NLP-Beginner任务四学习笔记：基于LSTM+CRF的序列标注

**用LSTM+CRF来训练序列标注模型：以Named Entity Recognition为例**

数据集：CONLL 2003，https://www.clips.uantwerpen.be/conll2003/ner/

任务一博客链接：https://blog.csdn.net/qq_51983316/article/details/129314052

任务二博客链接：https://blog.csdn.net/qq_51983316/article/details/129387225

任务三博客链接：https://blog.csdn.net/qq_51983316/article/details/129470730

参考论文：
1、https://arxiv.org/pdf/1603.01354.pdf
2、https://arxiv.org/pdf/1603.01360.pdf

目录

一、数据集 

二、知识点学习 

（一）命名实体识别任务（NER）

1、基本概念

2、主要方法

（二）条件随机场（CRF）

1、基本概念

2、基于CRF的命名实体识别

（三）LSTM+CRF

1、模型原理

2、模型详解

3、CRF损失函数

（四）模型评估

1、混淆矩阵

2、精确率（Precision）

3、准确度（Accuracy）

4、召回率（Recall）

5、F1-score

三、实验

（一）代码实现

1、main.py

2、utils.py

（二）结果分析

一、数据集 

The first item on each line is a word, the second a part-of-speech (POS) tag, the third a syntactic chunk tag and the fourth the named entity tag.

原始数据集共有三个文件：train.txt, test.txt 和 dev.txt

CoNLL-2003共享任务数据文件包含由一个空格分隔的四列。每个单词都放在单独的一行，每个句子后面都有一个空行。每行上的第一项是一个单词，第二项是词性标签，第三项是句法组块标签，第四项是命名实体标签。块标记和命名实体标记的格式为I-TYPE，这意味着单词位于TYPE类型的短语内。只有当同一类型的两个短语紧跟在一起时，第二个短语的第一个单词才会有标记B-type，以显示它开始了一个新短语。标记为O的单词不是短语的一部分。下面是一个示例： 

原数据：
Peter NNP B-NP B-PER
Blackburn NNP I-NP I-PER
输入文本： Peter Blackburn
输出序列： B-PER I-PER

---

原数据：
EU NNP B-NP B-ORG
rejects VBZ B-VP O
German JJ B-NP B-MISC
call NN I-NP O
to TO B-VP O
boycott VB I-VP O
British JJ B-NP B-MISC
lamb NN I-NP O
输入文本： EU rejects German call to boycott British lamb.
输出序列： B-ORG O B-MISC O O O B-MISC O O

二、知识点学习 

（一）命名实体识别任务（NER）

1、基本概念

命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等 NLP 应用领域的重要基础工具。一般而言，NER的任务就是识别出待处理文本中三大类（实体类、时间类和数字类）、七小类（人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比）命名实体。

NER英文命名实体识别的目标是识别句子中每个词语的实体类型，包括5大类：PER（人名）、LOC（地名）、ORG（组织名）、MISC（其它类型实体）、O（非实体）。

由于实体可能是由多个词语构成的，因此使用标注B、l来区分该词语是该实体的起始词（Begin）还是中间词（Inside） 

但随着 NLP 任务的不断扩充，在特定领域中会出现特定的类别，比如医药领域中，药名、疾病名称等类别。同时，实体类型是根据需求人为定义的，这种定义可以是有层次的。例如，产品类是一个大类，下面可能会包含手机类、电脑类、照相机类等等。这种定义就是本体建模。

NER任务常转化为序列标注问题，利用BIO、BIOES和BMES等常用的标注规则对经过分词的文本进行token标注。序列标注的命名实体识别方法中，CNN、BERT、LSTM等深度模型与条件随机场CRF结合已经成为最主流和普遍的方法。

2、主要方法

（1）基于规则和字典的方法：规则的设计一般基于句法、语法、词汇的模式及特定领域的知识。 制定好规则和词典后，通常使用匹配的方式对文本进行处理以实现命名实体识别。
（2）基于传统机器学习的方法，命名实体识别往往被视作序列标注问题，主要有以下方法： 

