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PaddleHub提供的ERNIE进行文本分类

时间:2020-03-06 10:39:14      阅读:337      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:包括   预训练模型   dataset   git   The   情感分类   接口   arm   target   

可直接在百度的aistudio中进行实验:

地址:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/305830

 

ERNIE 通过建模海量数据中的词、实体及实体关系,学习真实世界的语义知识。相较于 BERT 学习原始语言信号,ERNIE 直接对先验语义知识单元进行建模,增强了模型语义表示能力,以 Transformer 为网络基本组件,以Masked Bi-Language Model和 Next Sentence Prediction 为训练目标,通过预训练得到通用语义表示,再结合简单的输出层,应用到下游的 NLP 任务。本示例展示利用ERNIE进行文本分类任务。

 

1、导入需要的包:在jupyter notebook中安装所需的包需要在前面加上感叹号,如果是本地,直接pip即可

!pip install --upgrade paddlehub -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2、下载模型

#下载ernie的module
!hub install ernie

3、导入模型和数据集

# -*- coding: utf8 -*-
import paddlehub as hub
module = hub.Module(name="ernie")
dataset = hub.dataset.ChnSentiCorp()

在PaddleHub中选择ernie作为预训练模型,进行Fine-tune。ChnSentiCorp数据集是一个中文情感分类数据集。PaddleHub已支持加载该数据集。关于该数据集,详情请查看ChnSentiCorp数据集使用

还可以尝试其它的一些模型:只需要在Module中传入name参数

技术图片

也可以自己定义数据集:详细参见自定义数据集

4、生成Reader

接着生成一个文本分类的reader,reader负责将dataset的数据进行预处理,首先对文本进行切词,接着以特定格式组织并输入给模型进行训练。

ClassifyReader的参数有以下三个:

  • dataset: 传入PaddleHub Dataset;
  • vocab_path: 传入ERNIE/BERT模型对应的词表文件路径;
  • max_seq_len: ERNIE模型的最大序列长度,若序列长度不足,会通过padding方式补到max_seq_len, 若序列长度大于该值,则会以截断方式让序列长度为max_seq_len;
reader = hub.reader.ClassifyReader(
    dataset=dataset,
    vocab_path=module.get_vocab_path(),
    max_seq_len=128)

NOTE: Reader参数max_seq_len、moduel的context接口参数max_seq_len三者应该保持一致,最大序列长度max_seq_len是可以调整的参数,建议值128,根据任务文本长度不同可以调整该值,但最大不超过512。

5、选择优化策略(Fine-Tune)

用于ERNIE/BERT这类Transformer模型的迁移优化策略为AdamWeightDecayStrategy。详情请查看Strategy

AdamWeightDecayStrategy的参数有以下三个:

  • learning_rate: 最大学习率
  • lr_scheduler: 有linear_decaynoam_decay两种衰减策略可选
  • warmup_proprotion: 训练预热的比例,若设置为0.1, 则会在前10%的训练step中学习率逐步提升到learning_rate
  • weight_decay: 权重衰减,类似模型正则项策略,避免模型overfitting
  • optimizer_name: 优化器名称,使用Adam
strategy = hub.AdamWeightDecayStrategy(
    weight_decay=0.01,
    warmup_proportion=0.1,
    learning_rate=5e-5)

PaddleHub提供了许多优化策略,如AdamWeightDecayStrategyULMFiTStrategyDefaultFinetuneStrategy等,详细信息参见策略

6、选择运行时配置

在进行Finetune前,我们可以设置一些运行时的配置,例如如下代码中的配置,表示:

  • use_cuda:设置为False表示使用CPU进行训练。如果您本机支持GPU,且安装的是GPU版本的PaddlePaddle,我们建议您将这个选项设置为True;

  • epoch:要求Finetune的任务只遍历1次训练集;

  • batch_size:每次训练的时候,给模型输入的每批数据大小为32,模型训练时能够并行处理批数据,因此batch_size越大,训练的效率越高,但是同时带来了内存的负荷,过大的batch_size可能导致内存不足而无法训练,因此选择一个合适的batch_size是很重要的一步;

  • log_interval:每隔10 step打印一次训练日志;

