使用BERT预训练模型+微调进行文本分类

╰半橙微兮° 2023-10-11 12:16 62阅读 0赞

本文记录使用BERT预训练模型，修改最顶层softmax层，微调几个epoch，进行文本分类任务。

# BERT源码 #

首先BERT源码来自谷歌官方tensorflow版：[https://github.com/google-research/bert][https_github.com_google-research_bert]

注意，这是tensorflow 1.x 版本的。

# BERT预训练模型 #

预训练模型采用哈工大讯飞联合实验室推出的WWM（Whole Word Masking）全词覆盖预训练模型，主要考量是BERT对于中文模型来说，是按照字符进行切割，但是注意到BERT随机mask掉15%的词，这里是完全随机的，对于中文来说，很有可能一个词的某些字被mask掉了，比如说让我预测这样一句话：

原话： ”我今天早上去打羽毛球了，然后又去蒸了桑拿，感觉身心愉悦“

MASK：”我**\[MASK\]**天早上去打**\[MASK\]**毛球了，然后**\[MASK\]**去蒸了**\[MASK\]**拿，感觉身心**\[MASK\]**悦“

虽然说从统计学意义上来讲这样做依然可以学得其特征，但这样实际上破坏了中文特有的词结构，那么全词覆盖主要就是针对这个问题，提出一种机制保证在MASK的时候要么整个词都不MASK，要么MASK掉整个词。

WWM MASK：”我今天早上去打**\[MASK\]\[MASK\]\[MASK\]**了，然后又去蒸了**\[MASK\]\[MASK\]**，感觉身心愉悦“

例子可能举得不是很恰当，但大概是这个意思，可以参考这篇文章：

[https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-06-21-01][https_www.jiqizhixin.com_articles_2019-06-21-01]

# 修改源码 #

首先看到下下来的项目结构：

![1.png][]

可以看到run\_classifier.py文件，这个是我们需要用的。另外，chinese开头的文件是我们的模型地址，data文件是我们的数据地址，这个每个人可以自己设置。

在run\_classifier.py文件中，有一个基类DataProcessor类，这个是我们需要继承并重写的:

class DataProcessor(object):
      """Base class for data converters for sequence classification data sets."""
    
      def get_train_examples(self, data_dir):
        """Gets a collection of `InputExample`s for the train set."""
        raise NotImplementedError()
    
      def get_dev_examples(self, data_dir):
        """Gets a collection of `InputExample`s for the dev set."""
        raise NotImplementedError()
    
      def get_test_examples(self, data_dir):
        """Gets a collection of `InputExample`s for prediction."""
        raise NotImplementedError()
    
      def get_labels(self):
        """Gets the list of labels for this data set."""
        raise NotImplementedError()
    
      @classmethod
      def _read_tsv(cls, input_file, quotechar=None):
        """Reads a tab separated value file."""
        with tf.gfile.Open(input_file, "r") as f:
          reader = csv.reader(f, delimiter="\t", quotechar=quotechar)
          lines = []
          for line in reader:
            lines.append(line)
          return lines

可以看到我们需要实现获得训练、验证、测试数据接口，以及获得标签的接口。

这里我自己用的一个类。注释比较详细，就不解释了，主要体现了只要能获得数据，不论我们的文件格式是什么样的，都可以，所以不需要专门为了这个项目去改自己的输入数据格式。

class StatutesProcessor(DataProcessor):
    
        def _read_txt_(self, data_dir, x_file_name, y_file_name):
            # 定义我们的读取方式，我的工程中已经将x文本和y文本分别存入txt文件中，没有分隔符
            # 用gfile读取，打开一个没有线程锁的的文件IO Wrapper
            # 基本上和python原生的open是一样的，只是在某些方面更高效一点
            with tf.gfile.Open(data_dir + x_file_name, 'r') as f:
                lines_x = [x.strip() for x in f.readlines()]
            with tf.gfile.Open(data_dir + y_file_name, 'r') as f:
                lines_y = [x.strip() for x in f.readlines()]
            return lines_x, lines_y
    
        def get_train_examples(self, data_dir):
            lines_x, lines_y = self._read_txt_(data_dir, 'train_x.txt', 'train_y.txt')
            examples = []
            for (i, line) in enumerate(zip(lines_x, lines_y)):
                guid = 'train-%d' % i
                # 规范输入编码
                text_a = tokenization.convert_to_unicode(line[0])
                label = tokenization.convert_to_unicode(line[1])
                # 这里有一些特殊的任务，一般任务直接用上面的就行，下面的label操作可以注释掉
                # 这里因为y会有多个标签，这里按单标签来做
                label = label.strip().split()[0]
    
                # 这里不做匹配任务，text_b为None
                examples.append(
                    InputExample(guid=guid, text_a=text_a, label=label)
                )
            return examples
    
        def get_dev_examples(self, data_dir):
            lines_x, lines_y = self._read_txt_(data_dir, 'val_x.txt', 'val_y.txt')
            examples = []
            for (i, line) in enumerate(zip(lines_x, lines_y)):
                guid = 'train-%d' % i
                # 规范输入编码
                text_a = tokenization.convert_to_unicode(line[0])
                label = tokenization.convert_to_unicode(line[1])
                label = label.strip().split()[0]
    
