– result = tf.matmul(result,w)+b
计算六元组个数
字: 1663
边界: 5
词性: 56
偏旁: 227
拼音: 989
类别: 31
""""初始化操作"""
model init: 1663 5 56 227 989 31
shapes: {'char': [1663, 100], 'bound': [5, 20], 'flag': [56, 50],
'radical': [227, 50], 'pinyin': [989, 50]}
Network Shape: ['char', 'bound', 'flag', 'radical', 'pinyin']
"""词向量映射 每个字映射100维向量 [None,None,100]"""
Network Input: {'char': <tf.Tensor 'char_inputs:0' shape=(?, ?) dtype=int32>,...
Network Embedding: [
<tf.Tensor 'char_embedding' shape=(?, ?, 100) dtype=float32>,
<tf.Tensor 'bound_embedding' shape=(?, ?, 20) dtype=float32>,
<tf.Tensor 'flag_embedding' shape=(?, ?, 50) dtype=float32>,
<tf.Tensor 'radical_embedding' shape=(?, ?, 50) dtype=float32>,
<tf.Tensor 'pinyin_embedding' shape=(?, ?, 50) dtype=float32>
]
"""合并270维度"""
Network Embed: Tensor("concat:0", shape=(?, ?, 270), dtype=float32)
""""神经网络 2个LSTM组织(各100个神经元)"""
Network BiLSTM-1: Tensor("concat_1:0", shape=(?, ?, 200), dtype=float32)
Network BiLSTM-2: Tensor("concat_2:0", shape=(?, ?, 200), dtype=float32)
Dense-1: Tensor("project_layer1/Relu:0", shape=(?, 100), dtype=float32)
Dense-2: Tensor("project_layer2/add:0", shape=(?, 31), dtype=float32)
"""二维转三维输出最终结果"""
Result: Tensor("Reshape_1:0", shape=(?, ?, 31), dtype=float32)
(2) loss计算
核心功能包括：
- 获取真实长度、输入数据集 [批次大小, 序列长度, 31个实体类别]、真实标签
- 计算损失
-用crf_log_likelihood计算条件随机场的对数似然
Loss lengths: Tensor("strided_slice_1:0", shape=(), dtype=int32)
Loss Inputs: Tensor("Reshape_1:0", shape=(?, ?, 31), dtype=float32)
Loss Targets: Tensor("targets:0", shape=(?, ?), dtype=int32)
Loss Logits: Tensor("crf_loss/concat_2:0", shape=(?, ?, 32), dtype=float32)
Loss Targets: Tensor("crf_loss/concat_3:0", shape=(?, ?), dtype=int32)
Loss loglikehood: Tensor("crf_loss/sub:0", dtype=float32)
Loss Trans: <tf.Variable 'crf_loss/trans:0' shape=(32, 32) dtype=float32_ref>
Cost: Tensor("crf_loss/Mean:0", shape=(), dtype=float32)
Optimizer: name: "optimizer/Adam"
op: "AssignAdd"
input: "Variable"
input: "optimizer/Adam/value"
attr {
key: "T"
value {
type: DT_INT32
}
}
attr {
key: "_class"
value {
list {
s: "loc:@Variable"
}
}
}
attr {
key: "use_locking"
value {
b: false
}
}
最后构造优化器，采用梯度截断技术及保存模型。
注意，可能报错“AttributeError: module ‘tensorflow._api.v1.nn’ has no attribute ‘bidirectional_dynamic_run’”，注意版本问题，百度修改成对应的函数即可，作者是tensorflow1.15。
五.模型预测
1.输出训练误差
上面将模型建立好之后，我们尝试调用模型进行误差训练，train.py代码如下，这里的喂数据操作可以封装到类中实现。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jan 7 18:57:23 2021
@author: xiuzhang
"""
import tensorflow as tf
from data_utils import BatchManager
import pickle
from model import Model
#-----------------------------功能：读取字典---------------------------
dict_file = 'data/dict.pkl'
def get_dict(path):
with open(path, 'rb') as f:
data = pickle.load(f)
return data
#-----------------------------功能：训练函数---------------------------
batch_size = 20
