用深度神经网络处理NER命名实体识别问题
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用深度神经网络处理NER命名实体识别问题
Airship 发表于9个月前
用深度神经网络处理NER命名实体识别问题
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本文结构:

  1. 什么是命名实体识别(NER)
  2. 怎么识别?

cs224d Day 7: 项目2-用DNN处理NER问题
课程项目描述地址

什么是NER?

命名实体识别(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。命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具,作为结构化信息提取的重要步骤。摘自BosonNLP

怎么识别?

先把解决问题的逻辑说一下,然后解释主要的代码,有兴趣的话,完整代码请去这里看
代码是在 Tensorflow 下建立只有一个隐藏层的 DNN 来处理 NER 问题。

1.问题识别:

NER 是个分类问题。

给一个单词,我们需要根据上下文判断,它属于下面四类的哪一个,如果都不属于,则类别为0,即不是实体,所以这是一个需要分成 5 类的问题:

• Person (PER)
• Organization (ORG)
• Location (LOC)
• Miscellaneous (MISC)

我们的训练数据有两列,第一列是单词,第二列是标签。

EU    ORG
rejects    O
German    MISC
Peter    PER
BRUSSELS    LOC

2.模型:

接下来我们用深度神经网络对其进行训练。

模型如下:

输入层的 x^(t) 为以 x_t 为中心的窗口大小为3的上下文语境,x_t 是 one-hot 向量,x_t 与 L 作用后就是相应的词向量,词向量的长度为 d = 50 :

我们建立一个只有一个隐藏层的神经网络,隐藏层维度是 100,y^ 就是得到的预测值,维度是 5:

用交叉熵来计算误差:

J 对各个参数进行求导:

得到如下求导公式:

在 TensorFlow 中求导是自动实现的,这里用Adam优化算法更新梯度,不断地迭代,使得loss越来越小直至收敛。

3.具体实现

def test_NER() 中,我们进行 max_epochs 次迭代,每次,用 training data 训练模型 得到一对 train_loss, train_acc,再用这个模型去预测 validation data,得到一对 val_loss, predictions,我们选择最小的 val_loss,并把相应的参数 weights 保存起来,最后我们是要用这些参数去预测 test data 的类别标签:

def test_NER():

  config = Config()
  with tf.Graph().as_default():
    model = NERModel(config)   # 最主要的类

    init = tf.initialize_all_variables()
    saver = tf.train.Saver()

    with tf.Session() as session:
      best_val_loss = float('inf')  # 最好的值时,它的 loss 它的 迭代次数 epoch
      best_val_epoch = 0

      session.run(init)
      for epoch in xrange(config.max_epochs):
        print 'Epoch {}'.format(epoch)
        start = time.time()
        ###
        train_loss, train_acc = model.run_epoch(session, model.X_train,
                                                model.y_train)   # 1.把 train 数据放进迭代里跑,得到 loss 和 accuracy
        val_loss, predictions = model.predict(session, model.X_dev, model.y_dev)   # 2.用这个model去预测 dev 数据,得到loss 和 prediction
        print 'Training loss: {}'.format(train_loss)
        print 'Training acc: {}'.format(train_acc)
        print 'Validation loss: {}'.format(val_loss)
        if val_loss < best_val_loss:            # 用 val 数据的loss去找最小的loss
          best_val_loss = val_loss
          best_val_epoch = epoch
          if not os.path.exists("./weights"):
            os.makedirs("./weights")

          saver.save(session, './weights/ner.weights')   # 把最小的 loss 对应的 weights 保存起来
        if epoch - best_val_epoch > config.early_stopping:
          break
        ###
        confusion = calculate_confusion(config, predictions, model.y_dev)  # 3.把 dev 的lable数据放进去,计算prediction的confusion
        print_confusion(confusion, model.num_to_tag)
        print 'Total time: {}'.format(time.time() - start)

      saver.restore(session, './weights/ner.weights')    # 再次加载保存过的 weights,用 test 数据做预测,得到预测结果
      print 'Test'
      print '=-=-='
      print 'Writing predictions to q2_test.predicted'
      _, predictions = model.predict(session, model.X_test, model.y_test)
      save_predictions(predictions, "q2_test.predicted")    # 把预测结果保存起来

if __name__ == "__main__":
  test_NER()

4.模型是怎么训练的呢?

