用深度学习解决NLP中的命名实体识别(NER)问题(深度学习入门项目)
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称 NER），是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。简单的讲，就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。
NER 是 NLP 领域的一个经典问题，在文本情感分析，意图识别等领域都有应用。它的实现方式也多种多样，从最早基于规则和词典，到传统机器学习到现在的深度学习。本文采用当前的经典解决方案， 基于深度学习的 BiLSTM-CRF 模型 来解决 NER 问题。
本文主要依据于 Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging 论文，并参考 github 上部分项目，实现了 基于 BilSTM-CRF 的中文文本命名实体识别，以用作 搜索中的意图识别。源码中包含完整的训练及部署代码，还有数据集的示例。
我的目的是，使用 中文样本训练模型，然后在线提供预测，用于线上的搜索服务。所以本文可能对原理的介绍比较少，主要集中于 实际操作。对于 用 BiLSTM-CRF 来实现 NER 概念尚不清楚的同学，可以点击上方的论文了解一下，或者自行搜索了解。
离线训练
训练过程分为以下几个部分：
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处理样本数据。
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编写代码，包括数据处理，加载，模型搭建等。
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实际训练并评估模型。
那幺让我们来一步一步的解决这些问题。首先是样本数据部分。
样本数据
我们采用的格式是 字符-label. 也就是如下面这样，每个字符和其标签一一对应，句子与句子之间用空行隔开。
这里数据中的所有标签是常见的 地名 , 人名 , 机构名 标签，其中 B-LOC 对应着一个地名的开始， O-LOC 对应着一个地名的中间部分。 O 代表未识别部分，也就是 Other . 其他的以此类推。
通过这样的数据，我们可以 拿到每一个实体的边界，进行切分之后就可以拿到有效的实体识别数据。
6 O 月 O 油 O 印 O 的 O 《 O 北 B-LOC 京 I-LOC 文 O 物 O 保 O 存 O 保 O 管 O 状 O 态 O 之 O 调 O 查 O 报 O 告 O 》 O ， O 调 O 查 O 范 O 围 O 涉 O 及 O 故 B-LOC 宫 I-LOC 、 O 历 B-LOC 博 I-LOC 、 O 古 B-ORG 研 I-ORG 所 I-ORG 、 O 北 B-LOC 大 I-LOC 清 I-LOC 华 I-LOC 图 I-LOC 书 I-LOC 馆 I-LOC 、 O 北 B-LOC 图 I-LOC 、 O 日 B-LOC 伪 O 资 O 料 O
我本人使用的样本是自己生成及标注的一部分，涉及到个人数据，不方便放到 github 中，因此 github 中仅有一个数据集的格式示例。
需要强调的是：对于 BiLSTM-CRF 模型解决 NER 问题来讲，理论已经在论文中说的十分明白，模型搭建代码网上也是有很多不错的可以使用的代码。
那幺，重中之重就是样本的整理，当然这是一个逐步优化的过程，我们可以使用一部分样本来训练，之后逐步标注，或者用其他方式生成一些正确的样本。
训练
在 github 仓库里，有完整的可用于训练的代码，我进行了脱敏，但是完全不影响理解及执行。这里仅大致的贴一下核心代码。
数据编码
首先是对数据进行编码的代码，通过对所有训练数据 char 级别的编码，来让模型可以”认识” 我们的数据：
# 对传入目录下的训练和测试文件进行 char 级别的编码，以及加载已有的编码文件，
# 只有在更换训练文件之后才需要 gen, 其他时间直接 load 即可。
class Word2Id:
def __init__(self, file):
self.file = file
def gen_save(self):
data_file = [args.train_data, args.test_data]
all_char = []
for f in data_file:
file = open(f, "rb")
data = file.read().decode("utf-8")
data = data.split("\n\n")
data = [token.split("\n") for token in data]
data = [[j.split() for j in i] for i in data]
data.pop()
all_char.extend([char[0] if char else 'unk' for sen in data for char in sen])
chars = set(all_char)
word2id = {char: id_ + 1 for id_, char in enumerate(chars)}