                # 这里不做匹配任务，text_b为None
                examples.append(
                    InputExample(guid=guid, text_a=text_a, label=label)
                )
            return examples
    
        def get_test_examples(self, data_dir):
            lines_x, lines_y = self._read_txt_(data_dir, 'test_x.txt', 'test_y.txt')
            examples = []
            for (i, line) in enumerate(zip(lines_x, lines_y)):
                guid = 'train-%d' % i
                # 规范输入编码
                text_a = tokenization.convert_to_unicode(line[0])
                label = tokenization.convert_to_unicode(line[1])
                label = label.strip().split()[0]
    
                # 这里不做匹配任务，text_b为None
                examples.append(
                    InputExample(guid=guid, text_a=text_a, label=label)
                )
            return examples
    
        def get_labels(self):
            # 我事先统计了所有出现的y值，放在了vocab_y.txt里
            # 因为这里没有原生的接口，这里暂时这么做了，只要保证能读到所有的类别就行了
            with tf.gfile.Open('data/statutes_small/vocab_y.txt', 'r') as f:
                vocab_y = [x.strip() for x in f.readlines()]
    
            return vocab_y

写好了之后需要更新一下processors列表，在main函数中，最下面一条就是我新加的。

![1-1.png][]

# 执行训练微调 #

python run_classifier.py --data_dir=data/statutes_small/ --task_name=cail2018 --vocab_file=chinese_wwm_ext_L-12_H-768_A-12/vocab.txt --bert_config_file=chinese_wwm_ext_L-12_H-768_A-12/bert_config.json --output_dir=output/ --do_train=true --do_eval=true --init_checkpoint=chinese_wwm_ext_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt --max_seq_length=200 --train_batch_size=16 --learning_rate=5e-5 --num_train_epoch=3

相信我，写在一行，这个会有很多小问题，在centos服务器上如果不能按上返回上一条命令，将会很痛苦。。具体参数含义就和参数名是一致的，不需要解释。

另外，可以稍稍修改一些东西来动态输入训练集上的loss，因为BERT源码封装的太高了，所以只能按照这篇文章：[https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/10241243.html][https_www.cnblogs.com_jiangxinyang_p_10241243.html]里面讲的方法，每100个step输出一次train loss（就是100个batch），这样做虽然意义不大，但是可以看在你的数据集上模型是不是在收敛，方便调整学习率。

![1-2.png][]

# 在测试集上进行测试 #

默认test\_batch\_size = 8

需要注意的是，调用测试接口会在out路径中生成一个test\_results.tsv，这是一个以’\\t’为分隔符的文件，记录了每一条输入测试样例，输出的每一个维度的值（维度数就是类别数目），需要手动做一点操作来得到最终分类结果，以及计算指标等等。

# 计算测试结果
    # 因为原生的predict生成一个test_results.tsv文件，给出了每一个sample的每一个维度的值
    # 却并没有给出具体的类别预测以及指标，这里再对这个“中间结果手动转化一下”
    
    
    def cal_accuracy(rst_file_dir, y_test_dir):
        rst_contents = pd.read_csv(rst_file_dir, sep='\t', header=None)
        # value_list: ndarray
        value_list = rst_contents.values
        pred = value_list.argmax(axis=1)
        labels = []
    
        # 这一步是获取y标签到id，id到标签的对应dict，每个人获取的方式应该不一致
        y2id, id2y = get_y_to_id(vocab_y_dir='../data/statutes_small/vocab_y.txt')
        with open(y_test_dir, 'r', encoding='utf-8') as f:
            line = f.readline()
            while line:
                # 这里因为y有多个标签，我要取第一个标签，所以要单独做操作
                label = line.strip().split()[0]
                labels.append(y2id[label])
                line = f.readline()
        labels = np.asarray(labels)
    
        # 预测，pred，真实标签，labels
        accuracy = metrics.accuracy_score(y_true=labels, y_pred=pred)
        # 这里只举例了accuracy，其他的指标也类似计算
        print(accuracy)
    
    
    def get_y_to_id(vocab_y_dir):
        # 这里把所有的y标签值存在了文件中
        y_vocab = open(vocab_y_dir, 'r', encoding='utf-8').read().splitlines()
        y2idx = {token: idx for idx, token in enumerate(y_vocab)}
        idx2y = {idx: token for idx, token in enumerate(y_vocab)}
        return y2idx, idx2y

这部分代码在classifier/cal\_test\_matrix.py中。

# 我的代码地址： #

[点击这里][Link 1]

# 参考： #

https://github.com/google-research/bert

https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/10241243.html

https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-06-21-01

https://arxiv.org/abs/1906.08101

转载于:https://www.cnblogs.com/zhouxiaosong/p/11384197.html

[https_github.com_google-research_bert]: https://github.com/google-research/bert
[https_www.jiqizhixin.com_articles_2019-06-21-01]: https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-06-21-01
[1.png]: http://www.iamzxs.com/wp-content/uploads/2019/08/1.png
[1-1.png]: http://www.iamzxs.com/wp-content/uploads/2019/08/1-1.png
[https_www.cnblogs.com_jiangxinyang_p_10241243.html]: https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/10241243.html
[1-2.png]: http://www.iamzxs.com/wp-content/uploads/2019/08/1-2.png
[Link 1]: http://github.com/realcactus/bert