一步步解读pytorch实现BiLSTM CRF代码

pytorch实现BiLSTM+CRF

​ 网上很多教程都是基于pytorch官网例子进行的解读，所以我就决定看懂官网例子后自己再进行复现，这一篇是我对于官方代码的详细解读。

理解LSTM

参考：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

这一篇英文的LSTM文章写得真的很好，看了一遍以后就很轻松的捡起了遗忘的知识点

​ RNN

​ RNN虽然可以帮我们联系之前的信息，但是相关信息之间的距离很大时RNN就不能那么有效的工作，这时就需要LSTM,LSTM的结构如下图所示：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-WFVGTFNr-1579522756021)(http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/img/LSTM3-chain.png)]

​ The repeating module in an LSTM contains four interacting layers.

LSTM的核心

​ LSTM的关键是单元状态，有点像传送带，它沿整个链条一直沿直线延伸，只有一些较小的线性相互作用，因此信息不加改变地流动非常容易，LSTM中门只是在这个直线的基础上做一些控制。

一步步解读LSTM

​ LSTM的第一步是遗忘门，它决定了我们在这一步丢掉什么信息。遗忘门的值为1表示完全保留，值为0表示完全遗忘。

​ LSTM的第二步是确定要在单元状态下存储哪些新信息，包括两个部分。首先，输入层采用sigmoid计算决定将更新哪些值；接下来，tanh层创建一个新候选值${\tilde{C}}_t$的向量。

​ 接下来就是更新单元状态，根据图示可以很轻松的列出表达式。

​ 最后就是决定LSTM的输出，首先我们用一个sigmoid函数决定输出单元状态的哪一个部分，然后将单元状态穿过tanh层并与sigmoid值相乘从而使我们只输出我们想要的部分。

理解BiLSTM与CRF

参考：https://www.jianshu.com/p/97cb3b6db573

​ BiLSTM层的输出为每一个标签的预测分值，然后将BiLSTM的输出值作为CRF层的输入，最后结果就是每个词的标签。

CRF层的作用

​ 虽然BiLSTM就可以完成标注工作，但是没有办法添加约束条件，通过CRF层就可以添加约束从而使预测的标签是合法的。

理解损失函数

​ 假设我们的标签一共有tag_size个，那么BiLSTM的输出维度就是tag_size，表示的是每个词$w_i$映射到tag的发射概率值(feats)，设BiLSTM的输出矩阵为$P$,其中$P_{i,j}$代表词$w_i$映射到$ tag_j$的非归一化概率。对于CRF来说，我们假定存在一个转移矩阵$A$，则$A_{i,j}$代表$tag_i$转移到$tag_j$的转移概率。

对于输入序列$X$对应的输出$tag$序列$y$，定义分数为：
$$s(X,y)=\sum _{i=0}^n{A}_{y_i,y_{i+1}}+\sum _{i=1}^n{P}_{i,y_i}$$
​ 对上式进行softmax处理，我们都知道softmax可以帮助我们把一些输入映射为0-1之间的实数，并且可以归一化保证和为1，因此对于一个词到每个tag的概率之和为1。现在我们利用softmax函数为每一个正确的$tag$序列$y$定义一个概率值($Y_X$代表所有的$tag$序列，包括不可能出现的）
$$p(y|X)=\frac{e^{s(X,y)}}{{\sum }_{\tilde{y}\in Y_X}{e}^{s(X,\tilde{y})}}$$
使用对数最大似然估计
$$\log (p(y|X))=S(X,y)-log(\sum _{\tilde{y}\in Y_X}{e}^{s(X,\tilde{y})})$$
所以Loss可以为：
$$Loss=\log (\sum _{\tilde{y}\in Y_X}{e}^{S(X,\tilde{y})})-S(X,y)$$

其中$\log ({\sum }_{\tilde{y}\in Y_X}{e}^{S(X,\tilde{y})})$的计算较为复杂，因为需要计算每一条可能路径的分数，可以采用一种简便的方法，对于到词$w_{i+1}$的路径，可以先把到$w_i$的值算出来，因为：
$$\log (\sum e^{\log (\sum e^x)+y})=\log (\sum \sum e^{x+y})$$

