トランスフォーマーによる名前付き固有表現認識

12月 28, 2020 | 8分で読める

トランスフォーマーによる名前付き固有表現認識

はじめにパーマリンク

第一部：スペイン語用RoBERTa言語モデルをゼロから学習させるまで

前回のブログ記事で、スペイン語の変換言語モデルであるSpanBERTaをゼロから大きなコーパスで事前学習した方法について説明した。このモデルは、文脈に基づいて、連続する単語の中で正しくマスクされた単語を予測できることを示しました。このブログポストでは、変換モデルのパワーを本当に活用するために、名前付きエンティティ認識タスクのためにSpanBERTaを微調整します。

その定義によるとウィキペディア名前付きエンティティ認識（NER）（エンティティ識別、エンティティチャンキング、エンティティ抽出とも呼ばれる）は、情報抽出のサブタスクであり、構造化されていないテキストで言及されている名前付きエンティティを探し出し、人名、組織、場所、医療コード、時間表現、数量、金額、パーセンテージなど、あらかじめ定義されたカテゴリに分類することを目指す。

スクリプト run_ner.py ハギング・フェイスと CoNLL-2002データセット SpanBERTaを微調整する。

セットアップパーマリンク

ダウンロード 変圧器 をインストールし、必要なパッケージをインストールする。

%%capture
!git clone https://github.com/huggingface/transformers
%cd transformers
!pip install .
!pip install -r ./examples/requirements.txt
%cd ..

データパーマリンク

1.データセットのダウンロードパーマリンク

以下のコマンドはデータセットをダウンロードし，解凍する．ファイルには、以下の3つの部分の訓練データとテストデータが含まれている。 CoNLL-2002 タスクを共有する：

esp.testa：開発段階のスペイン語テストデータ
esp.testb: スペインのテストデータ
esp.train：スペインの列車データ

%%キャプチャ
!wget -O 'conll2002.zip' 'https://drive.google.com/uc?export=download&id=1Wrl1b39ZXgKqCeAFNM9EoXtA1kzwNhCe'
!unzip 'conll2002.zip'

各データセットのサイズ：

!wc -l conll2002/esp.train
!wc -l conll2002/esp.testa
!wc -l conll2002/esp.testb

273038 コンエル2002/ESP.トレイン
54838 conll2002/esp.testa
53050 conll2002/esp.testb

すべてのデータファイルには、単語、関連する品詞タグ、およびIOB2形式の名前付きエンティティタグの3つの列がある。文の区切りは空行でエンコードされる。

!.head -n20 conll2002/esp.train

メルボルン NP B-LOC
( Fpa O
オーストラリアNP B-LOC
)Fpt O
Fc
25 Z O
may NC O
( Fpa O
EFE NC B-ORG
)Fpt O
.Fp O

- Fg O

DA
アボガド NC B-PER
ゼネラルAQ I-PER
SP I-PER
国家 NC I-PER
Fc O

ここでは、訓練データセット、開発データセット、テストデータセットについて、単語列と名前付きエンティティ・タグ列のみを保持する。

!cat conll2002/esp.train | cut -d " " -f 1,3 > train_temp.txt
!cat conll2002/esp.testa | cut -d " " -f 1,3 > dev_temp.txt
!cat conll2002/esp.testb | cut -d " " -f 1,3 > test_temp.txt

2.前処理パーマリンク

さらなる前処理ステップとモデルのトレーニングに必要な変数を定義しよう：

MAX_LENGTH = 120 #@param {タイプ：整数｝
MODEL = "chriskhanhtran/spanberta" #@param ["chriskhanhtran/spanberta", "bert-base-multilingual-cased"].