• 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)
• 最大熵(Maximum Entropy, ME) 
• 最大熵马尔可夫模型(Maximum Entropy Markov Model, MEMM) 
• 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)
• 条件随机场( Conditional Random Fields, CRF) 

（3）基于深度学习的方法，近年往往在基于神经网络的结构上加入注意力机制、图神经网络、迁移学习、远监督学习等热门研究技术进行NER任务的实现，主要有以下方法： 

• BiLSTM-CRF
• IDCNN-CRF
• CAN-NER
• BERT-Attention

（二）条件随机场（CRF）

1、基本概念

条件随机场（CRF）是一种在已知一组输入随机变量条件的情况下，输出另一组随机变量的条件概率分布模型；其前提是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场；条件随机场可以应用于不同类型的标注问题，例如：单个目标的标注、序列结构的标注和图结构的标注等。

CRF模型是在隐马尔可夫模型（HMM）模型的基础上发展起来的。根据HMM模型的齐次马尔科夫性假设：假设隐藏的马尔科夫链在任意时刻 t 的状态只依赖于其前一时刻的状态，与其他时刻的状态及观测无关，也与时刻 t 无关。但CRF模型不仅考虑前一时刻的状态，还考虑其前面与后面的多个状态。因此一般来说，CRF会具有更好的标记性能。

假设训练集为 ，对应的标记序列为  以及多个特征函数，CRF 模型参数  和 的参数形式和条件概率分布  公式如下：

可以看出 CRF 有两类特征函数：其中一类是定义在  上下文的局部特征函数，这类特征函数和当前节点和上一节点有关，J 是定义在该节点的局部特征函数的总个数，i 是当前节点在序列的位置，公式如下：

另一类特征函数是定义在 y 节点上的节点特征函数，只和当前节点有关，K 是定义在该节点的节点特征函数的总个数，i 是当前节点在序列的位置，公式如下：

2、基于CRF的命名实体识别

采用 CRF 模型对每个字标注对应实体类型的BIO标记，BIO 标记有 B-Person-人名的开始部分、I-Person-人名的中间部分、B-Organization-组织机构的开始部分、I-Organization-组织机构的中间部分和 O-非实体信息。

例如：句子“白居易是中国杰出的诗人”，其对应的观察序列和标注序列如下所示：

根据 CRF 的特征函数可以构建上下文特征、词本身特征和词性特征等，如下：

（三）LSTM+CRF

1、模型原理

BiLSTM-CRF 的命名实体识别模型架构图如下：（来自论文《Neural Architectures for Named Entity Recognition》），每个句子按照词序逐个输入双向LSTM中，结合正反向隐层输出得到每个词属于每个实体类别标签的概率，输入CRF中，优化目标函数，从而得到每个词所属的实体类别。

其中 BiLSTM 层的输入是每个词的向量表示；BiLSTM 层的输出是当前时刻的输入属于每个实体类别标签的概率；CRF 层主要负责计算得分，确定最终的标注序列。

2、模型详解

假设 x 是一个短句子序列，共包含5个单词，记为（w0,w1,w2,w3,w4）。其中，x 中 [w0,w1] 是人名，[w3] 是组织机构名称，其他非实体均为“O”。

第一层为词嵌入层。句中的每个单词是一条包含词嵌入和字嵌入的词向量，词嵌入通常是事先训练好的，字嵌入则是随机初始化的。所有的嵌入都会随着训练的迭代过程被调整。

第二层为 BiLSTM 编码。该层的输入是将单个词w0通过onehot编码，词嵌入之后的k维稠密向量，BiLSTM层的输出表示该单词对应各个类别的分数，见下图：

其中，W0，BiLSTM节点的输出是1.5 (B-Person), 0.9 (I-Person), 0.1 (B-Organization), 0.08 (I-Organization) and 0.05 (O)，输出这些标签的概率得分后将其传入CRF层。

