深入了解Allennlp细

叁歲伎倆 2022-09-17 01:55 186阅读 0赞

#  #

前言

本次将要介绍的是[Allennlp][]框架，这是一个基于Pytorch，面向深度学习中的自然语言处理领域的框架，提供了众多的新兴算法和预训练模型，只需要简单的几行代码就可以完成很棒的功能。

本次教程，通过示例代码来讲解不同模块的使用方法和原理，希望通过本篇博文，大家能够顺利使用上[Allennlp][]，因为相比纯手动撸Pytorch，[Allennlp][]真的能够加速Idea的实现。

> 参考论文： [AllenNLP: A Deep Semantic Natural Language Processing Platform][AllenNLP_ A Deep Semantic Natural Language Processing Platform]

## 概念 ##

Allennlp将NLP任务处理流程中的各个阶段都做了一定程度的抽象，在软件设计上讲就是，实现了高内聚，低耦合，让我们能够专注于特定模块的逻辑，而无需其他流程的改动，极大程度上减少了工作量。

那基础且重要的处理流程有：

*  DatasetReader：从文件中读取数据，转化为Instance集合
 *  Model：模型主体
 *  Iterator：迭代数据，提取batch数据
 *  Trainer：模型训练器，并记录metric
 *  Predictor：使用训练好的模型来预测数据

以上每个流程是松耦合的，没有强关联，需要全局配置的东西非常少。比如在NLP处理中最常见的一个：num\_embedding/vocab\_size 需要提前全局给定，或者使用单独的配置来存储，只不过带来的问题就是这个配置在很多地方都可能会使用到，故参数的传递就又会增加代码的冗杂度，使用起来很不方便。在Allennlp中会有一个vocabulary全局存储，无需单独配置，且提供函数接口调用获取，非常简单。

那么接下来我将随着NLP的任务处理流程来讲解不同流程的不同组件使用方法，首先就是DatasetReader ...

## DatasetReader ##

数据预处理，繁琐无聊但又少不了，而Allennlp让我们只关注于核心的数据读取，通用的东西早已封装好，核心的逻辑一个都逃不了，比如在DatasetReader我们只需要实现两个函数：\_read , text\_to\_instance，即可完成数据预处理整个流程，其他的比如build\_vocabulary, idx2word, word2idx, get\_vocab\_size等都帮我们做袅，就问你这个工具棒不棒，妙不妙。

别以为\_read和text\_to\_instance函数逻辑有多复杂，其实再简单不过了：

1.  从本地读取数据
2.  从数据中读取相关数据字段
3.  将提取的数据转化成Instance数组

示例代码如下：

@DatasetReader.register("pos")
    class PosDatasetReader(DatasetReader):
        """
        DatasetReader for PoS tagging data, one sentence per line, like
        The###DET dog###NN ate###V the###DET apple###NN
        """
        def __init__(self, token_indexers: Dict[str, TokenIndexer] = None) -> None:
            super().__init__(lazy=False)
            self.token_indexers = token_indexers or {"tokens": SingleIdTokenIndexer()}
        def text_to_instance(self, tokens: List[Token], tags: List[str] = None) -> Instance:
            sentence_field = TextField(tokens, self.token_indexers)
            fields = {"sentence": sentence_field}
    
            if tags:
                label_field = SequenceLabelField(labels=tags, sequence_field=sentence_field)
                fields["labels"] = label_field
    
            return Instance(fields)
        def _read(self, file_path: str) -> Iterator[Instance]:
            with open(file_path) as f:
                for line in f:
                    pairs = line.strip().split()
                    sentence, tags = zip(*(pair.split("###") for pair in pairs))
                    yield self.text_to_instance([Token(word) for word in sentence], tags)

读取的Instance集合结构如下所示：

![734577c0e0d5bb4ded0ed1cb7eaad43a.png][]

✨ 代码很简单。不过需要注意这里的text\_to\_instance函数是**重写**，另外也可以将text\_to\_instance中的代码搬迁到\_read中去，程序不会出错，只不过鉴于设计模式中的**单一职责**规定，建议将不同逻辑的代码使用不同函数进行隔离。

这个时候，有心人会注意到，DatasetReader 和 Pytorch中的Dataset、DataLoader的异同点是啥？

答：DatasetReader是对后两者的部分抽象融合。

*  相同点
    
     *  都完成数据的读取与抽象的功能
     *  都能够实现数据的懒加载（针对于大数据量的情况）
     *  都有加速数据读取的性能的机制
    
      
    
 *  不同点
    
     *  DatasetReader合二为一，更加简单易懂
     *  DatasetReader只需要实现一个函数即可完成所有功能（并不是说所有功能在DatasetReader中实现，而是配合其他模块一起实现）
     *  DatasetReader能够在数据类型上支持多种不同NLP任务
     *  其他的我都不说了，反正很简单......

