文档检索：需要把业务问题拆解成子任务。文本分类 -> 文本匹配 -> 等任务 -> Panddle API 完成子任务 -> 子任务再拼起来

在2017年之前，工业界和学术界对文本处理依赖于序列模型Recurrent Neural Network (RNN).

图1：RNN示意图

基于BiGRU+CRF的快递单信息抽取项目介绍了如何使用序列模型完成快递单信息抽取任务。

近年来随着深度学习的发展，模型参数的数量飞速增长。为了训练这些参数，需要更大的数据集来避免过拟合。然而，对于大部分NLP任务来说，构建大规模的标注数据集非常困难（成本过高），特别是对于句法和语义相关的任务。相比之下，大规模的未标注语料库的构建则相对容易。为了利用这些数据，我们可以先从其中学习到一个好的表示，再将这些表示应用到其他任务中。最近的研究表明，基于大规模未标注语料库的预训练模型（Pretrained Models, PTM) 在NLP任务上取得了很好的表现。

近年来，大量的研究表明基于大型语料库的预训练模型（Pretrained Models, PTM）可以学习通用的语言表示，有利于下游NLP任务，同时能够避免从零开始训练模型。随着计算能力的不断提高，深度模型的出现（即 Transformer）和训练技巧的增强使得 PTM 不断发展，由浅变深。

图2：预训练模型一览，图片来源于：https://github.com/thunlp/PLMpapers

本示例展示了以ERNIE(Enhanced Representation through Knowledge Integration)为代表的预训练模型如何Finetune完成序列标注任务。

命名实体识别是NLP中一项非常基础的任务，是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。命名实体识别的准确度，决定了下游任务的效果，是NLP中的一个基础问题。在NER任务提供了两种解决方案，一类LSTM/GRU + CRF，通过RNN类的模型来抽取底层文本的信息，而CRF(条件随机场)模型来学习底层Token之间的联系；另外一类是通过预训练模型，例如ERNIE，BERT模型，直接来预测Token的标签信息。

本项目将演示如何使用PaddleNLP语义预训练模型ERNIE完成从快递单中抽取姓名、电话、省、市、区、详细地址等内容，形成结构化信息。辅助物流行业从业者进行有效信息的提取，从而降低客户填单的成本。

典型的命名实体识别(Named Entity Recognition，NER)场景，各实体类型及相应符号表示见下表:

张三18625584663广东省深圳市南山区百度国际大厦

人工定义实体，标注符号

抽取实体/字段

符号

抽取结果

姓名

P

张三

电话

N

13812345678

省

A1

广东省

市

A2

深圳市

区

A3

南山区

详细地址

A4

百度国际大厦

在序列标注任务中，一般会定义一个标签集合，来表示所以可能取到的预测结果。上文中针对需要抽取的“姓名、电话、省、市、区、详细地址”等实体，标签集合可以定义为:

label={P-B,P-I,T-B,T-I,A1-B,A1-I,A2-B,A2-I,A3-B,A3-I,A4-B,A4-I,0)

标签

定义

P-B

姓名起始位置

P-I

姓名中间位置或结束位置

T-B

电话起始位置

T-I

电话中间位置或结束位置

A1-B

省份起始位置

A1-I

省份中间位置或结束位置

A2-B

城市起始位置

A2-I

城市中间位置或结束位置

A3-B

县区起始位置

A3-I

县区中间位置或结束位置

A4-B

详细地址起始位置

A4-I

详细地址中间位置或结束位置

O

无关字符

注意每个标签的结果只有 B、I、O 三种，这种标签的定义方式叫做 BIO 体系，BIO（B-begin,I-inside,O-other) 标签转换,

B：表示一个标签类别的开头，比如 P-B 指的是姓名的开头

I：中间或结束，表示一个标签的延续

O：不想抽取的，无用的实体

对于句子“张三18625584663广东省深圳市南山区百度国际大厦”，每个汉字及对应标签为：

图3：数据集标注示例

注意到“张“，”三”在这里表示成了“P-B” 和 “P-I”，“P-B”和“P-I”合并成“P” 这个标签。这样重新组合后可以得到以下信息抽取结果：

张三

18625584663

广东省

深圳市

南山区

百度国际大厦

P

T

A1

A2

A3

A4

# 下载并解压数据集
from paddle.utils.download import get_path_from_url
URL = "https://paddlenlp.bj.bcebos.com/paddlenlp/datasets/waybill.tar.gz"
get_path_from_url(URL, "./")