第三层为CRF打分层。所有的经 BiLSTM 层输出的分数将作为 CRF 层的输入，类别序列中分数最高的类别就是预测的最终结果。

从上述描述来看，BiLSTM已然可以完成分类和序列标注工作，那CRF的作用又体现在哪里呢，是不是也可以去掉CRF层？

因为BiLSTM模型的结果是单词对应各类别的分数，我们可以选择分数最高的类别作为预测结果。如W0，“B-Person”的分数最高（1.5），那么我们可以选定“B-Person”作为预测结果。同样的，w1是“I-Person”, w2是“O”,w3是 “B-Organization” ，w4是 “O”。尽管我们在该例子中得到了正确的结果，如左图。但实际情况并不总是这样，如右图。

很明显，右图BiLSTM的输出并不正确。因此，CRF是必要的。

CRF能为BiLSTM提供转换的一些约束，拿词性标注举例子，形容词后面大概率会跟名词，名词后面大概率会跟动词，还可以提供整个序列的概率统计，前面出现了某些单词后，这个位置应该是谓词。因为LSTM只是对每一步的向量进行过滤和叠加，这些信息是LSTM不好捕捉的。

CRF层的约束可以在训练数据时被CRF层自动学习得到。

可能的约束条件如下，有了这些有用的约束，错误的预测序列将会大大减少。

• 句子的开头应该是“B-”或“O”，而不是“I-”。
• “B-label1 I-label2 I-label3…”，在该模式中，类别1,2,3应该是同一种实体类别。比如，“B-Person I-Person” 是正确的，而“B-Person I-Organization”则是错误的。
• “O I-label”是错误的，命名实体的开头应该是“B-”而不是“I-”。

因此，BiLSTM可以捕捉长距离的上下文信息，对于每一步能获得很好的语意向量，CRF是对整个序列进行似然概率统计，并且捕捉转换信息，将两者结合起来可以互补不足。

3、CRF损失函数

CRF损失函数由两部分组成，真实路径的分数 和 所有路径的总分数。真实路径的分数应该是所有路径中分数最高的。其中每条路径上的损失函数都包括两种类型的分数（状态分数+转移分数）。

（1）状态分数(Emission score)：也称发射分数（状态分数），该分数来自BiLSTM层的输出，如上左图所示，w0被预测为B-Person的分数是1.5，该分数为发射分数。

（2）转移分数：表示从一个类别转移至另一个类别的得分，所有类别间的转移分数矩阵如下：【为了使转移分数矩阵更具鲁棒性，我们加上START 和 END两类标签。START代表一个句子的开始，END代表一个句子的结束】

实际上，转移矩阵是BiLSTM-CRF模型的一个参数。在训练模型之前，你可以随机初始化转移矩阵的分数。这些分数将随着训练的迭代过程被更新，换言之，CRF层可以自己学到这些约束条件。

总体而言，CRF 的损失函数计算公式如下所示：

其中，对于5个词组成的句子，假定类别标签有5个(B-Person, I-Person, B-Organization, I-Organization, O)，其可能的类别序列有，即 N = 3125。

---

总之，LSTM-CRF的模型结构如下：（来自论文《End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF》）

LSTM+CRF模型用字符级别的embedding作为输入捕捉字符信息，然后将其跟单词embedding拼接起来作为BiLSTM的输入。然后BiLSTM的输出给到CRF模型来进行序列的联合解码。BiLSTM的输入和输出都加了dropout。实验表明dropout可以有效提升模型表现。

from "End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF" 

代码实现：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence
from torch.nn.utils.rnn import pad_packed_sequence
from torchcrf import CRF  # pytorch-crf包提供了一个CRF层的PyTorch版本实现


"""定义神经网络模型类 LSTM_CRF"""
class LSTM_CRF(nn.Module):

    # vocab_size: 词汇表的大小（即词汇量）。
    # tag_to_index: 一个字典，将标签映射到索引。
    # embedding_size: 嵌入层的维数。
    # hidden_size: 隐藏层的大小。
    # max_length: 句子的最大长度。
    # vectors: 预训练词向量（默认为None）。

