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leo 2019-12-03 20:30:15 +08:00
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133
README.md
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@ -4,46 +4,62 @@ DeepKE 是基于 Pytorch 的深度学习中文关系抽取处理套件。
## 环境依赖:
- python >= 3.6
- torch >= 1.0
- jieba >= 0.38
- matplotlib >= 3.0
- pytorch_transformers >= 1.2
- scikit_learn >= 0.20
> python >= 3.6
- torch >= 1.2
- hydra-core >= 0.11
- tensorboard >= 2.0
- matplotlib >= 3.1
- transformers >= 2.0
- jieba >= 0.39
- pyhanlp >= 0.1.57
## 主要目录
```
├── bert_pretrained # 使用 bert 时存放的预训练模型参数
│ ├── vocab.txt # BERT 模型词表
│ ├── config.json # BERT 模型结构的配置文件
│ ├── pytorch_model.bin # 预训练模型参数
├── checkpoints # 保存训练后的模型参数
├── data # 数据目录
│ ├── origin # 训练使用的原始数据集
│ │ ├── train.csv # 训练数据集
│ │ ├── test.csv # 测试数据集
│ │ ├── relation.txt # 关系种类
├── deepke
│ ├── model # 模型目录
│ │ ├── BasicModule.py # 模型基本配置
│ │ ├── Embedding.py # Embeddding 模块
│ │ ├── CNN.py # CNN & PCNN 模型
│ │ ├── RNN.py # BiLSTM 模型
│ │ ├── GCN.py # GCN 模型
│ │ ├── Transformer.py # Transformer 模型
│ │ ├── Capsule.py # Capsule 模型
│ │ ├── LM.py # 语言预训练 模型
│ ├── config.py # 配置文件
│ ├── vocab.py # 词汇表构建函数
│ ├── preprocess.py # 训练前预处理数据
│ ├── dataset.py # 训练时批处理输入数据
│ ├── trainer.py # 训练迭代函数
│ ├── utils.py # 工具函数
├── main.py # 主入口文件
├── README.md # read me 文件
├── conf # 配置文件夹
│ ├── config.yaml # 配置文件主入口
│ ├── preprocess.yaml # 数据预处理配置
│ ├── train.yaml # 训练过程参数配置
│ ├── hydra # log 日志输出目录配置
│ ├── embedding.yaml # embeding 层配置
│ ├── model # 模型配置文件夹
│ │ ├── cnn.yaml # cnn 模型参数配置
│ │ ├── rnn.yaml # rnn 模型参数配置
│ │ ├── capsule.yaml # capsule 模型参数配置
│ │ ├── transformer.yaml # transformer 模型参数配置
│ │ ├── gcn.yaml # gcn 模型参数配置
│ │ ├── lm.yaml # lm 模型参数配置
├── pretrained # 使用如 bert 等语言预训练模型时存放的参数
│ ├── vocab.txt # BERT 模型词表
│ ├── config.json # BERT 模型结构的配置文件
│ ├── pytorch_model.bin # 预训练模型参数
├── data # 数据目录
│ ├── origin # 训练使用的原始数据集
│ │ ├── train.csv # 训练数据集
│ │ ├── valid.csv # 验证数据集
│ │ ├── test.csv # 测试数据集
│ │ ├── relation.csv # 关系种类
│ ├── out # 预处理数据后的存放目录
├── module # 可复用模块
│ ├── CNN.py # cnn for nlp
│ ├── CNN.py # cnn for nlp
├── models # 模型目录
│ ├── BasicModule.py # 模型基本配置
│ ├── PCNN.py # PCNN / CNN 模型
│ ├── PCNN.py # PCNN / CNN 模型
├── test # pytest 测试目录
├── utils # 常用工具函数目录
├── metrics.py # 评测指标文件
├── serializer.py # 预处理数据过程序列化字符串文件
├── preprocess.py # 训练前预处理数据文件
├── vocab.py # token 词表构建函数文件
├── dataset.py # 训练过程中批处理数据文件
├── trainer.py # 训练验证迭代函数文件
├── main.py # 主入口文件（训练）
├── predict.py # 测试入口文件（测试）
├── README.md # read me 文件
```
## 快速开始
@ -51,42 +67,65 @@ DeepKE 是基于 Pytorch 的深度学习中文关系抽取处理套件。
数据为 csv 文件，样式范例为：
sentence|relation|head|head_type|head_offset|tail|tail_type|tail_offset
:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:
谢万松，字树人，湖北省武汉市人，武汉钢铁集团公司联合焦化公司退体职工，生于1940年|出生地|谢万松|人物|0|湖北省武汉市|地点|8