# 查看预测的数据
!head -n 5 data/test.txt


text_a    label
黑龙江省双鸭山市尖山区八马路与东平行路交叉口北40米韦业涛18600009172    A1-BA1-IA1-IA1-IA2-BA2-IA2-IA2-IA3-BA3-IA3-IA4-BA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IP-BP-IP-IT-BT-IT-IT-IT-IT-IT-IT-IT-IT-IT-I
广西壮族自治区桂林市雁山区雁山镇西龙村老年活动中心17610348888羊卓卫    A1-BA1-IA1-IA1-IA1-IA1-IA1-IA2-BA2-IA2-IA3-BA3-IA3-IA4-BA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IT-BT-IT-IT-IT-IT-IT-IT-IT-IT-IT-IP-BP-IP-I
15652864561河南省开封市顺河回族区顺河区公园路32号赵本山    T-BT-IT-IT-IT-IT-IT-IT-IT-IT-IT-IA1-BA1-IA1-IA2-BA2-IA2-IA3-BA3-IA3-IA3-IA3-IA4-BA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IP-BP-IP-I
河北省唐山市玉田县无终大街159号18614253058尚汉生    A1-BA1-IA1-IA2-BA2-IA2-IA3-BA3-IA3-IA4-BA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IA4-IT-BT-IT-IT-IT-IT-IT-IT-IT-IT-IT-IP-BP-IP-I


from functools import partial
import paddle
from paddlenlp.datasets import MapDataset
from paddlenlp.data import Stack, Tuple, Pad
from paddlenlp.transformers import ErnieTokenizer, ErnieForTokenClassification
from paddlenlp.metrics import ChunkEvaluator # 词与块的指标 不是 A1-B 对了就算对，A1-B~A1I 全对了才算对
from utils import convert_example, evaluate, predict, load_dict

推荐使用MapDataset()自定义数据集。

def load_dataset_1(datafiles):
    def read(data_path):
        with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as fp:
            next(fp)  # Skip header
            for line in fp.readlines():
                words, labels = line.strip('\n').split('\t')
                words = words.split('\002')
                labels = labels.split('\002')
                yield words, labels

    if isinstance(datafiles, str):
        return MapDataset(list(read(datafiles)))
    elif isinstance(datafiles, list) or isinstance(datafiles, tuple):
        return [MapDataset(list(read(datafile))) for datafile in datafiles]

# Create dataset, tokenizer and dataloader.
train_ds, dev_ds, test_ds = load_dataset_1(datafiles=(
        './data/train.txt', './data/dev.txt', './data/test.txt'))

for i in range(5):
    print(train_ds[i])


(['1', '6', '6', '2', '0', '2', '0', '0', '0', '7', '7', '宣', '荣', '嗣', '甘', '肃', '省', '白', '银', '市', '会', '宁', '县', '河', '畔', '镇', '十', '字', '街', '金', '海', '超', '市', '西', '行', '5', '0', '米'], ['T-B', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'T-I', 'P-B', 'P-I', 'P-I', 'A1-B', 'A1-I', 'A1-I', 'A2-B', 'A2-I', 'A2-I', 'A3-B', 'A3-I', 'A3-I', 'A4-B', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I', 'A4-I'])
(['1', '3', '5', '5', '2', '6', '6', ...

每条数据包含一句文本和这个文本中每个汉字以及数字对应的label标签。

之后，还需要对输入句子进行数据处理，如切词，映射词表id等。

预训练模型ERNIE对中文数据的处理是以字为单位。PaddleNLP对于各种预训练模型已经内置了相应的tokenizer。指定想要使用的模型名字即可加载对应的tokenizer。

tokenizer作用为将原始输入文本转化成模型model可以接受的输入数据形式。

图3：ERNIE模型示意图

utils.py 工具类

import numpy as np
import paddle
import paddle.nn.functional as F
from paddlenlp.data import Stack, Tuple, Pad

def load_dict(dict_path):
    vocab = {}
    i = 0
    for line in open(dict_path, 'r', encoding='utf-8'):
        key = line.strip('\n')
        vocab[key] = i
        i+=1
    return vocab

def convert_example(example, tokenizer, label_vocab):
    tokens, labels = example
    tokenized_input = tokenizer(
        tokens, return_length=True, is_split_into_words=True)
    # Token '[CLS]' and '[SEP]' will get label 'O'
    labels = ['O'] + labels + ['O']
    tokenized_input['labels'] = [label_vocab[x] for x in labels]
    return tokenized_input['input_ids'], tokenized_input[
        'token_type_ids'], tokenized_input['seq_len'], tokenized_input['labels']