    def __init__(self, vocab_size, tag_to_index, embedding_size, hidden_size, max_length, vectors=None):
        # 调用父类的初始化函数
        super(LSTM_CRF, self).__init__()
        self.embedding_size = embedding_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.vocab_size = vocab_size
        # 标签到索引的映射字典
        self.tag_to_index = tag_to_index
        # 标签数量
        self.target_size = len(tag_to_index)
        # 初始化嵌入层，如果提供了预训练词向量，则使用预训练词向量进行初始化
        if vectors is None:
            self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size)
        else:
            self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(vectors)
        # 初始化BiLSTM模型
        # hidden_size // 2 是整除运算符，表示将 hidden_size 的值除以 2 并向下取整，得到的结果作为新的 hidden_size 的值。
        # 这个操作的目的是将 LSTM 层的 hidden_size 拆成两个部分，以便实现双向 LSTM。
        # 如果 hidden_size 的值为 100，则 hidden_size // 2 的值为 50，即每个方向上的 LSTM 的 hidden_size 值都是 50。
        self.lstm = nn.LSTM(embedding_size, hidden_size // 2, bidirectional=True)
        # 定义一个全连接层，将隐藏层的输出映射到标签的数量
        self.hidden_to_tag = nn.Linear(hidden_size, self.target_size)
        # 定义条件随机场层
        self.crf = CRF(self.target_size, batch_first=True)
        # 存储最大句子长度
        self.max_length = max_length

    # 定义函数，根据给定的句子长度列表生成一个掩码
    def get_mask(self, length_list):
        # 函数根据输入的句子长度列表生成一个掩码张量，掩码张量用于屏蔽输入句子中的填充元素
        mask = []
        # 零填充: 根据长度列表生成掩码张量，其中长度小于最大长度的位置用0填充，否则用1填充。
        for length in length_list:
            mask.append([1 for i in range(length)] + [0 for j in range(self.max_length - length)])
        return torch.tensor(mask, dtype=torch.bool)

    # 定义LSTM层的前向传递函数
    def LSTM_Layer(self, sentences, length_list):
        # 将输入序列嵌入到低维空间中
        embeds = self.embedding(sentences)
        # 使用pack_padded_sequence函数将嵌入序列打包
        packed_sentences = pack_padded_sequence(embeds, lengths=length_list, batch_first=True, enforce_sorted=False)
        # 使用LSTM层处理打包后的序列
        lstm_out, _ = self.lstm(packed_sentences)
        # 将打包后的序列解包
        result, _ = pad_packed_sequence(lstm_out, batch_first=True, total_length=self.max_length)
        # 将结果传递到全连接层中进行标记预测
        feature = self.hidden_to_tag(result)
        return feature

    # 计算给定排放分数的标签序列的条件对数似然性
    def CRF_layer(self, input, targets, length_list):
        """input：发射得分张量，大小为(seq_length, batch_size, num_tags)或(batch_size, seq_length, num_tags)，取决于batch_first参数是否为 True。
        targets：标记序列张量，大小为(seq_length, batch_size)或(batch_size, seq_length)，取决于batch_first参数是否为True。
        length_list：每个句子的实际长度列表。

        该函数调用了self.crf，它是一个torchcrf库中的CRF层。它接受3个参数：
        emissions：发射得分张量，大小为(seq_length, batch_size, num_tags)或(batch_size, seq_length, num_tags)，取决于batch_first参数是否为True。
        tags：标记序列张量，大小为(seq_length, batch_size)或(batch_size, seq_length)，取决于batch_first参数是否为True。
        mask：掩码张量，大小为(seq_length, batch_size)或(batch_size, seq_length)，取决于batch_first参数是否为True。
        """
        return self.crf(input, targets, self.get_mask(length_list))

    def forward(self, sentences, length_list, targets):
        # length_list 包含了每个句子的实际长度；targets 包含了每个句子中每个词对应的标签
        # 调用 LSTM_Layer 方法对输入序列进行处理得到 x。
        x = self.LSTM_Layer(sentences, length_list)
        # 将 x 和 targets 传递给 CRF_layer 方法，用于计算条件对数似然
        x = self.CRF_layer(x, targets, length_list)
        return x

    def predict(self, sentences, length_list):
        out = self.LSTM_Layer(sentences, length_list)
        mask = self.get_mask(length_list)
        # 将 LSTM_Layer 的输出 out 和 mask 传递给 decode 方法来预测每个词对应的标签序列，然后将预测得到的标签序列返回。
        return self.crf.decode(out, mask)