以下のスクリプトは MAX_LENGTH (トークンに換算して）を小さなものに変換する。そうしないと、トークン化されたときに長い文が切り捨てられ、学習データが失われたり、テストセット内のいくつかのトークンが予測されなかったりする。

%%キャプチャ
!wget "https://raw.githubusercontent.com/stefan-it/fine-tuned-berts-seq/master/scripts/preprocess.py"

!python3 preprocess.py train_temp.txt $MODEL $MAX_LENGTH > train.txt
!python3 preprocess.py dev_temp.txt $MODEL $MAX_LENGTH > dev.txt
!python3 preprocess.py test_temp.txt $MODEL $MAX_LENGTH > test.txt

2020-04-22 23:02:05.747294:I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44]。ダイナミックライブラリ libcudart.so.10.1 のオープンに成功しました。
ダウンロード中：100% 1.03k/1.03k [00:00<00:00, 704kB/s].
ダウンロード中100% 954k/954k [00:00<00:00, 1.89MB/s] をダウンロード中。
ダウンロード中100% 512k/512k [00:00<00:00, 1.19MB/s] の場合
ダウンロード中100% 16.0/16.0 [00:00<00:00, 12.6kB/s] ダウンロード中。
2020-04-22 23:02:23.409488: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44]ダイナミックライブラリ libcudart.so.10.1 のオープンに成功しました。
2020-04-22 23:02:31.168967:I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] 動的ライブラリのオープンに成功しました。ダイナミックライブラリ libcudart.so.10.1 のオープンに成功しました。

3.ラベルパーマリンク

CoNLL-2002/2003データセットでは、NERタグは9クラスある：

O, 名前付きエンティティの外側
B-MIS、他の雑多なエンティティの直後に雑多なエンティティの開始
I-MIS、雑多なエンティティ
B-PER、他の人の名前のすぐ後にある人の名前の冒頭部分
I-PER、個人名
B-ORG、他の組織のすぐ後にある組織の始まり
I-ORG、組織
B-LOC、他の場所の直後の場所の始まり
I-LOC、ロケーション

もし、あなたのデータセットがCoNLL-2002/2003データセットと異なるラベルを持つか、それ以上のラベルを持つ場合は、以下の行を実行して、あなたのデータからユニークなラベルを取得し、それを以下に保存してください。 ラベル.txt.このファイルは、モデルの微調整を始めるときに使う。

cat train.txt dev.txt test.txt | cut -d " " -f 2 | grep -v "^$"| sort | uniq > labels.txt

微調整モデルパーマリンク

以下は 変圧器のレポを使用して、NER用のモデルを微調整する。2020年4月21日以降、Hugging Faceはサンプルスクリプトを更新し、新しい トレーナー クラスを使用する。将来的な衝突を避けるために、これらのアップデートが行われる前のバージョンを使おう。

%%キャプチャ
!wget "https://raw.githubusercontent.com/chriskhanhtran/spanish-bert/master/ner/run_ner.py"
!wget "https://raw.githubusercontent.com/chriskhanhtran/spanish-bert/master/ner/utils_ner.py"

今度は移籍学習の番だ。私の前のブログ記事私はRoBERTa言語モデルを非常に大規模なスペイン語コーパスに事前学習させ、文脈に基づいてマスクされた単語を予測するようにした。そうすることで、モデルは言語固有の特性を学習しました。学習済みのモデルをHugging Faceのサーバーにアップロードした。これからモデルをロードし、NERタスクのために微調整を開始する。

以下はトレーニングのハイパーパラメータである。

MAX_LENGTH = 128 #@param {タイプ：整数｝
MODEL = "chriskhanhtran/spanberta" #@param ["chriskhanhtran/spanberta", "bert-base-multilingual-cased"].
OUTPUT_DIR = "spanberta-ner" #@param ["spanberta-ner", "bert-base-ml-ner"].
BATCH_SIZE = 32 #@param {type：整数｝
NUM_EPOCHS = 3 #@param {type：整数｝
SAVE_STEPS = 100 #@param {type：整数｝
LOGGING_STEPS = 100 #@param {type：整数｝
SEED = 42 #@param {type：整数｝