def train():
#调用已定义的方法获取处理好的数据集
train_manager = BatchManager(batch_size, name='train')
print('train:', type(train_manager)) #<class 'data_utils.BatchManager'>
#读取字典
mapping_dict = get_dict(dict_file)
print('train:', len(mapping_dict)) #6
print('计算六元组个数')
print('字:', len(mapping_dict['word'][0])) #1663
print('边界:', len(mapping_dict['bound'][0])) #5
print('词性:', len(mapping_dict['flag'][0])) #56
print('偏旁:', len(mapping_dict['radical'][0])) #227
print('拼音:', len(mapping_dict['pinyin'][0])) #989
print('类别:', len(mapping_dict['label'][0]),'\n') #31
#-------------------------搭建模型---------------------------
#实例化模型 执行init初始化方法model核心函数：
# 1.get_logits：传递给网络 计算模型输出值
# 2.loss：计算损失值
#-----------------------------------------------------------
model = Model(mapping_dict)
print("---------------模型构建成功---------------------\n")
#初始化训练
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
for i in range(10):
#调用iter_batch函数 迭代过程可以让梯度下降在不断尝试找到最优解
for batch in train_manager.iter_batch(shuffle=True): #乱序
#print(len(batch)) #6个类型
#print(len(batch[0]),len(batch[1]),len(batch[2])) #20个
#每次获取一个批次的数据 feed_dict喂数据 placeholder用于接收神经网络数据
_,loss = sess.run([model.train_op,model.cost],feed_dict={
model.char_inputs : batch[0],
model.bound_inputs : batch[2],
model.flag_inputs : batch[3],
model.radical_inputs : batch[4],
model.pinyin_inputs : batch[5],
model.targets : batch[1] #注意顺序
})
print('loss:{}'.format(loss))
#---------------------------功能:主函数---------------------------------
if __name__ == '__main__':
train()
输出结果如下图示，可以看到loss从大到小。
loss:545.8291625976562
loss:901.7841796875
loss:442.2290954589844
loss:876.3251953125
loss:332.58746337890625
loss:674.8977661132812
loss:409.48663330078125
loss:220.19033813476562
.....
loss:31.463674545288086
loss:45.567161560058594
loss:98.6595458984375
loss:72.75428009033203
loss:52.30353927612305
问题：
这里需要注意一个问题，如下所示。该问题通常是词向量映射错误导致，但这个问题困扰了我两天，调试了很长时间代码。终于解决，泪奔~
- InvalidArgumentError: indices[0,2] = 7 is not in [0, 5)
- embedding.append(tf.nn.embedding_lookup(lookup,inputs[key]))
原因：
我们最终生成的CSV文件格式是word、label、bound、flag、radical、pinyin顺序，但是后面写入dict.pkl文件及feed_dict喂入数据训练的顺序不一致。这导致最终映射的词向量不一致，造成了“InvalidArgumentError: indices[0,2] = 7 is not in [0, 5)”。
解决方法：
由于之前预处理CSV文件按照char, target, bound, flag, radical, pinyin这个顺序，所以生成的dict.pkl也需要按照这个顺序读写，而feed_dict时读取dict.pkl顺序也需要按照这个顺序，标签是第2列。因此，修改方法：
- 所有顺序需要一致，重新按char, target, bound, flag, radical, pinyin生成dict.pkl文件；
– data_utils.py: char, target, bound, flag, radical, pinyin = line - feed_dict顺序调整
– model.targets:batch[1] - 建议包含target（label）的操作，如读取、赋值、写入均按照统一的顺序执行，除非是字典按照关键词调用（如shapes[‘char’]）。
2.预测数据
- 在Model类中定义run_step函数分批处理数据
- 在Model类中定义decode函数解码，通过模型输出和转义矩阵预测
- 在Model类中定义predict函数预测
- 在train.py中分配输出
输出结果如下图所示：
七.总结
写到这里，这篇文章就介绍结束了，希望对您有所帮助。文章虽然很冗余，但还是能学到知识，尤其是数据预处理和BiLSTM构建知识，后续随着作者深入，会分享更简洁的命名实体识别代码，继续加油~
