用深度学习解决NLP中的命名实体识别(NER)问题(深度学习入门项目)

本文源码已经上传至 github.: https://github.com/HuBlanker/Keras-Chinese-NER

本文主要理论依据论文:Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging

前言

命名实体识别(Named Entity Recognition,简称 NER),是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。简单的讲,就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。

NER 是 NLP 领域的一个经典问题,在文本情感分析,意图识别等领域都有应用。它的实现方式也多种多样,从最早基于规则和词典,到传统机器学习到现在的深度学习。本文采用当前的经典解决方案,基于深度学习的 BiLSTM-CRF 模型来解决 NER 问题。

本文主要依据于 Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging 论文,并参考 github 上部分项目,实现了 基于 BilSTM-CRF 的中文文本命名实体识别,以用作 搜索中的意图识别。[]() 源码中包含完整的训练及部署代码,还有数据集的示例。

我的目的是,使用 中文样本训练模型,然后在线提供预测,用于线上的搜索服务。所以本文可能对原理的介绍比较少,主要集中于 实际操作。对于 用 BiLSTM-CRF 来实现 NER 概念尚不清楚的同学,可以点击上方的论文了解一下,或者自行搜索了解。

离线训练

训练过程分为以下几个部分:

  1. 处理样本数据。
  2. 编写代码,包括数据处理,加载,模型搭建等。
  3. 实际训练并评估模型。

那么让我们来一步一步的解决这些问题。首先是样本数据部分。

样本数据

我们采用的格式是 字符-label. 也就是如下面这样,每个字符和其标签一一对应,句子与句子之间用空行隔开。

这里数据中的所有标签是常见的 地名, 人名, 机构名 标签,其中 B-LOC对应着一个地名的开始,O-LOC对应着一个地名的中间部分。O代表未识别部分,也就是Other. 其他的以此类推。

通过这样的数据,我们可以 拿到每一个实体的边界,进行切分之后就可以拿到有效的实体识别数据。

6       O
月      O
油      O
印      O
的      O
《      O
北      B-LOC
京      I-LOC
文      O
物      O
保      O
存      O
保      O
管      O
状      O
态      O
之      O
调      O
查      O
报      O
告      O
》      O
,      O

调      O
查      O
范      O
围      O
涉      O
及      O
故      B-LOC
宫      I-LOC
、      O
历      B-LOC
博      I-LOC
、      O
古      B-ORG
研      I-ORG
所      I-ORG
、      O
北      B-LOC
大      I-LOC
清      I-LOC
华      I-LOC
图      I-LOC
书      I-LOC
馆      I-LOC
、      O
北      B-LOC
图      I-LOC
、      O
日      B-LOC
伪      O
资      O
料      O

我本人使用的样本是自己生成及标注的一部分,涉及到个人数据,不方便放到 github 中,因此 github 中仅有一个数据集的格式示例。

需要强调的是:对于 BiLSTM-CRF 模型解决 NER 问题来讲,理论已经在论文中说的十分明白,模型搭建代码网上也是有很多不错的可以使用的代码。

那么,重中之重就是样本的整理,当然这是一个逐步优化的过程,我们可以使用一部分样本来训练,之后逐步标注,或者用其他方式生成一些正确的样本。

训练

在 github 仓库里,有完整的可用于训练的代码,我进行了脱敏,但是完全不影响理解及执行。这里仅大致的贴一下核心代码。

数据编码

首先是对数据进行编码的代码,通过对所有训练数据 char 级别的编码,来让模型可以"认识" 我们的数据:

# 对传入目录下的训练和测试文件进行 char 级别的编码,以及加载已有的编码文件,
# 只有在更换训练文件之后才需要 gen, 其他时间直接 load 即可。
class Word2Id:
    def __init__(self, file):
        self.file = file

    def gen_save(self):
        data_file = [args.train_data, args.test_data]
        all_char = []
        for f in data_file:
            file = open(f, "rb")
            data = file.read().decode("utf-8")
            data = data.split("\n\n")
            data = [token.split("\n") for token in data]
            data = [[j.split() for j in i] for i in data]
            data.pop()
            all_char.extend([char[0] if char else 'unk' for sen in data for char in sen])
        chars = set(all_char)
        word2id = {char: id_ + 1 for id_, char in enumerate(chars)}
        word2id["unk"] = 0
        with open(self.file, "wb") as f:
            f.write(json.dumps(word2id, ensure_ascii=False).encode('utf-8'))

    def load(self):
        return json.load(open(self.file, 'r'))