（四）模型评估

1、混淆矩阵

在模型评价中，一般会用准确度（Accuracy）评估模型好坏，但准确度并不总是衡量分类性能的重要指标，准确度、召回率和F1-score在评测分类模型性能起到非常重要的作用。为了帮助确定这些指标的重要性，定义了混淆矩阵：

True Positives (TP)：正确分类为阳性的阳性实例数

False Positives (FP)：错误分类为阳性的阴性实例数

True Negatives (TN)：正确分类为否定的否定实例数

False Negatives (FN)：错误分类为阴性的阳性实例数

2、精确率（Precision）

精确率（Precision）是真正例（TP）占所有正例（TP+FP）的比例。精确率也叫查准率，以物体检测为例，精确率高表示模型检测出的物体中大部分确实是物体，只有少量不是物体的对象被当成物体。该指标能够说明模型的正例预测有多精确。当我们认为假阳性比假阴性更重要时，精确度很重要（例如反欺诈识别）。

3、准确度（Accuracy）

准确率(Accuracy)是最直观的评价指标，即模型判断正确的数据(TP+TN)占总数据的比例。

使用准确度的一个问题是当数据不平衡时，没法准确评估精度，数据越不平衡，问题就越严重。

4、召回率（Recall）

召回率（Recall）是模型正确判断出的正例(TP)占数据集中所有正例的比例。召回率也叫查全率，该指标衡量了模型能够正确召回的实际正例的数量。当我们认为假阴性比假阳性更重要时，召回很重要（例如，癌症检测）。

这种权衡试图解决的问题以及偏向误报而非误报的任何固有后果（反之亦然）。

以癌症为例：

设计一个具有高召回率的模型可以识别大多数癌症患者（真阳性），挽救他们的生命，但代价是将健康个体误诊为癌症（假阳性），让他们接受昂贵而危险的治疗。另一方面，设计一个精确的模型可以得到可靠的诊断（即，预测患有癌症的人很可能确实患有癌症），但代价是无法识别每个患有该疾病的人（假阴性），从而对那些未被诊断的人造成潜在的致命后果。（因为假阴性会导致死亡，我们的分类阈值可能会被设置为优化查全率而非查准率）。

5、F1-score

考虑到这种相互竞争的权衡，拥有一个同时考虑精确度和召回率的单一性能指标将非常重要。因此，诞生了F1-score，该指标同时考虑了精确度和召回率，通过取两个指标的调和平均值来计算：

在精确度或召回率较差的情况下，F1-score也会较差。只有当准确率和召回率都有很好的表现时，F1-score才会很高。它是比较多分类器性能的一种很好的方法。当在多个模型之间进行选择时，所有模型都具有不同的精度和/或召回值，它在实践中经常被用作根据性能对模型进行排名的度量。

三、实验

参数设置：

训练集：train.txt中前14000条数据

测试集：test.txt中前3200条数据
模型：LSTM-CRF
词嵌入初始化：GloVe预训练模型初始化（glove.6B.50d.txt）

random_seed：2023
学习率：0.001

n_classes = 5  # 分类个数
batch_size：250
embedding_size：50  # 每个词向量有几维
hidden_size：50
epochs：20

运行环境：

python：3.7

pytorch：1.7.0（gpu）

torchtext：0.8.0

cuda版本：10.1

（一）代码实现

1、main.py

import os
import numpy as np
import time
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from torchtext.vocab import Vectors
from utils import read_data
from utils import get_dataloader
from utils import pre_processing
from utils import compute_f1
from model import LSTM_CRF


# 参数设置
n_classes = 5  # 分类个数
batch_size = 250
embedding_size = 50  # 每个词向量有几维（几个特征）
hidden_size = 50
epochs = 20
vectors = Vectors('data/glove.6B.50d.txt')