说了不同点，可还没有说到其核心强大之处。我将以三点说： - 懒加载数据 - 约定胜于配置 - 不同类型的Field

### 懒加载 ###

在编写\_read函数的时候，使用yield关键字返回数据，DatasetReader于是对于数据的读取天然有着一种lazy generator模式，支持懒加载数据，只需要在传递lazy参数就行。

当然，对内存有所优化，在时间上就会有所消耗，这是所有算法都不能避免的，针对不同的数据集使用不同的数据加载模式。

### 约定胜于配置 ###

细心的朋友会发现，我们重写的是\_read函数，这是一个私有函数，也是整个数据读取最核心的函数，Allennlp帮我们完成了read函数，并会自动调用\_read函数读取数据。我们只需要实现这个函数，其他数据整理与读取进度条的展示等附带功能就会自动帮我们完成。

### 不同类型的Field ###

DatasetReader最终返回的是Instance实例的集合，而Instance实际上是一个字典类型的数据：`MutableMapping[str, Field]`，value是Field类型的数据，常用的Field类型有：

*  TextField
 *  LabelField
 *  SequenceLabelField
 *  KnowledgeGraphField
 *  ...

首先，Field的作用是存储token相关信息，不同的Field实现类能够存储不同任务下的数据结构信息，比如sentence-classification与POS/NER的数据结构就不一样。且不同实现有不同的处理方法，Allennlp给我们提供了很多内置实现，详细可以去看[官方代码][Link 1]，这里我就不一一介绍，简单介绍几个：TextField，LabelField

先看TextField，用来存储序列（tokens）数据，在初始化的时候是需要传递token\_indexers，以对数据进行索引映射。

而LabelField和SequenceLabelField就不需要token\_indexers，因为本身就是label标签，无需使用不同的索引映射，故使用统一默认（SingleId）的索引映射处理即可。

好了，我们知道了Instance是如何使用Field存储数据，那如何把字段塞进model.forward函数中去呢？

答：Instance中的key值与forward函数中的参数名对应。

比如以上代码中，每个Instance有sentence和label两个字段（Field），故在model.forward函数也有与之对应的参数名，如：

@Model.register("lstm-tagger")
    class LstmTagger(Model):
    
        # 其他函数我就不展示出来了
        def forward(self,
                    sentence: Dict[str, torch.Tensor],
                    label: torch.Tensor = None) -> Dict[str, torch.Tensor]:
            pass

【思考题】：咳咳～～，细心的朋友可能会观察到，sentence的数据类型是`Dict[str, torch.Tensor]`，可我在Instance中sentence键上存储的就是TextField。前面也说了，TextField本身就是需要将数据转化成index，然后用pytorch包装成torch.Tensor数据类型，那为什么会是Dict\[str,torch.Tensor\]数据类型呢？ 【线索】：token\_indexers , 思考五秒钟......

## token\_indexers & token\_embedders ##

为了讲清楚上面这个问题，我们再跟随着sentence这个字段从读取到映射成词向量这整个流程来讲解。

sentence字段的处理分为以下几个阶段： 1. tokenizer -> 分词 2. Token -> 转化为单个Token对象 3. Instance -> 转化为Instance实例 4. Iterator -> 并组装成batch模式 5. model.forward -> 塞给模型去执行 6. token\_embedders -> 将idx转化成词向量

1.  **tokenizer -> 分词**

这个过程是在文本读取的时候执行的。在DatasetReader初始化的时候，会将tokenizer传递到构造函数当中，没有的话就初始化一个默认分词器。这个分词器可以是一个，也可以是多个，取决于在参数列表里面传递的个数。

对于英文分词，allennlp有内置的WordTokenizer，可是中文分词的话，就需要自己手动构造一个：继承Tokenizer，然后注册。这样就可以在配置文件中通过type找到定制分词器。

"I love cat" -> ["I", "love", "cat"]

1.  **Token -> 转化成单个Token对象**

如果看过Token源码就会知道，其核心存储着text，text\_id,分别代表着分词的**文本**以及**索引**。

这个过程比较简单，没有什么逻辑。

["I", "love", "cat"] -> [Token("I"), Token("love"), Token("cat")]

1.  **Instance -> 转化为Instance实例**

这个过程一般是在DatasetReader的text\_to\_instance函数中完成，并针对不同字段转化成不同的Field。

tokens = [Token("I"), Token("love"), Token("cat")]
    token_indexers = {
        "word_token": SingleIdTokenIndexer(),
        "character_token": TokenCharactersIndexer()
    }
    instance = {
        "sentence": TextField(tokens, token_indexers)
    }