《娘家的故事第二部》是张玲执导，林在培、何赛飞等主演的电视剧|导演|娘家的故事第二部|影视作品|1|张玲|人物|11
九玄珠是在纵横中文网连载的一部小说，作者是龙马|连载网站|九玄珠|网络小说|0|纵横中文网|网站|5
个人简介梁信强，男，2010年广州亚运会中国澳门代表团成员|国籍|梁信强|人物|4|中国|国家|20
sentence|relation|head|head_offset|tail|tail_offset
:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:
《岳父也是爹》是王军执导的电视剧，由马恩然、范明主演。|导演|岳父也是爹|1|王军|8
《九玄珠》是在纵横中文网连载的一部小说，作者是龙马。|连载网站|九玄珠|1|纵横中文网|7
提起杭州的美景，西湖总是第一个映入脑海的词语。|所在城市|西湖|8|杭州|2
- 安装依赖： `pip install -r requirements.txt`
- 存放数据：在 `data/origin` 文件夹下存放训练数据。训练文件主要有三个文件。
- 存放数据：在 `data/origin` 文件夹下存放训练数据。训练文件主要有三个文件。更多数据建议使用百度数据库中[Knowledge Extraction](http://ai.baidu.com/broad/download)。
- `train.csv`：存放训练数据集
- `valid.csv`：存放验证数据集
- `relation.txt`：存放关系种类
- `test.csv`：存放测试数据集
- `relation.csv`：存放关系种类
- 开始训练：python main.py
- 每次训练的结果会保存在 `checkpoints` 文件夹下，格式为：`{model_name}_{epoch}_{time}.pth`。
- 每次训练的结果会保存在 `checkpoints` 文件夹下，格式为：`{model_name}_{epoch}.pth`。
## 具体介绍
见 [wiki](https://github.com/zjunlp/deepke/wiki)
## 备注
## 备注（常见问题）
使用语言预训练模型时，要提前下载好预训练好的参数，放到 `pretrained` 文件夹内。
1. 中文英文在数据预处理上有很多不同之处，`serializer.py` 用来专门序列化句子为 tokens。中文分词使用的是 jieba 分词。
另外数据量较小时，直接使用如12层的bert，效果并不理想，反而层数调低些收敛更快效果更好。如调整到3、6层数，具体看训练的数据量大小。
- 英文序列化要求：大小写、特殊标点字符处理、特殊英文字符是否分词、是否做 word-piece 处理等。
- 中文序列化要求：是否分词、遇到英文字母是否大小写处理、是否将英文单词拆分按照单独字母处理等。
1. PCNN 预处理时，需要按照 head tail 的位置，将句子分为三段，做 piece wise max pooling。如果句子本身无法分为三段，就无法用统一的预处理方式处理句子。
- 比如句子为：`杭州西湖`，不管怎么分隔都不能分隔为三段。
- 原文分隔三段的方式为：[...head, ..., tail....]，当然也可以分隔为：[..., head...tail, ....]，或者 [...head, ..., tail....] 等。具体效果没多少区别。
1. PCNN 为什么不比 CNN 好，甚至更差？？
- 这个确实如此！本人在跑百度的数据集，也发现 PCNN 效果并没有想象中的比 CNN 有提升，甚至大多时候都不如 CNN 那种直接 max pooling的结果。百度的 [ARNOR](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/Research/ACL2019-ARNOR) 结果也是 PCNN 并不一定比 CNN 好。
1. 使用语言预训练模型时，在线安装下载模型比较慢，更建议提前下载好，存放到 `pretrained` 文件夹内。具体存放文件要求见文件夹内的 `readme.md`。
1. 数据量较小时，直接使用如12层的 BERT，效果并不理想。此时可采取一些处理方式改善效果：
- 数据量较小时层数调低些，如设置为2、3层。
- 按照 BERT 训练方式，对新任务语料按照语言模型方式预训练。
1. 目前在单句上使用 GCN 时，需要先做句法分析，构建出词语之间的邻接矩阵（句法树相邻的边值设为1，不相邻为0）。目前使用的是 `pyhanlp` 工具构建语法树。这个工具需要按照 java 包，具体使用见 [pyhanlp]https://github.com/hankcs/pyhanlp) 的介绍。
## 后续工作
- [ ] 重构代码，将模型可复用部分单独提取出来
- [x] 重构代码，将模型可复用部分单独提取出来
- [ ] 添加经典实体关系联合抽取模型
- [ ] 添加 web 页面，以供预测输入句子信息可视化

2
conf/model/lm.yaml
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@ -2,7 +2,7 @@ model_name: lm
# lm_name = 'bert-base-chinese' # download usage
# cache file usage
#lm_file: 'bert_pretrained'
#lm_file: 'pretrained'
# 当使用预训练语言模型时，该预训练的模型存放位置
lm_file: '/Users/leo/transformers/bert-base-chinese'

0
bert_pretrained/readme.md → pretrained/readme.md
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10
requirements.txt
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@ -1,7 +1,7 @@
torch>=1.0
tensorboard>=2.0
matplotlib>=3.1.0
transformers>=2.0
torch>=1.2
hydra-core>=0.11
tensorboard>=2.0
matplotlib>=3.1
transformers>=2.0
jieba>=0.39
pyhanlp
pyhanlp>=0.1.57