トレーニングを始めよう

!python3 run_ner.py
 --data_dir ./
 --モデルタイプ bert
 --ラベル ./labels.txt
 --モデル名またはパス $MODEL
 --output_dir $OUTPUT_DIR
 -max_seq_length $MAX_LENGTH
 --num_train_epochs $NUM_EPOCHS
 --per_gpu_train_batch_size $BATCH_SIZE
 -セーブステップ数 $SAVE_STEPS
 --ロギングステップ $LOGGING_STEPS
 --seed $SEED
 --トレーニング
 --評価
 --予測
 --overwrite_output_dir

開発セットでのパフォーマンス

04/21/2020 02:24:31 - INFO - __main__ - ***** 評価結果 *****
04/21/2020 02:24:31 - INFO - __main__ - f1 = 0.831027443864822
04/21/2020 02:24:31 - INFO - __main__ - loss = 0.1004064822183894
04/21/2020 02:24:31 - INFO - __main__ - 精度 = 0.8207885304659498
04/21/2020 02:24:31 - INFO - __main__ - 回収 = 0.8415250344510795

テストセットでのパフォーマンス：

04/21/2020 02:24:48 - INFO - __main__ - ***** 評価結果 *****
04/21/2020 02:24:48 - INFO - __main__ - f1 = 0.8559533721898419
04/21/2020 02:24:48 - INFO - __main__ - loss = 0.06848683688204177
04/21/2020 02:24:48 - INFO - __main__ - 精度 = 0.845858475041141
04/21/2020 02:24:48 - INFO - __main__ - 回収 = 0.8662921348314607

微調整のテンソルボードは以下の通り。スパンベルタそしてバートベース多言語ケースを5エポッシュに渡って計算した。モデルは3エポッシュ後にトレーニングデータにオーバーフィットしていることがわかる。

分類レポート

このモデルの実際の性能を理解するために、予測値をロードして分類レポートを調べてみよう。

def read_examples_from_file(file_path)：
    """CoNLL-2002/2003データファイルから単語とラベルを読み込む。

    引数
      file_path (str): NERデータファイルへのパス。

    戻り値
      examples (dict): 2つのキーを持つ辞書：words (リストのリスト）
 各シーケンスで単語を保持し ラベル (リストのリスト
 対応するラベルを保持する
 """
 with open(file_path, encoding="utf-8") as f：
 examples = {"words"：単語": [], "ラベル"：[]}
 単語 = [], ラベル = [].
 ラベル = [].
 for line in f：
 if line.startswith("-DOCSTART-") or line == "" or line == "n"：
 if words：
 examples["words"].append(words)
 examples["labels"].append(labels)
 words = [].
 labels = [] (ラベル)
 else：
 splits = line.split(" ")
 words.append(splits[0])
 if len(splits) > 1：
 labels.append(splits[-1].replace("n", ""))
 else：
 # mode = "test "の例ではラベルがない可能性がある
 labels.append("O")
 例を返す

生テキストファイルからデータとラベルを読み込む：

y_true = read_examples_from_file("test.txt")["labels"].
y_pred = read_examples_from_file("spanberta-ner/test_predictions.txt")["labels"].

分類レポートを印刷する：

from seqeval.metrics import classification_report as classification_report_seqeval

print(classification_report_seqeval(y_true, y_pred))

 精度 回想 f1スコア サポート
 loc 0.87 0.84 0.85 1084
 org 0.82 0.87 0.85 1401
 misc 0.63 0.66 0.65 340
 per 0.94 0.96 0.95 735
マイクロアベレージ 0.84 0.86 0.85 3560
マクロ平均 0.84 0.86 0.85 3560

このレポートにあるメトリクスは、NERや品詞タグ付けのようなNLPタスクのために特別に設計されたもので、エンティティのすべての単語が正しく予測されなければ、1つの正しい予測としてカウントされない。したがって、この分類レポートのメトリクスは scikit-learnの分類レポート.

npとしてnumpyをインポート
from sklearn.metrics import classification_report

print(classification_report(np.concatenate(y_true), np.concatenate(y_pred)))