word2id["unk"] = 0
with open(self.file, "wb") as f:
f.write(json.dumps(word2id, ensure_ascii=False).encode('utf-8'))
def load(self):
return json.load(open(self.file, 'r'))
模型搭建
2.1.4 版本的 keras，在 keras 版本里面已经包含 bilstm 模型，CRF 模型包含在 keras-contrib 中。 双向 LSTM 和单向 LSTM 的区别是用到 Bidirectional。 模型结构为一层 embedding 层+一层 BiLSTM+一层 CRF。
代码不难，且加了一些关键注释，如下：
# BILSTM-CRF 模型
class Ner:
def __init__(self, vocab, labels_category, Embedding_dim=200):
self.Embedding_dim = Embedding_dim
self.vocab = vocab
self.labels_category = labels_category
self.model = self.build_model()
# 构建模型
def build_model(self):
model = Sequential()
# embedding 层
model.add(Embedding(len(self.vocab), self.Embedding_dim, mask_zero=True)) # Random embedding
# bilstm 层
model.add(Bidirectional(LSTM(100, return_sequences=True)))
# crf 层
crf = CRF(len(self.labels_category), sparse_target=True)
model.add(crf)
model.summary()
model.compile('adam', loss=crf.loss_function, metrics=[crf.accuracy])
return model
# 训练方法
def train(self, data, label, EPOCHS):
self.model.fit(data, label, batch_size=args.batch_size, callbacks=[CallBack()], epochs=EPOCHS)
# 加载已有的模型进行训练
def retrain(self, model_path, data, label, epoch):
model = self.load_model_fromfile(model_path)
print("load model, evaluate it.")
loss, accuracy = model.evaluate(data, label)
print("load model, loss = %s, acc =%s ." % (loss, accuracy))
model.fit(data, label, batch_size=124, callbacks=[CallBack()], epochs=epoch)
# 从给定的目录加载一个模型
def load_model_fromfile(self, model_path):
crf = CRF(len(self.labels_category), sparse_target=True)
return load_model(model_path, custom_objects={"CRF": CRF, 'crf_loss': crf.loss_function,
'crf_viterbi_accuracy': crf.accuracy})
# 预测，主要用于交互式的测试某些样本的预测结果。我个人习惯在训练完成之后手动测试一些常见的 case,
def predict(self, model_path, data, maxlen):
model = self.model
char2id = [self.vocab.get(i) for i in data]
input_data = pad_sequences([char2id], maxlen)
model.load_weights(model_path)
result = model.predict(input_data)[0][-len(data):]
result_label = [np.argmax(i) for i in result]
return result_label
# 测试，可以用某个测试集跑一下模型，看看效果
def test(self, model_path, data, label):
model = self.load_model_fromfile(model_path)
loss, acc = model.evaluate(data, label)
return loss, acc
加载数据
在我们用其他方式处理完数据之后，我们拿到了我们想要的格式，但是这个格式并不是可以直接被模型接受的，因此我们需要加载数据，并且进行一些处理，比如编码或者 padding.
