实体识别(2) -命名实体识别实践CRF

作者: 致Great | 来源:发表于2022-03-03 22:06 被阅读0次

完整代码 https://www.heywhale.com/home/competition/6216f74572960d0017d5e691/content/

条件随机场-CRF

CRF，英文全称为Conditional Random Field, 中文名为条件随机场，是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫（Markov）随机场。

较为简单的条件随机场是定义在线性链上的条件随机场，称为线性链条件随机场（linear chain conditional random field）。

线性链条件随机场可以用于序列标注等问题，需要解决的命名实体识别(NER)任务正好可通过序列标注方法解决。

在条件概率模型P(Y|X)中，Y是输出变量，表示标记序列（或状态序列），X是输入变量，表示需要标注的观测序列。

训练时，利用训练数据 集通过极大似然估计或正则化的极大似然估计得到条件概率模型p(Y|X)；
预测时，对于给定的输入序列x，求出条件概率p(y|x)最大的输出序列y

利用线性链CRF来做实体识别的时候，需要假设每个标签 $y_{i}$ 的预测同时依赖于先前预测的标签 $y_{i-1}$ 和 $x$ 的词语输入序列,如下图所示

每个 NER标签仅依赖于其直接前前继和后继标签以及 x

y_t \mathrel{\unicode{x2AEB}} \{y_1, \dots, y_{t - 2}, y_{t + 2}, \dots, y_m\} \mid y_{t - 1}, y_{t + 1}, \mathbf{x}

CRF是一种选择因子的特定方式，换句话说，就是特征函数。定义因子的 CRF 方法是采用实值特征函数 $f(·)$ 与参数 $θ1$ 和 $θ2$ 的线性组合的指数，下面是特征函数与权重参数在时间步上是对应的：
$\begin{aligned} p(\mathbf{y} \mid \mathbf{x}) &= \frac{1}{Z(\mathbf{x})} \prod_{t=1}^{m} \exp\left(\boldsymbol{\theta}_1 \cdot f(y_t, \mathbf{x}, t)\right)\prod_{t=1}^{m-1} \exp\left(\boldsymbol{\theta}_2 \cdot f(y_t, y_{t+1})\right) \\ &= \frac{1}{Z(\mathbf{x})} \exp\left(\sum_{t=1}^m \boldsymbol{\theta}_1 \cdot f(y_t, \mathbf{x}, t) + \sum_{t=1}^{m-1} \boldsymbol{\theta}_2 \cdot f(y_t, y_{t+1})\right) \\ Z(\mathbf{x}) &= \sum_{\mathbf{y}^{\prime}}\exp\left(\sum_{t=1}^m \boldsymbol{\theta}_1 \cdot f(y^{\prime}_t, \mathbf{x}, t) + \sum_{t=1}^{m-1} \boldsymbol{\theta}_2 \cdot f(y^{\prime}_t, y^{\prime}_{t+1})\right) \end{aligned}$

关于Linear-chain CRF的训练推导，可以查看文章：条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场

实践1：基于CRF++实现NER

CRF++简介

CRF++是著名的条件随机场的开源工具，也是目前综合性能最佳的CRF工具，采用C++语言编写而成。其最重要的功能我认为是采用了特征模板。这样就可以自动生成一系列的特征函数，而不用我们自己生成特征函数，我们要做的就是寻找特征，比如词性等。

官网地址：http://taku910.github.io/crfpp/

安装

CRF++的安装可分为Windows环境和Linux环境下的安装。关于Linux环境下的安装，可以参考文章：CRFPP/CRF++编译安装与部署。在Windows中CRF++不需要安装，下载解压CRF++0.58文件即可以使用

训练语料创建

在训练之前需要将标注数据转化为CRF++训练格式文件：

分两列，第一列是字符，第二例是对应的标签，中间用\t分割。

比如标注方案采用BISO，效果如下：

模板

模板是使用CRF++的关键，它能帮助我们自动生成一系列的特征函数，而不用我们自己生成特征函数，而特征函数正是CRF算法的核心概念之一。一个简单的模板文件如下：

在这里，我们需要好好理解下模板文件的规则。T**:%x[#,#]中的T表示模板类型，两个"#"分别表示相对的行偏移与列偏移。一共有两种模板：

训练

crf_learn -f 3 -c 4.0 -m 100 template train.data crf_model > train.rst

其中，template为模板文件，train.data为训练语料，-t表示可以得到一个model文件和一个model.txt文件，其他可选参数说明如下：

-f, –freq=INT使用属性的出现次数不少于INT(默认为1)

-m, –maxiter=INT设置INT为LBFGS的最大迭代次数 (默认10k)

-c, –cost=FLOAT    设置FLOAT为代价参数，过大会过度拟合 (默认1.0)

-e, –eta=FLOAT设置终止标准FLOAT(默认0.0001)

-C, –convert将文本模式转为二进制模式

-t, –textmodel为调试建立文本模型文件

-a, –algorithm=(CRF|MIRA)    选择训练算法，默认为CRF-L2

-p, –thread=INT线程数(默认1)，利用多个CPU减少训练时间

-H, –shrinking-size=INT    设置INT为最适宜的跌代变量次数 (默认20)