模型搭建

2.1.4 版本的 keras,在 keras 版本里面已经包含 bilstm 模型,CRF 模型包含在 keras-contrib 中。
双向 LSTM 和单向 LSTM 的区别是用到 Bidirectional。
模型结构为一层 embedding 层+一层 BiLSTM+一层 CRF。

代码不难,且加了一些关键注释,如下:

# BILSTM-CRF 模型
class Ner:
    def __init__(self, vocab, labels_category, Embedding_dim=200):
        self.Embedding_dim = Embedding_dim
        self.vocab = vocab
        self.labels_category = labels_category
        self.model = self.build_model()

    # 构建模型
    def build_model(self):
        model = Sequential()
        # embedding 层
        model.add(Embedding(len(self.vocab), self.Embedding_dim, mask_zero=True))  # Random embedding
        # bilstm 层
        model.add(Bidirectional(LSTM(100, return_sequences=True)))
        # crf 层
        crf = CRF(len(self.labels_category), sparse_target=True)
        model.add(crf)
        model.summary()
        model.compile('adam', loss=crf.loss_function, metrics=[crf.accuracy])
        return model

    # 训练方法
    def train(self, data, label, EPOCHS):
        self.model.fit(data, label, batch_size=args.batch_size, callbacks=[CallBack()], epochs=EPOCHS)

    # 加载已有的模型进行训练
    def retrain(self, model_path, data, label, epoch):
        model = self.load_model_fromfile(model_path)
        print("load model, evaluate it.")
        loss, accuracy = model.evaluate(data, label)
        print("load model, loss = %s, acc =%s ." % (loss, accuracy))
        model.fit(data, label, batch_size=124, callbacks=[CallBack()], epochs=epoch)

    # 从给定的目录加载一个模型
    def load_model_fromfile(self, model_path):
        crf = CRF(len(self.labels_category), sparse_target=True)
        return load_model(model_path, custom_objects={"CRF": CRF, 'crf_loss': crf.loss_function,
                                                      'crf_viterbi_accuracy': crf.accuracy})
    
    # 预测,主要用于交互式的测试某些样本的预测结果。我个人习惯在训练完成之后手动测试一些常见的 case,
    def predict(self, model_path, data, maxlen):
        model = self.model
        char2id = [self.vocab.get(i) for i in data]
        input_data = pad_sequences([char2id], maxlen)
        model.load_weights(model_path)
        result = model.predict(input_data)[0][-len(data):]
        result_label = [np.argmax(i) for i in result]
        return result_label

    # 测试,可以用某个测试集跑一下模型,看看效果
    def test(self, model_path, data, label):
        model = self.load_model_fromfile(model_path)
        loss, acc = model.evaluate(data, label)
        return loss, acc

加载数据

在我们用其他方式处理完数据之后,我们拿到了我们想要的格式,但是这个格式并不是可以直接被模型接受的,因此我们需要加载数据,并且进行一些处理,比如编码或者 padding.

# 处理数据集
class DataSet:
    def __init__(self, data_path, labels):
        with open(data_path, "rb") as f:
            self.data = f.read().decode("utf-8")
        self.process_data = self.process_data()
        self.labels = labels

    def process_data(self):
        # 读取样本并分割
        train_data = self.data.split("\n\n")
        train_data = [token.split("\n") for token in train_data]
        train_data = [[j.split() for j in i] for i in train_data]
        train_data.pop()
        return train_data

    def generate_data(self, vocab, maxlen):
        char_data_sen = [[token[0] for token in i] for i in self.process_data]
        label_sen = [[token[1] for token in i] for i in self.process_data]
        # 对样本进行编码
        sen2id = [[vocab.get(char, 0) for char in sen] for sen in char_data_sen]
        # 对样本中的标签进行编码
        label2id = {label: id_ for id_, label in enumerate(self.labels)}
        lab_sen2id = [[label2id.get(lab, 0) for lab in sen] for sen in label_sen]
        # padding
        sen_pad = pad_sequences(sen2id, maxlen)
        lab_pad = pad_sequences(lab_sen2id, maxlen, value=-1)
        lab_pad = np.expand_dims(lab_pad, 2)
        return sen_pad, lab_pad