# 处理数据集
class DataSet:
def __init__(self, data_path, labels):
with open(data_path, "rb") as f:
self.data = f.read().decode("utf-8")
self.process_data = self.process_data()
self.labels = labels
def process_data(self):
# 读取样本并分割
train_data = self.data.split("\n\n")
train_data = [token.split("\n") for token in train_data]
train_data = [[j.split() for j in i] for i in train_data]
train_data.pop()
return train_data
def generate_data(self, vocab, maxlen):
char_data_sen = [[token[0] for token in i] for i in self.process_data]
label_sen = [[token[1] for token in i] for i in self.process_data]
# 对样本进行编码
sen2id = [[vocab.get(char, 0) for char in sen] for sen in char_data_sen]
# 对样本中的标签进行编码
label2id = {label: id_ for id_, label in enumerate(self.labels)}
lab_sen2id = [[label2id.get(lab, 0) for lab in sen] for sen in label_sen]
# padding
sen_pad = pad_sequences(sen2id, maxlen)
lab_pad = pad_sequences(lab_sen2id, maxlen, value=-1)
lab_pad = np.expand_dims(lab_pad, 2)
return sen_pad, lab_pad
进行完上线的三个步骤之后，我们基本上就可以进行训练了。
还有一部分的功能性代码，比如启动参数，模型保存格式等没有贴出来，使用的时候可以直接从 github 上看一下就好。
在** python3, keras 2.2.4** 环境下，执行 python3 model.py --mode=train , 即可开始训练，会将模型自动保存到* model 路径下，保存为 H5 和 SavedModel *两种格式。
评估模型
模型运行期间及每一次 epoch 运行结束，会打印响应的 loss 及 accuracy. 如下图所示：
此外还可以运行 python3 model.py --mode=predict --input_model_dir=model 来进行交互式的预测。
在线预测
离线训练得到了效果让我们满意的模型之后，就是在线预测的流程了。
tensorflow 模型如何部署到线上，一直是比较花里胡哨的，针对这种情况 Google 提供了 TensorFlow Servering，可以用一套标准化的流程，将训练好的模型直接上线并提供服务。
tensorflow serving 介绍
TensorFlow Serving 是一个用于机器学习模型 serving 的高性能开源库。它可以将训练好的机器学习模型部署到线上，使用 gRPC 作为接口接受外部调用。它支持模型热更新与自动模型版本管理。这意味着一旦部署 TensorFlow Serving 后，不再需要为线上服务操心，只需要关心你的线下模型训练。
tensorflow serving 持续集成的大概流程如下：
基于 TF Serving 的持续集成框架还是挺简明的，基本分三个步骤：
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离线模型训练 主要包括数据的收集和清洗、模型的训练、评测和优化。
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模型上线 将前一个步骤训练好的模型保存为指定的格式，之后在 TF Server 中上线；
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服务使用 客户端通过 gRPC 和 RESTfull API 两种方式同 TF Servering 端进行通信，并获取服务，进行在线预测。
TF Serving 工作流程如下：
模型保存格式
要想使用 tensorflow serving 来部署模型，需要将模型保存为特定的格式。
如果你是使用 **keras models **构建的模型，那幺直接 tf.saved_model.save(self.model, save_dir) 即可。
如果你是使用 keras sequential 构建的模型，那幺使用下面的方法，可以让你将序列模型保存为** SavedModel **格式。
def export_saved_model(self, saved_dir, epoch):
model_version = epoch
model_signature = tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def(
inputs={'input': self.model.input}, outputs={'output': self.model.output})
export_path = os.path.join(compat.as_bytes(saved_dir), compat.as_bytes(str(model_version)))
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_path)
builder.add_meta_graph_and_variables(
sess=K.get_session(),
tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
clear_devices=True,
signature_def_map={
tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY:
model_signature
})
builder.save()
加载模型
将训练完毕的模型放到 serving 下对应的目录，让 serving 进行加载，模型文件树应该如下：
.
我在服务端启动 serving 的时候，使用了如下命令：
cmd="./tensorflow_model_server \
--port=4590 \
--rest_api_port=4591 \
--model_config_file=model/ \
--tensorflow_session_parallelism=40 \
--per_process_gpu_memory_fraction=0.2"
意味着我读取当前目录下 model 文件夹下的模型，加载并且对外提供了 RESTFUL 服务（在 4590 端口）以及 grpc 服务（在 4591 端口）.