解读代码

​ 首先先来看一下代码的整体思路是什么，先不看模型的实现，先从模型的训练开始。

训练模型

​ 这里采用的是BIO标注，但是多添加了两个标签和这样我们的标签总数为5个

​ BIO标注：B表示实体名称的开始，I表示实体名称的中间字，O表示非实体字

'''在训练过程中需要用到的函数'''
def prepare_sequence(seq, to_ix):
    #seq是分词后语料，to_ix是语料库每个词对应的编号
    idxs = [to_ix[w] for w in seq]
    return torch.tensor(idxs, dtype=torch.long)

START_TAG = ""
STOP_TAG = ""
EMBEDDING_DIM = 5 # 由于标签一共有B\I\O\START\STOP 5个，所以embedding_dim为5
HIDDEN_DIM = 4 # 这其实是BiLSTM的隐藏层的特征数量，因为是双向所以是2倍，单向为2

# 训练数据
training_data = [(
    "the wall street journal reported today that apple corporation made money".split(), #['the','wall','street','journal',...]
    "B I I I O O O B I O O".split() #['B','I','I',...]
), (
    "georgia tech is a university in georgia".split(),
    "B I O O O O B".split()
)]

# 给每一个不重复的词进行编码，比如‘HELLO WORLD’就是{'HELLO':0,'WORLD:1'}
word_to_ix = {} # 训练语料的字典，语料中的每一个字对应的编码(index)
for sentence, tags in training_data:
    for word in sentence:
        if word not in word_to_ix:
            word_to_ix[word] = len(word_to_ix)

tag_to_ix = {"B": 0, "I": 1, "O": 2, START_TAG: 3, STOP_TAG: 4}# tag的字典，每个tag对应一个编码

model = BiLSTM_CRF(len(word_to_ix), tag_to_ix, EMBEDDING_DIM, HIDDEN_DIM) #模型
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=1e-4) #优化器，采用随机梯度下降

# Check predictions before training
with torch.no_grad():
    precheck_sent = prepare_sequence(training_data[0][0], word_to_ix)
    precheck_tags = torch.tensor([tag_to_ix[t] for t in training_data[0][1]], dtype=torch.long)
    print(model(precheck_sent)) #(tensor(2.6907), [1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1])

# Make sure prepare_sequence from earlier in the LSTM section is loaded
for epoch in range(300): #循环次数可以自己设定
    for sentence, tags in training_data:
        # Step 1. Remember that Pytorch accumulates gradients.
        # We need to clear them out before each instance
        model.zero_grad()

        # Step 2. Get our inputs ready for the network, that is,
        # turn them into Tensors of word indices.
        sentence_in = prepare_sequence(sentence, word_to_ix)
        targets = torch.tensor([tag_to_ix[t] for t in tags], dtype=torch.long)

        # Step 3. Run our forward pass.
        loss = model.neg_log_likelihood(sentence_in, targets)

        # Step 4. Compute the loss, gradients, and update the parameters by
        # calling optimizer.step()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# Check predictions after training
with torch.no_grad():
    precheck_sent = prepare_sequence(training_data[0][0], word_to_ix)
    print(model(precheck_sent))
# We got it!

创建模型

一步步解读模型中的函数，首先是初始化

def __init__(self, vocab_size, tag_to_ix, embedding_dim, hidden_dim):
    '''
      初始化模型
      parameters：
      		vocab_size：语料的字典的长度
      		tag_to_ix：标签与对应编号的字典
      		embedding_dim：标签的数量
      		hidden_dim：BiLSTM的隐藏层的神经元数量
      '''
    super(BiLSTM_CRF, self).__init__()
    self.embedding_dim = embedding_dim
    self.hidden_dim = hidden_dim
    self.vocab_size = vocab_size
    self.tag_to_ix = tag_to_ix
    self.tagset_size = len(tag_to_ix)
    #输出为一个mini-batch*words num*embedding_dim的矩阵
    #vocab_size表示一共有多少词，embedding_dim表示想为每个词创建一个多少维的向量来表示
    self.word_embeds = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
    #创建LSTM(每个词的特征数量，隐藏层的特征数量，循环层的数量指堆叠的层数，是否是BLSTM)
          self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim,hidden_dim//2,num_layers=1,bidirectional=True)