@paddle.no_grad()
def evaluate(model, metric, data_loader):
    model.eval()
    metric.reset()
    for input_ids, seg_ids, lens, labels in data_loader:
        logits = model(input_ids, seg_ids)
        preds = paddle.argmax(logits, axis=-1)
        n_infer, n_label, n_correct = metric.compute(None, lens, preds, labels)
        metric.update(n_infer.numpy(), n_label.numpy(), n_correct.numpy())
        precision, recall, f1_score = metric.accumulate()
    print("eval precision: %f - recall: %f - f1: %f" %
          (precision, recall, f1_score))
    model.train()

def predict(model, data_loader, ds, label_vocab):
    pred_list = []
    len_list = []
    for input_ids, seg_ids, lens, labels in data_loader:
        logits = model(input_ids, seg_ids)
        pred = paddle.argmax(logits, axis=-1)
        pred_list.append(pred.numpy())
        len_list.append(lens.numpy())
    preds = parse_decodes(ds, pred_list, len_list, label_vocab)
    return preds

def parse_decodes(ds, decodes, lens, label_vocab):
    decodes = [x for batch in decodes for x in batch]
    lens = [x for batch in lens for x in batch]
    id_label = dict(zip(label_vocab.values(), label_vocab.keys()))

    outputs = []
    for idx, end in enumerate(lens):
        sent = ds.data[idx][0][:end]
        tags = [id_label[x] for x in decodes[idx][1:end]]
        sent_out = []
        tags_out = []
        words = ""
        for s, t in zip(sent, tags):
            if t.endswith('-B') or t == 'O':
                if len(words):
                    sent_out.append(words)
                tags_out.append(t.split('-')[0])
                words = s
            else:
                words += s
        if len(sent_out) < len(tags_out):
            sent_out.append(words)
        outputs.append(''.join(
            [str((s, t)) for s, t in zip(sent_out, tags_out)]))
    return outputs

def predict(model, data_loader, ds, label_vocab):
    pred_list = []
    len_list = []
    for input_ids, seg_ids, lens, labels in data_loader:
        logits = model(input_ids, seg_ids)
        pred = paddle.argmax(logits, axis=-1)
        pred_list.append(pred.numpy())
        len_list.append(lens.numpy())
    preds = parse_decodes(ds, pred_list, len_list, label_vocab)
    return preds


label_vocab = load_dict('./data/tag.dic')
tokenizer = ErnieTokenizer.from_pretrained('ernie-1.0') # 现在3.0 了

# convert_example => utils.py，先把Id读出来，加了 CLS
# label_vocab => 13个分类  cat tag.dic
# tokenizer => ERNIE 字典里面对应的位置
trans_func = partial(convert_example, tokenizer=tokenizer, label_vocab=label_vocab)

train_ds.map(trans_func)
dev_ds.map(trans_func)
test_ds.map(trans_func)
print (train_ds[0])

数据读入

使用paddle.io.DataLoader接口多线程异步加载数据。

ignore_label = -1 # 在交叉熵计算时，PAD 位，就不会参与计算，目的：为了减少计算量
batchify_fn = lambda samples, fn=Tuple(
    Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_id),  # input_ids
    Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_type_id),  # token_type_ids
    Stack(),  # seq_len
    Pad(axis=0, pad_val=ignore_label)  # labels
): fn(samples)

train_loader = paddle.io.DataLoader(
    dataset=train_ds,
    batch_size=36, # 看性能监控，空闲多的话可以调大
    return_list=True,
    collate_fn=batchify_fn)
dev_loader = paddle.io.DataLoader(
    dataset=dev_ds,
    batch_size=36,
    return_list=True,
    collate_fn=batchify_fn)
test_loader = paddle.io.DataLoader(
    dataset=test_ds,
    batch_size=36,
    return_list=True,
    collate_fn=batchify_fn)

快递单信息抽取本质是一个序列标注任务，PaddleNLP对于各种预训练模型已经内置了对于下游任务文本分类Fine-tune网络。以下教程以ERNIE为预训练模型完成序列标注任务。

paddlenlp.transformers.ErnieForTokenClassification()一行代码即可加载预训练模型ERNIE用于序列标注任务的fine-tune网络。其在ERNIE模型后拼接上一个全连接网络进行分类。

paddlenlp.transformers.ErnieForTokenClassification.from_pretrained()方法只需指定想要使用的模型名称和文本分类的类别数即可完成定义模型网络。