 精度 回想 f1スコア サポート
 b-loc 0.88 0.85 0.86 1084
 b-misc 0.73 0.73 0.73 339
 b-org 0.87 0.91 0.89 1400
 B-per 0.95 0.96 0.95 735
 アイロック 0.82 0.81 0.81 325
 i-misc 0.85 0.76 0.80 557
 i-org 0.89 0.87 0.88 1104
 i-per 0.98 0.98 0.98 634
 O 1.00 1.00 1.00 45355
 精度 0.98 51533
 マクロ平均 0.89 0.87 0.88 51533
加重平均 0.98 0.98 0.98 51533

以上の報告から、我々のモデルは、人物、場所、組織の予測において良好なパフォーマンスを持っている。私たちは MISC エンティティのパフォーマンスを向上させる。

パイプラインパーマリンク

モデルを微調整したら、次のチュートリアルに従って、コミュニティと共有することができる。ページ.これで、Hugging Faceのサーバーから微調整されたモデルをロードし、それを使ってスペイン語文書の名前付きエンティティを予測できるようになった。

from transformers import pipeline, AutoModelForTokenClassification, AutoTokenizer

model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("skimai/spanberta-base-cased-ner-conll02")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("skimai/spanberta-base-cased-ner-conll02")

ner_model = pipeline('ner', model=model, tokenizer=tokenizer)

以下の例はラ・オピニオンを意味する。スティーブン・ムニューシン財務長官は、コロナウイルスのパンデミック後の米国の経済回復は数ヶ月の問題であると述べた。"

sequence = "コロナウイルスによるパンデミックから脱却した米国の経済回復には、数" "ヶ月の時間が必要である。
 "コロナウイルスのパンデミックからの回復が数ヶ月の課題であることを、スティーブン・" "ムニューチン財務長官が明言した。
 "スティーブン・ムニューシン財務長官が述べた。"
ner_model(シーケンス)

[{'エンティティ'：'B-ORG', 'score': 0.9155661463737488, 'word': 'ĠEstados'}、
 {'entity'：'I-ORG', 'score': 0.800682544708252, 'word': 'ĠUnidos'}、
 {'entity'：'I-MISC', 'score': 0.5006815791130066, 'word': 'Ġcorona'}、
 {'entity'：'I-MISC', 'score': 0.510674774646759, 'word': 'virus'}、
 {'entity'：'B-PER', 'score': 0.5558510422706604, 'word': 'ĠSecretario'}、
 {'entity'：'I-PER', 'score': 0.7758238315582275, 'word': 'Ġdel'}、
 {'entity'：'I-PER', 'score': 0.7096233367919922, 'word': 'ĠTesoro'}、
 {'entity'：B-PER', 'score': 0.9940345883369446, 'word': 'ĠSteven'}、
 {'entity'：'I-PER', 'score': 0.9962581992149353, 'word': 'ĠM'}、
 {'entity'：'I-PER', 'score': 0.9918380379676819, 'word': 'n'}、
 {'entity'：'entity': 'I-PER', 'score': 0.9848328828811646, 'word': 'uch'}、
 {'entity'：'I-PER', 'score': 0.8513168096542358, 'word': 'in'}].

素晴らしい！微調整されたモデルは、例のすべてのエンティティをうまく認識し、"コロナ・ウイルス "さえも認識する。

結論パーマリンク

名前付きエンティティ認識は、テキストから重要な情報を素早く抽出するのに役立つ。そのため、ビジネスへの応用は、契約書や文書を読む際の人間の生産性向上に直接的な影響を与える。しかし、NERは単語レベルでの正確な分類を必要とするため、Bag-of-Wordのような単純なアプローチではこのタスクに対処できない。

事前に訓練された BERT モデルを活用して、スペイン語の NER タスクで優れたパフォーマンスを素早く得る方法を説明した。事前に訓練された SpanBERTa モデルは、文書分類などの他のタスク用に微調整することもできます。シーケンス分類とセンチメント分析のために BERT を微調整する詳細なチュートリアルを書きました。

センチメント分析のためのBERTの微調整

次回は、変圧器モデルのより効率的な事前学習アプローチであり、最先端の性能を素早く達成できるELECTRAについて解説します。ご期待ください！

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