-v, –version显示版本号并退出

-h, –help显示帮助并退出

输出信息

iter：迭代次数。当迭代次数达到maxiter时，迭代终止

terr：标记错误率

serr：句子错误率

obj：当前对象的值。当这个值收敛到一个确定值的时候，训练完成

diff：与上一个对象值之间的相对差。当此值低于eta时，训练完成

预测

在训练完模型后，我们可以使用训练好的模型对新数据进行预测，预测命令格式如下：

crf_test -m crf_model test.data > test.rstt

-m model表示使用我们刚刚训练好的model模型，预测的数据文件为test.data> test.rstt 表示将预测后的数据写入到test.rstt 中。

实践2：基于sklearn_crfsuite实现NER

sklearn_crfsuite简介

sklearn-crfsuite是基于CRFsuite库的一款轻量级的CRF库。该库兼容sklearn的算法，因此可以结合sklearn库的算法设计实体识别系统。sklearn-crfsuite不仅提供了条件随机场的训练和预测方法还提供了评测方法。

https://sklearn-crfsuite.readthedocs.io/en/latest/#

安装：pip install sklearn-crfsuite

特征与模型创建

特征构造:

模型初始化

crf_model = sklearn_crfsuite.CRF(algorithm='lbfgs',c1=0.25,c2=0.018,max_iterations=100,
                                 all_possible_transitions=True,verbose=True)
crf_model.fit(X_train, y_train)

完整代码如下：

import re
import sklearn_crfsuite
from sklearn_crfsuite import metrics
import joblib
import yaml
import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')



def load_data(data_path):
    data = list()
    data_sent_with_label = list()
    with open(data_path, mode='r', encoding="utf-8") as f:
        for line in f:
            if line.strip() == "":
                data.append(data_sent_with_label.copy())
                data_sent_with_label.clear()
            else:
                data_sent_with_label.append(tuple(line.strip().split(" ")))
    return data

def word2features(sent, i):
    word = sent[i][0]

    features = {
        'bias': 1.0,
        'word': word,
        'word.isdigit()': word.isdigit(),
    }
    if i > 0:
        word1 = sent[i-1][0]
        words = word1 + word
        features.update({
            '-1:word': word1,
            '-1:words': words,
            '-1:word.isdigit()': word1.isdigit(),
        })
    else:
        features['BOS'] = True

    if i > 1:
        word2 = sent[i-2][0]
        word1 = sent[i-1][0]
        words = word1 + word2 + word
        features.update({
            '-2:word': word2,
            '-2:words': words,
            '-3:word.isdigit()': word1.isdigit(),
        })

    if i > 2:
        word3 = sent[i - 3][0]
        word2 = sent[i - 2][0]
        word1 = sent[i - 1][0]
        words = word1 + word2 + word3 + word
        features.update({
            '-3:word': word3,
            '-3:words': words,
            '-3:word.isdigit()': word1.isdigit(),
        })

    if i < len(sent)-1:
        word1 = sent[i+1][0]
        words = word1 + word
        features.update({
            '+1:word': word1,
            '+1:words': words,
            '+1:word.isdigit()': word1.isdigit(),
        })
    else:
        features['EOS'] = True

    if i < len(sent)-2:
        word2 = sent[i + 2][0]
        word1 = sent[i + 1][0]
        words = word + word1 + word2
        features.update({
            '+2:word': word2,
            '+2:words': words,
            '+2:word.isdigit()': word2.isdigit(),
        })

    if i < len(sent)-3:
        word3 = sent[i + 3][0]
        word2 = sent[i + 2][0]
        word1 = sent[i + 1][0]
        words = word + word1 + word2 + word3
        features.update({
            '+3:word': word3,
            '+3:words': words,
            '+3:word.isdigit()': word3.isdigit(),
        })

    return features

def sent2features(sent):
    return [word2features(sent, i) for i in range(len(sent))]


def sent2labels(sent):
    return [ele[-1] for ele in sent]
train=load_data('data/train.txt')
valid=load_data('data/train.txt')
test=load_data('data/train.txt')
print(len(train),len(valid),len(test))

sample_text=''.join([c[0] for c in train[0]])
sample_tags=[c[1] for c in train[0]]
print(sample_text)
print(sample_tags)


X_train = [sent2features(s) for s in train]
y_train = [sent2labels(s) for s in train]

X_dev = [sent2features(s) for s in valid]
y_dev = [sent2labels(s) for s in valid]
# **表示该位置接受任意多个关键字（keyword）参数，在函数**位置上转化为词典 [key:value, key:value ]
crf_model = sklearn_crfsuite.CRF(algorithm='lbfgs',c1=0.25,c2=0.018,max_iterations=100,
                                 all_possible_transitions=True,verbose=True)
crf_model.fit(X_train, y_train)

训练效果如下：

labels=list(crf_model.classes_)
labels.remove("O")
y_pred = crf_model.predict(X_dev)
metrics.flat_f1_score(y_dev, y_pred,
                      average='weighted', labels=labels)
sorted_labels = sorted(labels,key=lambda name: (name[1:], name[0]))
print(metrics.flat_classification_report(
    y_dev, y_pred, labels=sorted_labels, digits=3
))

参考资料

条件随机场CRF及CRF++安装与使用
https://www.biaodianfu.com/crf.html
使用CRF++实现命名实体识别(NER)
https://www.cnblogs.com/jclian91/p/10795413.html
利用crf++进行实体识别
https://www.jianshu.com/p/f5868fdd96d2

实体识别(2) -命名实体识别实践CRF

条件随机场-CRF

实践1：基于CRF++实现NER

CRF++简介

安装

训练语料创建

模板

训练

预测

实践2：基于sklearn_crfsuite实现NER

sklearn_crfsuite简介

特征与模型创建

参考资料

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