  • 首先导入数据 training,validation,test:
# Load the training set
docs = du.load_dataset('data/ner/train')

# Load the dev set (for tuning hyperparameters)
docs = du.load_dataset('data/ner/dev')

# Load the test set (dummy labels only)
docs = du.load_dataset('data/ner/test.masked')
  • 把单词转化成 one-hot 向量后,再转化成词向量:
  def add_embedding(self):
    # The embedding lookup is currently only implemented for the CPU
    with tf.device('/cpu:0'):

      embedding = tf.get_variable('Embedding', [len(self.wv), self.config.embed_size])    # assignment 中的 L    
      window = tf.nn.embedding_lookup(embedding, self.input_placeholder)                # 在 L 中直接把window大小的context的word vector搞定
      window = tf.reshape(
        window, [-1, self.config.window_size * self.config.embed_size])

      return window
  • 建立神经层,包括用 xavier 去初始化第一层, L2 正则化和用 dropout 来减小过拟合的处理:
  def add_model(self, window):

    with tf.variable_scope('Layer1', initializer=xavier_weight_init()) as scope:        # 用initializer=xavier去初始化第一层
      W = tf.get_variable(                                                                # 第一层有 W,b1,h
          'W', [self.config.window_size * self.config.embed_size,
                self.config.hidden_size])
      b1 = tf.get_variable('b1', [self.config.hidden_size])
      h = tf.nn.tanh(tf.matmul(window, W) + b1)
      if self.config.l2:                                                                # L2 regularization for W
          tf.add_to_collection('total_loss', 0.5 * self.config.l2 * tf.nn.l2_loss(W))    # 0.5 * self.config.l2 * tf.nn.l2_loss(W)

    with tf.variable_scope('Layer2', initializer=xavier_weight_init()) as scope:
      U = tf.get_variable('U', [self.config.hidden_size, self.config.label_size])
      b2 = tf.get_variable('b2', [self.config.label_size])
      y = tf.matmul(h, U) + b2
      if self.config.l2:
          tf.add_to_collection('total_loss', 0.5 * self.config.l2 * tf.nn.l2_loss(U))
    output = tf.nn.dropout(y, self.dropout_placeholder)                                    # 返回 output,两个variable_scope都带dropout

    return output

关于 L2正则化 和 dropout 是什么, 如何减小过拟合问题的,可以看这篇博客,总结的简单明了。

  • 用 cross entropy 来计算 loss:
  def add_loss_op(self, y):

    cross_entropy = tf.reduce_mean(                                                        # 1.关键步骤:loss是用cross entropy定义的
        tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y, self.labels_placeholder))                # y是模型预测值,计算cross entropy
    tf.add_to_collection('total_loss', cross_entropy)            # Stores value in the collection with the given name.
                                                                # collections are not sets, it is possible to add a value to a collection several times.
    loss = tf.add_n(tf.get_collection('total_loss'))            # Adds all input tensors element-wise. inputs: A list of Tensor with same shape and type

    return loss
  • 接着用 Adam Optimizer 把loss最小化:
  def add_training_op(self, loss):

    optimizer = tf.train.AdamOptimizer(self.config.lr)
    global_step = tf.Variable(0, name='global_step', trainable=False)
    train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)    # 2.关键步骤:用 AdamOptimizer 使 loss 达到最小,所以更关键的是 loss

    return train_op

每一次训练后,得到了最小化 loss 相应的 weights。

这样,NER 这个分类问题就搞定了,当然为了提高精度等其他问题,还是需要查阅文献来学习的。下一次先实现个 RNN。

[cs224d]

Day 1. 深度学习与自然语言处理 主要概念一览
Day 2. TensorFlow 入门
Day 3. word2vec 模型思想和代码实现
Day 4. 怎样做情感分析
Day 5. CS224d-Day 5: RNN快速入门
Day 6. 一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络
Day 7. 用深度神经网络处理NER命名实体识别问题
Day 8. 用 RNN 训练语言模型生成文本
Day 9. RNN与机器翻译
Day 10. 用 Recursive Neural Networks 得到分析树
Day 11. RNN的高级应用

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作者:不会停的蜗牛
链接:http://www.jianshu.com/p/581832f2c458
來源:简书
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