客户端请求
serving 对外提供了 RESTFUL 接口以及 GRPC 接口，足够我们使用了。
RESTFUL
在命令行执行 curl -d '{"inputs": [[348.0,3848.0,2557]]}' -X POST http://localhost:4591/v1/models/model:predict , 其中，inputs 是在输出模型时定义的模型输入数据。也就是模型签名。
如果不确定自己的模型定义，可以使用 tensorflow 自带的 saved_model_cli.py 文件来查看，首先运行 find / -name="saved_model_cli.py" , 找到本机上的对应文件，如果没有，可以去下载 TensorFlow 的源码，其中包括这个文件。
然后执行 python saved_model_cli.py show --dir model/15 --all , 就可以看到下面这样的输出。
我的模型定义了：
名为”input”的输入，是一个二维的矩阵。
名为”output”的输出，是一个三维的矩阵。
模型返回的预测结果为一个三维数据，其中每一个数组代表一个字符所在的标签。
以 “王强” 为例。
得到的结果为 shapre=(1,2,7) 的数组，其中 1 指的是我们只输入了一个句子，2 指的是句子的长度，7 指的是我们所有 tag 的长度。
[
[0,1,0,0,0,0,0]
[0,0,1,0,0,0,0]
]
标签顺序是：[O, B-PER, I-PER, B-LOC, I-LOC, B-ORG, I-ORG]
用 1 所在的下标对应到标签中，可以发现 王强 的结果是 B-PER, I-PER , 也就是一个人名。
grpc
输入输出和 RESTFUL 是一样的，只是方式可能有点不一样，这里简单的贴一下集成 GRPC 的那块代码。
public static void main(String[] args) {
// 构造请求
ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress("192.168.1.251", 7010).usePlaintext(true).build();
PredictionServiceGrpc.PredictionServiceBlockingStub stub = PredictionServiceGrpc.newBlockingStub(channel);
Predict.PredictRequest.Builder predictRequestBuilder = Predict.PredictRequest.newBuilder();
Model.ModelSpec.Builder modelSpecBuilder = Model.ModelSpec.newBuilder();
// 你的模型的名字
modelSpecBuilder.setName("model");
modelSpecBuilder.setSignatureName("");
predictRequestBuilder.setModelSpec(modelSpecBuilder);
TensorProto.Builder tensorProtoBuilder = TensorProto.newBuilder();
// 模型接受的数据类型
tensorProtoBuilder.setDtype(DataType.DT_FLOAT);
TensorShapeProto.Builder tensorShapeBuilder = TensorShapeProto.newBuilder();
// 接受数据的 shape, 几维的数组，每一维多少个。我的测试数据是三个。
tensorShapeBuilder.addDim(TensorShapeProto.Dim.newBuilder().setSize(1));
tensorShapeBuilder.addDim(TensorShapeProto.Dim.newBuilder().setSize(3));
// 我的测试数据，这里需要把输入的字符串进行编码。比如在我的编码下，比如将 : 呼延十 编码成下面三个数字。
String s = "呼延十";
List ret = new ArrayList();
ret.add(348.0f);
ret.add(3848.0f);
ret.add(2557.0f);
tensorProtoBuilder.setTensorShape(tensorShapeBuilder.build());
tensorProtoBuilder.addAllFloatVal(ret);
predictRequestBuilder.putInputs("input", tensorProtoBuilder.build());
Predict.PredictResponse predictResponse = stub.predict(predictRequestBuilder.build());
// 这里拿到的是一个 (1,1,3) 的矩阵。所以我们需要把他解码成我们想要的 tag. 涉及到你的 tag 列表。
List output = predictResponse.getOutputsMap().get("output").getFloatValList();
List tags = Arrays.asList("O", "B-PER", "I-PER", "B-LOC", "I-LOC", "B-ORG", "i-ORG");
List rets = phraseFrom(s, output, tags);
System.out.println(rets);
}
private static List phraseFrom(String q, List output, List tags) {
List<List> partition = Lists.partition(output, tags.size());
List idx = new ArrayList();
for (List floats : partition) {
for (int j = 0; j < floats.size(); j++) {
if (floats.get(j) == 1.0f) {
idx.add(j);
break;
}
}
}
assert q.length() != idx.size();
// 从 query 和每个字的 tag 解析成词语的意图。
StringBuilder sb = new StringBuilder();
char[] chars = q.toCharArray();
List rets = new ArrayList();
for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
Integer tag = idx.get(i);
if ((tag & 1) == 1 && sb.length() != 0) {
String item = sb.toString();
String ret = tags.get(idx.get(i - 1));
rets.add(ret);
sb.setLength(0);
sb.append(chars[i]);
} else {
sb.append(chars[i]);
}
}
if (sb.length() != 0) {
String ret = tags.get(idx.get(q.length() - 1));
rets.add(ret);
}
return rets;
}
效果
项目开发完成后，模型预测正确率 97%（训练了 30 个 epoch), 线上预测与 TensorFlow serving 交互耗时 20ms.
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