    # 将LSTM的输出映射到标签空间
    self.hidden2tag = nn.Linear(hidden_dim, self.tagset_size)

    # 转移矩阵，transitions[i][j]表示从label j转移到label i的概率,虽然是随机生成的但是后面会迭代更新
    # 这里特别要注意的是transitions[i]表示的是其他标签转到标签i的概率
    self.transitions = nn.Parameter(torch.randn(self.tagset_size,self.tagset_size))

    # 这两个语句强制执行了这样的约束条件：我们永远不会转移到开始标签，也永远不会从停止标签转移
    self.transitions.data[tag_to_ix[START_TAG], :] = -10000#从任何标签转移到START_TAG不可能
    self.transitions.data[:, tag_to_ix[STOP_TAG]] = -10000#从STOP_TAG转移到任何标签不可能

    self.hidden = self.init_hidden()
                         
def init_hidden(self):
    #（num_layers*num_directions,minibatch_size,hidden_dim）
    # 实际上初始化的h0和c0
    return (torch.randn(2, 1, self.hidden_dim // 2),
    
            torch.randn(2, 1, self.hidden_dim // 2))

解释一下里面几个重要的函数，对于理解程序会有较大的帮助。

nn.Embedding()

参考：https://blog.csdn.net/david0611/article/details/81090371

​ 这个函数的作用就是创建一个词嵌入模型，形式上是nn.Embedding(vocab_size,embedding_dim)，vocab_size表示提供的语料库一共有多少词，embedding_dim表示想用一个每个词创建一个多少维的向量来表示（一般是标签数量）。生成的模型可以读取多个向量，输入为两个维度(batch的大小，每个batch的单词个数)，输出则是在两个维度加上词向量的大小。

embedding = nn.Embedding(10, 3)
# 每批取两组，每组四个单词，每个词用3维向量表示
input = Variable(torch.LongTensor([[1,2,4,5],[4,3,2,9]]))
a = embedding(input) # 输出2*4*3

nn.LSTM()

参考：https://blog.csdn.net/rogerfang/article/details/84500754

​ LSTM()一共有7个参数，这里只介绍用到的参数，input_size是指输入特征的维度(在这里指每个词编码后的维度也就是tag数量)，hidden_size是指隐藏状态的维度，num_layers指的是LSTM堆叠的层数就是说是否要多个LSTM重复，bidirectional设置为True则表示创建的是一个双向LSTM。

模型创建好之后输入和输出如下图所示：

nn.LSTM(	(Input_size	Hidden_size	Num_layers)
x	Seq_len	batch	Input_size
h0	Num_layers*num_directions	batch	Hidden_size
c0	Num_layers*num_directions	batch	Hidden_size
output	Seq_len	batch	Num_directions*hidden_size
hn	Num_layers*num_directions	batch	Hidden_size
cn	Num_layers*num_directions	batch	Hidden_size

模型创建好之后来看一下运行模型的过程中做的事情

def forward(self, sentence):  #sentence是已经编码的句子
    # Get the emission scores from the BiLSTM
    lstm_feats = self._get_lstm_features(sentence)    
    # Find the best path, given the features.
    score, tag_seq = self._viterbi_decode(lstm_feats)
    return score, tag_seq

解读一下就是把语料先交给BiLSTM处理，然后得到的结果进行维特比解码（就是对标签进行预测），这里就需要先讲解一下维特比解码。

维特比算法

参考：https://www.zhihu.com/question/294202922/answer/489485567

参考链接里面已经很详细的讲解了维特比算法的思想，放在这里就可以解读为：通过维特比算法要求出一个序列的可能性的值最大，然后输出我们的序列和可能性的值。

def argmax(vec):
    # 得到最大的值的索引
    _, idx = torch.max(vec, 1) # 返回每行中最大的元素和最大元素的索引
    return idx.item()

def _viterbi_decode(self, feats):
    #预测序列的得分，维特比解码，输出得分与路径值
    backpointers = []