1.  **Iterator -> 组装成batch模式**

这个过程或许看不见，可是逻辑基本上固定，如无特殊需求，无需定制。

将Instance转化成idx的伪代码如下所示：

instance = {
        "sentence": {
            "word_token": ["I", "love", "cat"] -> torch.Tensor([23, 55, 67]),
            "character_token": [["I"], ["l", "o", "v", "e"],["c", "a", "t"]] -> torch.Tensor([[23], [34, 78, 35, 36],[13, 74, 26]])
        }
    }

然而，Iterator看似简单，可还有一些细节我想与大家聊聊：

*  在batch数据的时候，同batch中不同长度的数据是需要pad
 *  为了pad过程的**性能**，可优先将长度相近的文本放置在同一个batch中
 *  随机打乱数据

Allennlp已经内置了几个DataIterator，几乎不需要你自己重写，除非你在batch的过程中，完成一些创新性的小trick。

示例代码如下：

from allennlp.data.iterators import BucketIterator
    
    iterator = BucketIterator(batch_size=config.batch_size, 
                              biggest_batch_first=True,
                              sorting_keys=[("tokens", "num_tokens")],
                             )
    iterator.index_with(vocab)

*  sorting\_keys 能够提升padding过程效率。
 *  index\_with(vocab)非常重要：给token\_indexers配置vocabulary。**这一步千万不要给忘记了**为什么要这样做呢？

1.  token\_indexers是在dataset\_reader初始化的时候才存在的，而vocabulary是需要基于dataset\_reader读取的Instance集合才能够进行构建的，故此处矛盾，无法指定。
2.  token\_indexers并非不能提取成一个单独的模块来指定Vocabulary，可从软件设计的角度来看，Field依赖于token\_indexers，需要在初始化的时候就指定，故无法设计成一个单独的模块。
3.  在iterator中指定vocabulary，然后由iterator将其传递给token\_indexer的tokens\_to\_indices这个函数，此处的一个小trick就解决来依赖性的一个问题。

*  **model.forward -> 模型的参数**

Instance经过token\_indexers转化成索引之后，由Iterator组装成batch数据，然后塞给模型的forward函数。

token_embedders = {
        "word_token": TokenEmbedder(embedding_dim = 23),
        "character_token": TokenEmbedder(embedding_dim = 27)
    }
    
    text_field_embedders = BaseTextFieldEmbedder(token_embedders)
    
    def forward(self,sentence: Dict[str,torch.Tensor]):
        sentence_embedding = text_field_embedders(sentence)

上述伪代码很简单的，不过需要注意几点： 1）text\_field\_embedders参数token\_embedders的关键字和token\_indexers的关键字必须要保持一致。 2）多种TokenEmbedders对同一个文本分别做处理并映射到词向量后，将其拼接到一起。比如上述两个token\_embedder维度为23和27，sentence\_embedding的维度就为50。通过简单的几行代码就可以完成很复杂的词向量拼接的功能。

Awesome～～

1.  **token\_embedders -> 词向量映射**

其实如何将将文本索引映射到词向量，第五点就已经说了。其核心需要注意的就是： - token\_indexers和token\_embedders都是字典类型，且键值必须保持一致 - token\_embedders处理后的词向量是拼接到一起**（这个特性非常棒）**

至此，我们跟随着sentence字段从读取到映射成词向量整个流程都已经聊完了，相信都已经掌握了。

至此，我已经将模型执行之前所有的注意点都给聊完了。

## Model ##

建议看看源码，因为看了源码你才会发现，Allennlp的model和module都是基于Pytorch的torch.nn.Module模块建立，所以我们可以很容易的使用Allennlp中的任何类。

![07e68c6320354efa953982ce63105c00.png][]

为了说明Allennlp中的模型，我先与Pytorch中的模型做一个对比说明：

示例代码如下：

def forward(self, tokens: Dict[str, torch.Tensor],
                    id: Any, label: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
            mask = get_text_field_mask(tokens)
            embeddings = self.word_embeddings(tokens)
            state = self.encoder(embeddings, mask)
            class_logits = self.projection(state)
    
            output = {"class_logits": class_logits}
            output["loss"] = self.loss(class_logits, label)
    
            return output

*  Allennlp中的forward函数参数有的是一个字典类型（类似于TextField指定了TokenIndexer）的数据，有的是纯torch.Tensor数据。而Pytorch中的数据格式没有限制，自由度由自己控制，但推荐是torch.Tensor数据类型。
 *  Allennlpforward函数返回的也是一个字典类型的数据，其中最重要的就是损失函数值，必须将其存储在loss键下（这是一个**约定**），同时loss值的一个计算也是在forward函数中执行的。