def train(model, vocab_size, tag2idx, embedding_size, hidden_size, max_length, vectors=None):
    # model: 要训练的模型，类型为 LSTMCRF。
    # vocab_size: 词汇表大小，即训练集中不同词汇的数量。
    # tag2idx: 标签到索引的映射字典。
    # embedding_size: 嵌入层的维度大小。
    # hidden_size: LSTM 隐藏层的维度大小。
    # max_length: 训练集中句子的最大长度。
    # vectors: 预训练的词向量矩阵。
    model = model(vocab_size, tag2idx, embedding_size, hidden_size, max_length, vectors=vectors)
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
    # loss_history 记录了每个 epoch 的平均损失，f1_history 记录了每个 epoch 的平均 F1 分数
    loss_history = []
    # 训练集数据加载器的长度，等于训练集中的样本数量除以batch size
    print("dataloader length: ", len(train_dataloader))
    model.train()
    f1_history = []
    # 循环次数为epochs，epoch次数 = 迭代次数 / batch size；迭代次数 = 样本数量 / batch size
    for epoch in range(epochs):
        total_loss = 0.
        f1 = 0
        for idx, (inputs, targets, length_list) in enumerate(train_dataloader):
            # 梯度清零，以免梯度累积
            model.zero_grad()
            # 计算每个样本的损失，并将损失加到总损失中。损失是模型的负对数似然损失
            loss = (-1) * model(inputs, length_list, targets)
            total_loss += loss.item()
            # 这两行代码计算每个样本的预测结果，并将F1分数加到总F1分数中
            pred = model.predict(inputs, length_list)
            f1 += compute_f1(pred, targets, length_list)
            # 计算模型的梯度、对梯度进行剪裁，然后使用优化器
            loss.backward()
            torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 0.5)
            optimizer.step()
            # 每 10 个批次输出一次当前 epoch 的平均损失和 F1 分数
            if (idx + 1) % 10 == 0 and idx:
                cur_loss = total_loss
                loss_history.append(cur_loss / (idx+1))
                f1_history.append(f1 / (idx+1))
                total_loss = 0
                # batch指一次性处理的一组训练样本，将其分为多个小批次，每个小批次包含的样本数量为batch size
                print("epochs : {}, batch : {}, loss : {}, f1 : {}".format(epoch+1, idx*batch_size,
                                                                           cur_loss / (idx * batch_size), f1 / (idx+1)))
    # 绘制损失图
    plt.plot(np.arange(len(loss_history)), np.array(loss_history))
    plt.xlabel('Iterations')
    plt.ylabel('Training Loss')
    plt.title('LSTM+CRF model')
    plt.show()
    # 绘制f1得分图
    plt.plot(np.arange(len(f1_history)), np.array(f1_history))
    plt.title('train f1 scores')
    plt.show()

    # 将模型设置为评估模式，这意味着在模型的前向传播过程中，不会更新权重，也不会计算梯度，以加快模型的执行速度
    model.eval()
    f1 = 0
    f1_history = []
    s = 0
    with torch.no_grad():
        # 迭代测试数据集的每个batch，其中inputs是输入序列，targets是对应的标签序列，length_list是每个输入序列的实际长度。
        for idx, (inputs, targets, length_list) in enumerate(test_dataloader):
            loss = (-1) * model(inputs, length_list, targets)
            total_loss += loss.item()
            # 使用模型进行预测，并返回预测的标签序列
            pred = model.predict(inputs, length_list)
            # 计算预测标签序列和真实标签序列之间的F1值，并将结果累加到f1中
            f1 += compute_f1(pred, targets, length_list) * 250
    print("f1 score : {}, test size = {}".format(f1/3200, 3200))


if __name__ == '__main__':
    x_train, y_train = read_data("data/train.txt", 14000)
    x_test, y_test = read_data("data/test.txt", 3200)
    word2idx, tag2idx, vocab_size = pre_processing()
    train_dataloader, train_max_length = get_dataloader(x_train, y_train, batch_size)
    test_dataloader, test_max_length = get_dataloader(x_test, y_test, 250)
    train(LSTM_CRF, vocab_size, tag2idx, embedding_size, hidden_size, max_length=train_max_length, vectors=None)