    # Initialize the viterbi variables
    init_vvars = torch.full((1, self.tagset_size), -10000.)#这就保证了一定是从START到其他标签
    init_vvars[0][self.tag_to_ix[START_TAG]] = 0

    # forward_var at step i holds the viterbi variables for step i-1
    forward_var = init_vvars
    for feat in feats:
        bptrs_t = []  # holds the backpointers for this step
        viterbivars_t = []  # holds the viterbi variables for this step

        for next_tag in range(self.tagset_size):
            # 其他标签（B,I,E,Start,End）到标签next_tag的概率
            next_tag_var = forward_var + self.transitions[next_tag]#forward_var保存的是之前的最优路径的值
            best_tag_id = argmax(next_tag_var) #返回最大值对应的那个tag
            bptrs_t.append(best_tag_id)
            viterbivars_t.append(next_tag_var[0][best_tag_id].view(1))
        # Now add in the emission scores, and assign forward_var to the set
        # of viterbi variables we just computed
        # 从step0到step(i-1)时5个序列中每个序列的最大score
        forward_var = (torch.cat(viterbivars_t) + feat).view(1, -1)
        backpointers.append(bptrs_t)# bptrs_t有５个元素

    # 其他标签到STOP_TAG的转移概率
    terminal_var = forward_var + self.transitions[self.tag_to_ix[STOP_TAG]]
    best_tag_id = argmax(terminal_var)
    path_score = terminal_var[0][best_tag_id]

    # Follow the back pointers to decode the best path.
    best_path = [best_tag_id]
    for bptrs_t in reversed(backpointers):
        best_tag_id = bptrs_t[best_tag_id]
        best_path.append(best_tag_id)
    # Pop off the start tag (we dont want to return that to the caller)
    start = best_path.pop()
    assert start == self.tag_to_ix[START_TAG]  # Sanity check
    best_path.reverse()# 把从后向前的路径正过来
    return path_score, best_path

然后就是计算损失函数的部分

# 计算log部分的值  
def log_sum_exp(vec): #vec维度为1*5
    max_score = vec[0, argmax(vec)]#max_score的维度为1
    max_score_broadcast = max_score.view(1, -1).expand(1, vec.size()[1]) #维度为1*5
    return max_score + torch.log(torch.sum(torch.exp(vec - max_score_broadcast)))
  #等同于torch.log(torch.sum(torch.exp(vec)))，防止e的指数导致计算机上溢

def neg_log_likelihood(self, sentence, tags):# loss function
    feats = self._get_lstm_features(sentence) # 经过LSTM+Linear后的输出作为CRF的输入
    forward_score = self._forward_alg(feats) # loss的log部分的结果
    gold_score = self._score_sentence(feats, tags)# loss的后半部分S(X,y)的结果
    return forward_score - gold_score #Loss

def _get_lstm_features(self, sentence):#仅仅是BiLSTM的输出没有CRF层
    self.hidden = self.init_hidden()  # 一开始的隐藏状态
    embeds = self.word_embeds(sentence).view(len(sentence), 1, -1)
    lstm_out, self.hidden = self.lstm(embeds, self.hidden) #最后输出结果和最后的隐藏状态
    lstm_out = lstm_out.view(len(sentence), self.hidden_dim)
    lstm_feats = self.hidden2tag(lstm_out)
    return lstm_feats

下面的函数计算的是$\log ({\sum }_{\tilde{y}\in Y_X}{e}^{S(X,\tilde{y})})$

def _forward_alg(self, feats):#预测序列的得分，就是Loss的右边第一项
    #feats表示发射矩阵(emit score)，实际上就是LSTM的输出，意思是经过LSTM的sentence的每个word对应于每个label的得分
    # Do the forward algorithm to compute the partition function
    init_alphas = torch.full((1, self.tagset_size), -10000.) #用-10000.来填充一个形状为[1,tagset_size]的tensor
        
    # START_TAG has all of the score.
    # 因为start tag是4，所以tensor([[-10000., -10000., -10000., 0., -10000.]])，
    # 将start的值为零，表示开始进行网络的传播，
    init_alphas[0][self.tag_to_ix[START_TAG]] = 0.