至此，我们已经了解为什么forward函数有的参数为什么是字典类型。那我这里想问一个问题：

为什么forward函数返回的值也是字典类型？ 答：因为在Trainer中有大用处，后面我会进一步讲解。

Allennlp为什么会这么好用呢？

答：因为里面将很多类似的组件，并将其抽象成模块来使用，常用的有：

*  token\_embedder
 *  encoder
 *  decoder

示例代码如下：

from allennlp.nn.util import get_text_field_mask
    from allennlp.models import Model
    from allennlp.modules.text_field_embedders import TextFieldEmbedder
    
    class BaselineModel(Model):
        def __init__(self, word_embeddings: TextFieldEmbedder,
                     encoder: Seq2VecEncoder,
                     out_sz: int=len(label_cols)):
            super().__init__(vocab)
            self.word_embeddings = word_embeddings
            self.encoder = encoder
            self.projection = nn.Linear(self.encoder.get_output_dim(), out_sz)
            self.loss = nn.BCEWithLogitsLoss()
    
        def forward(self, tokens: Dict[str, torch.Tensor],
                    id: Any, label: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
            mask = get_text_field_mask(tokens)
            embeddings = self.word_embeddings(tokens)
            state = self.encoder(embeddings, mask)
            class_logits = self.projection(state)
    
            output = {"class_logits": class_logits}
            output["loss"] = self.loss(class_logits, label)
    
            return output

上面代码中，encoder是Seq2VecEncoder（基类）类型，故可更改encoder的实现，并不改变模型内部的代码，实现组件的单独替换，而我们所需要做的，只需要添加Seq2VecEncoder的派生类即可。

这就是Allennlp的强大之处：所有的流程都抽象化，具体实现只需要自己指定或实现就行。

## Train ##

接下来就该讨论模型的**训练流程**了。

相比Pytorch繁杂且毫无新特性的训练过程，Keras和tensorflow框架就做的很好，只需要简单的几行代码就可以替代Pytorch多行手动编制的训练loop。

Allennlp抽象了一个Trainer，用来执行训练过程：更新梯度，保存日志文件（用tensorboard查看），保存best\_model，良好的训练过程输出等等，这个训练器大大减少了我们的工作量。

示例代码如下，也是非常简单：

from allennlp.training.trainer import Trainer
    
    trainer = Trainer(
        model=model,
        optimizer=optim.Adam(model.parameters(), lr=config.lr),
        iterator=iterator,
        train_dataset=train_ds,
        cuda_device=0 if USE_GPU else -1,
        num_epochs=config.epochs,
    )
    
    trainer.train()

配置完Trainer，只需要指定train函数即可完成训练的整个过程。

## 总结 ##

Allennlp非常好用，也有足够的定制化能力，也可以和Transformer完美结合在一起，同时也支持**semantic parsing**，**state machine**，未来也会添加更多更强大的模块。

[allennlp-tutorials][]

> 最近看到一个比较好玩的代码，分享给大家 ......

# 程序不会报错
    from collections import defaultdict
    import json
    
    tree = lambda: defaultdict(tree)
    
    tree_dict = tree()
    
    if "33" in tree_dict["11"]["22"]:
        print("has been found")
    else:
        print("not found ...")
    
    tree_dict["111"]["222"]["333"]["444"] = "55"
    
    print(json.dumps(tree_dict))

## 参考链接： ##

*  [an-in-depth-tutorial-to-allennlp-from-basics-to-elmo-and-bert][]
 *  [AllenNLP: A Deep Semantic Natural Language Processing Platform][AllenNLP_ A Deep Semantic Natural Language Processing Platform]

发布于 2020-03-07

[Allennlp]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/allenai/allennlp
[AllenNLP_ A Deep Semantic Natural Language Processing Platform]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/1803.07640
[734577c0e0d5bb4ded0ed1cb7eaad43a.png]: /images/20220828/48fa83b72923426e8f462c33a014081c.png
[Link 1]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/allenai/allennlp/tree/master/allennlp/data/fields
[07e68c6320354efa953982ce63105c00.png]: /images/20220828/94762143d23544a58bc82d457a71439a.png
[allennlp-tutorials]: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/wj-Mcat/allennlp-tutorials
[an-in-depth-tutorial-to-allennlp-from-basics-to-elmo-and-bert]: https://link.zhihu.com/?target=http%3A//mlexplained.com/2019/01/30/an-in-depth-tutorial-to-allennlp-from-basics-to-elmo-and-bert/