# Define the model netword and its loss
model = ErnieForTokenClassification.from_pretrained("ernie-1.0", num_classes=len(label_vocab))

PaddleNLP不仅支持ERNIE预训练模型，还支持BERT、RoBERTa、Electra等预训练模型。

下表汇总了目前PaddleNLP支持的各类预训练模型。您可以使用PaddleNLP提供的模型，完成文本分类、序列标注、问答等任务。同时我们提供了众多预训练模型的参数权重供用户使用，其中包含了二十多种中文语言模型的预训练权重。中文的预训练模型有bert-base-chinese, bert-wwm-chinese, bert-wwm-ext-chinese, ernie-1.0, ernie-tiny, gpt2-base-cn, roberta-wwm-ext, roberta-wwm-ext-large, rbt3, rbtl3, chinese-electra-base, chinese-electra-small, chinese-xlnet-base, chinese-xlnet-mid, chinese-xlnet-large, unified_transformer-12L-cn, unified_transformer-12L-cn-luge等。

更多预训练模型参考：PaddleNLP Transformer API。

更多预训练模型fine-tune下游任务使用方法，请参考：examples。

适用于ERNIE/BERT这类Transformer模型的迁移优化学习率策略为warmup的动态学习率。

先慢慢加速，再衰减

图4：动态学习率示意图

# 定义评测指标
metric = ChunkEvaluator(label_list=label_vocab.keys(), suffix=True)
loss_fn = paddle.nn.loss.CrossEntropyLoss(ignore_index=ignore_label) # 忽略标签计算，如果都是PAD标签参与计算，费力不讨好 -1 不参与交叉熵计算
optimizer = paddle.optimizer.AdamW(learning_rate=2e-5, parameters=model.parameters())

模型训练的过程通常有以下步骤：

1. 从dataloader中取出一个batch data
2. 将batch data喂给model，做前向计算
3. 将前向计算结果传给损失函数，计算loss。将前向计算结果传给评价方法，计算评价指标。
4. loss反向回传，更新梯度。重复以上步骤。

每训练一个epoch时，程序将会评估一次，评估当前模型训练的效果。

step = 0
for epoch in range(10):
    for idx, (input_ids, token_type_ids, length, labels) in enumerate(train_loader):
        logits = model(input_ids, token_type_ids)
        loss = paddle.mean(loss_fn(logits, labels))
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.clear_grad()
        step += 1
        print("epoch:%d - step:%d - loss: %f" % (epoch, step, loss))
    evaluate(model, metric, dev_loader)

    paddle.save(model.state_dict(),
                './ernie_result/model_%d.pdparams' % step)
# model.save_pretrained('./checkpoint')
# tokenizer.save_pretrained('./checkpoint')

wc -l /data/train.txt # 1601 条训练集

epoch:0 - step:1 - loss: 2.623411
epoch:0 - step:2 - loss: 2.393340
epoch:0 - step:3 - loss: 2.246286
epoch:0 - step:4 - loss: 2.080738
epoch:0 - step:5 - loss: 1.959701
epoch:0 - step:6 - loss: 1.842479
epoch:0 - step:7 - loss: 1.765124
epoch:0 - step:8 - loss: 1.621435
epoch:0 - step:9 - loss: 1.590034
epoch:0 - step:10 - loss: 1.503715

训练保存好的模型，即可用于预测。如以下示例代码自定义预测数据，调用predict()函数即可一键预测。

preds = predict(model, test_loader, test_ds, label_vocab)
file_path = "ernie_results.txt"
with open(file_path, "w", encoding="utf8") as fout:
    fout.write("\n".join(preds))
# Print some examples
print(
    "The results have been saved in the file: %s, some examples are shown below: "
    % file_path)
print("\n".join(preds[:10]))

想要更准一点，可以加上 PaddleNLP提供了CRF Layer

摘要生成：中文用 GPT-2、英文用 ERNIE-GEN 模型

原文：

视频：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/24177?sharedLesson=1459080&sharedType=2&sharedUserId=2631487&ts=1686018319058

项目：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/6333693?forkThirdPart=1&sUid=2631487&shared=1&ts=1686018298519