    # 包装到一个变量里面以便自动反向传播
    forward_var = init_alphas  # 初始状态的forward_var，随着step t变化

    # 遍历句子，迭代feats的行数次
    for feat in feats:
        alphas_t = []  # 当前时间步的正向tensor
        for next_tag in range(self.tagset_size):
            # broadcast the emission score: it is the same regardless of the previous tag
            #LSTM的生成矩阵是emit_score，维度为1*5
            emit_score = feat[next_tag].view(1, -1).expand(1, self.tagset_size)
            # the i_th entry of trans_score is the score of transitioning to
            # next_tag from i
            trans_score = self.transitions[next_tag].view(1, -1)#维度是1*5
            # 第一次迭代时理解：
            # trans_score是所有其他标签到Ｂ标签的概率
            # 由lstm运行进入隐层再到输出层得到标签Ｂ的概率，emit_score维度是１＊５，5个值是相同的
            next_tag_var = forward_var + trans_score + emit_score
            # The forward variable for this tag is logsumexp of all the scores.
            alphas_t.append(log_sum_exp(next_tag_var).view(1))
            # 此时的alphas t 是一个长度为5，例如:
            # [tensor(0.8259), tensor(2.1739), tensor(1.3526), tensor(-9999.7168), tensor(-0.7102)]
        forward_var = torch.cat(alphas_t).view(1, -1)
    # 最后只将最后一个单词的forward var与转移 stop tag的概率相加
    # tensor([[   21.1036,    18.8673,    20.7906, -9982.2734, -9980.3135]])
    terminal_var = forward_var + self.transitions[self.tag_to_ix[STOP_TAG]]
    alpha = log_sum_exp(terminal_var)# alpha是一个0维的tensor
    return alpha

对于_forward_alg()这个函数的解释比较好的可以参考：https://blog.csdn.net/cuihuijun1hao/article/details/79405740

下面的函数计算的是：$s(X,y)={\sum }_{i=0}^n{A}_{y_i,y_{i+1}}+{\sum }_{i=1}^n{P}_{i,y_i}$

 def _score_sentence(self, feats, tags):# 求Loss function的第二项
    # 这与上面的def _forward_alg(self, feats)共同之处在于：两者都是用的随机转移矩阵算的score，不同地方在于，上面那个函数算了一个最大可能路径，但实际上可能不是真实的各个标签转移的值 例如：真实标签是N V V,但是因为transitions是随机的，所以上面的函数得到其实是N N N这样，两者之间的score就有了差距。而后来的反向传播，就能够更新transitions，使得转移矩阵逼近真实的“转移矩阵”得到gold_seq tag的score 即根据真实的label 来计算一个score，但是因为转移矩阵是随机生成的，故算出来的score不是最理想的值
        score = torch.zeros(1)
        # 将START_TAG的标签３拼接到tag序列最前面
        tags = torch.cat([torch.tensor([self.tag_to_ix[START_TAG]], dtype=torch.long), tags])
        for i, feat in enumerate(feats):
          	# self.transitions[tags[i + 1], tags[i]] 实际得到的是从标签i到标签i+1的转移概率
            # feat[tags[i+1]], feat是step i 的输出结果，有５个值，
            # 对应B, I, E, START_TAG, END_TAG, 取对应标签的值
            # transition【j,i】 就是从i ->j 的转移概率值
            score = score + self.transitions[tags[i + 1], tags[i]] + feat[tags[i + 1]]
        score = score + self.transitions[self.tag_to_ix[STOP_TAG], tags[-1]]
        return score