  • eval_interval:每隔50 step在验证集上进行一次性能评估;

  • checkpoint_dir:将训练的参数和数据保存到ernie_txt_cls_turtorial_demo目录中;

  • strategy:使用DefaultFinetuneStrategy策略进行finetune;

更多运行配置,请查看RunConfig

config = hub.RunConfig(
    use_cuda=True,
    num_epoch=1,
    checkpoint_dir="ernie_txt_cls_turtorial_demo",
    batch_size=100,
    eval_interval=50,
    strategy=strategy)

7、组建微调任务

有了合适的预训练模型和准备要迁移的数据集后,我们开始组建一个Task。

  1. 获取module的上下文环境,包括输入和输出的变量,以及Paddle Program;
  2. 从输出变量中找到用于情感分类的文本特征pooled_output;
  3. 在pooled_output后面接入一个全连接层,生成Task;
inputs, outputs, program = module.context(
    trainable=True, max_seq_len=128)

# Use "pooled_output" for classification tasks on an entire sentence.
pooled_output = outputs["pooled_output"]

feed_list = [
    inputs["input_ids"].name,
    inputs["position_ids"].name,
    inputs["segment_ids"].name,
    inputs["input_mask"].name,
]

cls_task = hub.TextClassifierTask(
    data_reader=reader,
    feature=pooled_output,
    feed_list=feed_list,
    num_classes=dataset.num_labels,
    config=config)

如果想改变迁移任务组网,详细参见自定义迁移任务

8、开始微调

我们选择finetune_and_eval接口来进行模型训练,这个接口在finetune的过程中,会周期性的进行模型效果的评估,以便我们了解整个训练过程的性能变化。

run_states = cls_task.finetune_and_eval()

技术图片

9、使用模型进行预测

import numpy as np

# Data to be prdicted
data = [
    ["这个宾馆比较陈旧了,特价的房间也很一般。总体来说一般"], ["交通方便;环境很好;服务态度很好 房间较小"],
    [
        "还稍微重了点,可能是硬盘大的原故,还要再轻半斤就好了。其他要进一步验证。贴的几种膜气泡较多,用不了多久就要更换了,屏幕膜稍好点,但比没有要强多了。建议配赠几张膜让用用户自己贴。"
    ],
    [
        "前台接待太差,酒店有A B楼之分,本人check-in后,前台未告诉B楼在何处,并且B楼无明显指示;房间太小,根本不像4星级设施,下次不会再选择入住此店啦"
    ], ["19天硬盘就罢工了~~~算上运来的一周都没用上15天~~~可就是不能换了~~~唉~~~~你说这算什么事呀~~~"]
]

index = 0
run_states = cls_task.predict(data=data)
results = [run_state.run_results for run_state in run_states]
for batch_result in results:
    # get predict index
    batch_result = np.argmax(batch_result, axis=2)[0]
    for result in batch_result:
        print("%s\tpredict=%s" % (data[index][0], result))
        index += 1
[2020-02-04 02:21:52,942] [    INFO] - The best model has been loaded
[2020-02-04 02:21:52,944] [    INFO] - PaddleHub predict start
share_vars_from is set, scope is ignored.
[2020-02-04 02:21:53,007] [    INFO] - PaddleHub predict finished.
这个宾馆比较陈旧了,特价的房间也很一般。总体来说一般    predict=0
交通方便;环境很好;服务态度很好 房间较小    predict=1
还稍微重了点,可能是硬盘大的原故,还要再轻半斤就好了。其他要进一步验证。贴的几种膜气泡较多,用不了多久就要更换了,屏幕膜稍好点,但比没有要强多了。建议配赠几张膜让用用户自己贴。    predict=0
前台接待太差,酒店有A B楼之分,本人check-in后,前台未告诉B楼在何处,并且B楼无明显指示;房间太小,根本不像4星级设施,下次不会再选择入住此店啦    predict=0
19天硬盘就罢工了~~~算上运来的一周都没用上15天~~~可就是不能换了~~~唉~~~~你说这算什么事呀~~~    predict=0

分为正面的和负面的两类。

PaddleHub提供的ERNIE进行文本分类

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原文地址:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12425077.html

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