进行完上线的三个步骤之后,我们基本上就可以进行训练了。

还有一部分的功能性代码,比如启动参数,模型保存格式等没有贴出来,使用的时候可以直接从 github 上看一下就好。

python3, keras 2.2.4 环境下,执行 python3 model.py --mode=train, 即可开始训练,会将模型自动保存到 model 路径下,保存为 H5 SavedModel 两种格式。

评估模型

模型运行期间及每一次 epoch 运行结束,会打印响应的 loss 及 accuracy. 如下图所示:

2019-11-25-11-33-13

此外还可以运行python3 model.py --mode=predict --input_model_dir=model来进行交互式的预测。

在线预测

离线训练得到了效果让我们满意的模型之后,就是在线预测的流程了。

tensorflow 模型如何部署到线上,一直是比较花里胡哨的,针对这种情况 Google 提供了 TensorFlow Servering,可以用一套标准化的流程,将训练好的模型直接上线并提供服务。

tensorflow serving 介绍

TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving 的高性能开源库。它可以将训练好的机器学习模型部署到线上,使用 gRPC 作为接口接受外部调用。它支持模型热更新与自动模型版本管理。这意味着一旦部署 TensorFlow Serving 后,不再需要为线上服务操心,只需要关心你的线下模型训练。

tensorflow serving 持续集成的大概流程如下:

基于 TF Serving 的持续集成框架还是挺简明的,基本分三个步骤:

  1. 离线模型训练

主要包括数据的收集和清洗、模型的训练、评测和优化。

  1. 模型上线

将前一个步骤训练好的模型保存为指定的格式,之后在 TF Server 中上线;

  1. 服务使用

客户端通过 gRPC 和 RESTfull API 两种方式同 TF Servering 端进行通信,并获取服务,进行在线预测。

TF Serving 工作流程如下:
2019-11-25-13-02-08

模型保存格式

要想使用 tensorflow serving 来部署模型,需要将模型保存为特定的格式。

如果你是使用 keras models 构建的模型,那么直接tf.saved_model.save(self.model, save_dir)即可。

如果你是使用 keras sequential 构建的模型,那么使用下面的方法,可以让你将序列模型保存为 SavedModel 格式。

    def export_saved_model(self, saved_dir, epoch):
        model_version = epoch
        model_signature = tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def(
            inputs={'input': self.model.input}, outputs={'output': self.model.output})
        export_path = os.path.join(compat.as_bytes(saved_dir), compat.as_bytes(str(model_version)))
        builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_path)
        builder.add_meta_graph_and_variables(
            sess=K.get_session(),
            tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
            clear_devices=True,
            signature_def_map={
                tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY:
                    model_signature
            })
        builder.save()

加载模型

将训练完毕的模型放到 serving 下对应的目录,让 serving 进行加载,模型文件树应该如下:

2019-11-25-16-46-22.

我在服务端启动 serving 的时候,使用了如下命令:

cmd="./tensorflow_model_server \
        --port=4590 \
        --rest_api_port=4591  \
        --model_config_file=model/ \
        --tensorflow_session_parallelism=40 \
        --per_process_gpu_memory_fraction=0.2"

意味着我读取当前目录下 model 文件夹下的模型,加载并且对外提供了 RESTFUL 服务(在 4590 端口)以及 grpc 服务(在 4591 端口).

客户端请求

serving 对外提供了 RESTFUL 接口以及 GRPC 接口,足够我们使用了。

RESTFUL

在命令行执行curl -d '{"inputs": [[348.0,3848.0,2557]]}' -X POST http://localhost:4591/v1/models/model:predict, 其中,inputs 是在输出模型时定义的模型输入数据。也就是模型签名。

如果不确定自己的模型定义,可以使用 tensorflow 自带的saved_model_cli.py文件来查看,首先运行find / -name="saved_model_cli.py", 找到本机上的对应文件,如果没有,可以去下载 TensorFlow 的源码,其中包括这个文件。

然后执行 python saved_model_cli.py show --dir model/15 --all, 就可以看到下面这样的输出。

2019-11-25-16-58-25

我的模型定义了:

名为"input"的输入,是一个二维的矩阵。

名为"output"的输出,是一个三维的矩阵。

模型返回的预测结果为一个三维数据,其中每一个数组代表一个字符所在的标签。

以 "王强" 为例。

得到的结果为 shapre=(1,2,7) 的数组,其中 1 指的是我们只输入了一个句子,2 指的是句子的长度,7 指的是我们所有 tag 的长度。

[
    [0,1,0,0,0,0,0]
    [0,0,1,0,0,0,0]
]

标签顺序是:[O, B-PER, I-PER, B-LOC, I-LOC, B-ORG, I-ORG]

1所在的下标对应到标签中,可以发现王强的结果是B-PER, I-PER , 也就是一个人名。

grpc

输入输出和 RESTFUL 是一样的,只是方式可能有点不一样,这里简单的贴一下集成 GRPC 的那块代码。

    public static void main(String[] args) {
        // 构造请求
        ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress("192.168.1.251", 7010).usePlaintext(true).build();
        PredictionServiceGrpc.PredictionServiceBlockingStub stub = PredictionServiceGrpc.newBlockingStub(channel);
        Predict.PredictRequest.Builder predictRequestBuilder = Predict.PredictRequest.newBuilder();
        Model.ModelSpec.Builder modelSpecBuilder = Model.ModelSpec.newBuilder();
        // 你的模型的名字
        modelSpecBuilder.setName("model");
        modelSpecBuilder.setSignatureName("");
        predictRequestBuilder.setModelSpec(modelSpecBuilder);
        TensorProto.Builder tensorProtoBuilder = TensorProto.newBuilder();
        // 模型接受的数据类型
        tensorProtoBuilder.setDtype(DataType.DT_FLOAT);
        TensorShapeProto.Builder tensorShapeBuilder = TensorShapeProto.newBuilder();
        // 接受数据的 shape, 几维的数组,每一维多少个。我的测试数据是三个。
        tensorShapeBuilder.addDim(TensorShapeProto.Dim.newBuilder().setSize(1));
        tensorShapeBuilder.addDim(TensorShapeProto.Dim.newBuilder().setSize(3));

        // 我的测试数据,这里需要把输入的字符串进行编码。比如在我的编码下,比如将 : 呼延十 编码成下面三个数字。
        String s = "呼延十";
        List ret = new ArrayList<>();
        ret.add(348.0f);
        ret.add(3848.0f);
        ret.add(2557.0f);

        tensorProtoBuilder.setTensorShape(tensorShapeBuilder.build());
        tensorProtoBuilder.addAllFloatVal(ret);
        predictRequestBuilder.putInputs("input", tensorProtoBuilder.build());
        Predict.PredictResponse predictResponse = stub.predict(predictRequestBuilder.build());

        //  这里拿到的是一个 (1,1,3) 的矩阵。所以我们需要把他解码成我们想要的 tag. 涉及到你的 tag 列表。
        List output = predictResponse.getOutputsMap().get("output").getFloatValList();
        List tags = Arrays.asList("O", "B-PER", "I-PER", "B-LOC", "I-LOC", "B-ORG", "i-ORG");
        List rets = phraseFrom(s, output, tags);
        System.out.println(rets);

    }

    private static List phraseFrom(String q, List output, List tags) {
        List> partition = Lists.partition(output, tags.size());
        List idx = new ArrayList<>();
        for (List floats : partition) {
            for (int j = 0; j < floats.size(); j++) {
                if (floats.get(j) == 1.0f) {
                    idx.add(j);
                    break;
                }
            }
        }
        assert q.length() != idx.size();
        // 从 query 和每个字的 tag 解析成词语的意图。
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        char[] chars = q.toCharArray();
        List rets = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
            Integer tag = idx.get(i);
            if ((tag & 1) == 1 && sb.length() != 0) {
                String item = sb.toString();
                String ret = tags.get(idx.get(i - 1));
                rets.add(ret);
                sb.setLength(0);
                sb.append(chars[i]);
            } else {
                sb.append(chars[i]);
            }
        }
        if (sb.length() != 0) {
            String ret = tags.get(idx.get(q.length() - 1));
            rets.add(ret);
        }
        return rets;
    }

效果

项目开发完成后,模型预测正确率 97%(训练了 30 个 epoch), 线上预测与 TensorFlow serving 交互耗时 20ms.

运行环境

python 3.6.4
keras 2.2.4
tensorflow-gpu 1.14.0
JDK 1.8

相关链接

Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging

tensorflow serving 官网

bilstm-crf with tensorflow

bilstm-crf with keras


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完。



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