2、utils.py

import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset


""" 读取数据 """
def read_data(path, length):  # length 限制读取的句子数量
    sentences_list = []         # 每一个元素是一整个句子
    sentences_list_labels = []  # 每个元素是一整个句子的标签
    with open(path, 'r', encoding='UTF-8') as f:
        sentence_labels = []    # 每个元素是这个句子的每个单词的标签
        sentence = []           # 每个元素是这个句子的每个单词

        for line in f:
            line = line.strip()  # 对于文件中的每一行，删除字符串前后的空白字符
            if not line:        # 如果遇到了空白行
                if sentence:    # 如果上一个句子不是空句子（防止空白行连续多个，导致出现空白的句子）
                    sentences_list.append(' '.join(sentence))  # 将单词合并为句子，并将该句子加入到列表sentences_list中
                    sentences_list_labels.append(' '.join(sentence_labels))  # 将标签合并为标签序列，并将该标签序列加入到列表sentences_list_labels中

                    sentence = []
                    sentence_labels = []  # 重置，开始处理下一个句子的单词和标签
            else:
                res = line.split()  # 将一行字符串按空格划分为单词、空格、标签、空格四个部分
                assert len(res) == 4  # 断言每一行都必须划分为4个部分
                if res[0] == '-DOCSTART-':  #如果该行为起始标志，忽略该行，开始处理下一行
                    continue
                sentence.append(res[0])  # 将单词加入到sentence列表中
                sentence_labels.append(res[3])  # 将标签加入到sentence_labels列表中

        if sentence:            # 处理最后一个句子，防止最后一个句子没有空白行
            sentences_list.append(' '.join(sentence))
            sentences_list_labels.append(' '.join(sentence_labels))
    return sentences_list[:length], sentences_list_labels[:length]  # 返回处理好的句子及其对应的标签序列，length指定了返回的句子数量


""" 构建词典（分词）"""
def build_vocab(sentences_list):  # sentences_list 包含多个句子的列表
    vocab = []
    # 使用列表解析式将 sentences 拆分成单个单词，并返回一个由这些单词组成的列表。
    for sentences in sentences_list:
        vocab += [word for word in sentences.split()]
    # 首先使用 set 函数将列表中的元素去重，然后将去重后的元素转换为列表
    return list(set(vocab))


""" 自定义数据集 """
class ClsDataset(Dataset):  # 用于将输入的数据和标签转换为可迭代的数据集对象
    def __init__(self, x: torch.Tensor, y: torch.Tensor, length_list):
        self.x = x
        self.y = y
        self.length_list = length_list
    def __getitem__(self, index):  # 返回给定索引的数据项
        data = self.x[index]  # 使用给定索引从输入特征张量中获取相应的输入数据
        labels = self.y[index]  # 使用给定索引从目标变量张量中获取相应的标签数据
        length = self.length_list[index]  # 使用给定索引从输入序列长度列表中获取相应的序列长度
        return data, labels, length
    def __len__(self):  # 返回数据集的长度
        return len(self.x)


""" 返回单词在字典中的索引 """
def get_idx(word, d):
    # 判断字典 d 中是否包含单词 word 的索引，如果包含则返回该索引
    if d[word] is not None:
        return d[word]
    # 如果字典 d 中不包含单词 word 的索引，则返回字典中预先定义好的 '' 对应的索引
    else:
        return d['']


""" 将句子转换为由词汇表中的单词索引组成的向量 """
def sentence2vector(sentence, d):  # d为词汇表，由单词索引组成的字典
    # 使用列表推导式将句子分割成单词，对于每个单词调用get_idx函数获得它在字典中的索引，然后将所有的单词索引组成的列表返回
    return [get_idx(word, d) for word in sentence.split()]


"""用指定值填充序列"""
def padding(x, max_length, d):
    length = 0
    # 确定填充长度后，将  对应的值标记添加到 x 的末尾，进行填充
    for i in range(max_length - len(x)):
        x.append(d[''])
    return x


""" 将原始文本数据集 x 和 y 转换为 PyTorch 的数据加载器 """
def get_dataloader(x, y, batch_size):
    word2idx, tag2idx, vocab_size = pre_processing()  # 预处理数据并建立词表和标签表
    inputs = [sentence2vector(s, word2idx) for s in x]  # 每一个句子都转化成vector
    targets = [sentence2vector(s, tag2idx) for s in y]
    # 计算每个句子的长度
    length_list = [len(sentence) for sentence in inputs]
    # 找到最长的句子的长度并将其截断为124
    max_length = max(max(length_list), 124)
    # 使用padding将每个句子填充为最大长度
    inputs = torch.tensor([padding(sentence, max_length, word2idx) for sentence in inputs])
    targets = torch.tensor([padding(sentence, max_length, tag2idx) for sentence in targets], dtype=torch.long)
    # 创建数据集并使用DataLoader加载数据
    dataset = ClsDataset(inputs, targets, length_list)
    dataloader = DataLoader(dataset, shuffle=False, batch_size=batch_size)
    # 返回数据加载器和最大长度
    return dataloader, max_length


""" 数据预处理 """
def pre_processing():
    # 调用 read_data 函数读取训练集和测试集数据，返回两个元组，每个元组包含两个列表，分别是输入数据和标签数据
    x_train, y_train = read_data("data/train.txt", 14000)
    x_test, y_test = read_data("data/test.txt", 3200)
    # 调用 build_vocab 函数，分别对输入和标签数据建立词汇表。这里将训练集和测试集合并后一起建立词汇表。
    d_x = build_vocab(x_train+x_test)
    d_y = build_vocab(y_train+y_test)
    # 将每个词汇/标签映射到一个唯一的整数，用字典存储。字典的键是词汇/标签，值是整数。
    word2idx = {d_x[i]: i for i in range(len(d_x))}
    tag2idx = {d_y[i]: i for i in range(len(d_y))}
    # 为起始标签和终止标签分别添加索引值。这些标签通常用于序列标注任务中。
    tag2idx[""] = 9
    tag2idx[""] = 10
    # 为填充标记添加索引。将填充标记添加到词汇表和标签字典的末尾。
    pad_idx = len(word2idx)
    word2idx[''] = pad_idx
    tag2idx[''] = len(tag2idx)
    # 计算词汇表的大小，建立标签到索引的反向映射字典。输出标签到索引的字典。
    vocab_size = len(word2idx)
    # idx2tag = {value: key for key, value in tag2idx.items()}
    print(tag2idx)
    # 返回词汇表、标签字典和词汇表大小
    return word2idx, tag2idx, vocab_size


""" 计算F1-score """
def compute_f1(pred, targets, length_list):
    # 初始化 TP, FN 和 FP
    tp, fn, fp = [], [], []
    # 共有15个标签
    for i in range(15):
        tp.append(0)
        fn.append(0)
        fp.append(0)
    # 遍历每个句子的标签预测结果和真实标签，更新计数。
    for i, length in enumerate(length_list):
        for j in range(length):
            # 获取预测的标签和真实的标签。
            a, b = pred[i][j], targets[i][j]
            # 若预测的标签和真实的标签一致，则增加标签的 TP 计数。
            if (a == b):
                tp[a] += 1
            else:
                fp[a] += 1
                fn[b] += 1
    # 计算所有有效标签的TP/FP/FN
    tps = 0
    fps = 0
    fns = 0
    for i in range(9):
        tps += tp[i]
        fps += fp[i]
        fns += fn[i]
    # 计算 Precision 和 Recall
    p = tps / (tps + fps)
    r = tps / (tps + fns)
    # 计算 F1 分数并返回
    return 2 * p * r / (p + r)

（二）结果分析

 

总结：

由于是初学者，学习过程中参考了很多大佬的资料和代码，均附上参考链接：

1、https://blog.csdn.net/Raki_J/article/details/122435674

2、邱锡鹏——《神经网络与深度学习》

3、https://blog.csdn.net/qq_42365109/article/details/119246515

4、NLP入门（四）命名实体识别（NER） - 简书 (jianshu.com)

5、命名实体识别系列（一）NER任务介绍_一鸣鸣的博客-CSDN博客

6、https://blog.csdn.net/weixin_45884316/article/details/118684681

7、https://blog.csdn.net/qq_41773806/article/details/115598437

8、https://zhuanlan.zhihu.com/p/519982682

9、https://cloud.tencent.com/developer/article/1490456

10、https://blog.csdn.net/qfikh/article/details/103588744

以上就是NLP-Beginner的任务四，欢迎各位前辈批评指正！