模型介绍
LSTM：长短期记忆网络（Long-short-term-memory）,能够记住长句子的前后信息，解决了RNN的问题（时间间隔较大时，网络对前面的信息会遗忘，从而出现梯度消失问题，会形成长期依赖问题），避免长期依赖问题。
Bi-LSTM：由前向LSTM与后向LSTM组合而成。
模型结构
Bi-LSTM
同LSTM，区别在于模型的输出和结构上不同，如下图：
一共有两个LSTM网络，一个网络从一句话的首段进行学习，另一个网络从一句话的末端进行学习。
相关详情请看nlp系列（5）文本实体识别（LSTM）pytorch 中模型详解
CRF
CRF（条件随机场）：是一个判别模型，用于解决标注偏差问题，使用P(Y|X)建模，为全局归一化
适用领域：词性标注、分词、命名实体识别等
以命名实体为例：
损失计算：
lg
P
(
Y
∣
X
)
=
−
l
g
e
s
(
X
,
Y
)
∑
y
‾
ϵ
Y
x
e
s
(
X
,
y
‾
)
=
−
S
(
X
,
y
)
+
lg
∑
y
‾
ϵ
Y
x
e
s
(
X
,
y
‾
)
\lg P(Y|X) = -lg \frac{e^s(X,Y)}{\sum_{\overline{y}\epsilon Y_x}{e^s(X,\overline y)}} = - S(X, y) + \lg\sum_{\overline{y}\epsilon Y_x}{e^s(X,\overline y)}
lgP(Y∣X)=−lg∑yϵYxes(X,y)es(X,Y)=−S(X,y)+lgyϵYx∑es(X,y)
推荐一个视频讲解，全程手写推导，讲得很细
机器学习-白板推导系列(十七)-条件随机场CRF（Conditional Random Field）
数据介绍
数据集用的是论文【ACL 2018Chinese NER using Lattice LSTM】中从新浪财经收集的简历数据。每一句话用换行进行隔开。
图2 数据样式
模型准备
方法一：使用ptorch库自带的CRF库，其CRF库关键函数介绍链接
def forward(self, sentence, tags=None, mask=None):
# sentence=(batch, seq_len) tags=(batch, seq_len) masks=(batch, seq_len)
# 1. 从 sentence 到 Embedding 层
embeds = self.word_embeds(sentence).permute(1, 0, 2) # shape [seq_len, batch_size, embedding_size]
# 2. 从 Embedding 层到 Bi-LSTM 层
# Bi-lstm 层的隐藏节点设置
# 隐藏层就是（h_0, c_0） num_directions = 2 if self.bidirectional else 1
# h_0 的结构：(num_layers*num_directions, batch_size, hidden_size)
self.hidden = (torch.randn(2, sentence.shape[0], self.hidden_dim // 2, device=self.device),
torch.randn(2, sentence.shape[0], self.hidden_dim // 2, device=self.device))
# input=(seq_length, batch_size, embedding_num)
# output(lstm_out)=(seq_length, batch_size, num_directions * hidden_size)
# h_0 = (num_layers*num_directions, batch_size, hidden_size)
lstm_out, self.hidden = self.lstm(embeds, self.hidden)
# 3. 从 Bi-LSTM 层到全连接层
# 从 Bi-lstm 的输出转为 target_size 长度的向量组（即输出了每个 tag 的可能性）
# 输出 shape=(seq_length, batch_size, len(tag_to_ix))
lstm_feats = self.linear(lstm_out)
# 4. 全连接层到 CRF 层
if tags is not None:
# 训练用
if mask is not None:
loss = -1. * self.crf(emissions=lstm_feats.permute(1, 0, 2), tags=tags, mask=mask, reduction='mean')
# outputs=(batch_size,) 输出 log 形式的 likelihood
else:
loss = -1. * self.crf(emissions=lstm_feats.permute(1, 0, 2), tags=tags, reduction='mean')
return loss
else:
# 测试
if mask is not None:
prediction = self.crf.decode(emissions=lstm_feats.permute(1, 0, 2), mask=mask)
else:
prediction = self.crf.decode(emissions=lstm_feats.permute(1, 0, 2))
return prediction
方法2：编写CRF实现代码
def argmax(vec):
"""
返回 vec 中每一行最大的那个元素的下标
"""
# return the argmax as a python int
_, idx = torch.max(vec, 1)
# 获取该元素：tensor只有一个元素才能调用item方法
return idx.item()
def log_sum_exp(vec, device):
"""
vec 维度为 1*5
Compute log sum exp in a numerically stable way for the forward algorithm
前向算法是不断累积之前的结果，这样就会有个缺点
指数和累积到一定程度后，会超过计算机浮点值的最大值，变成inf，这样取log后也是inf
为了避免这种情况，用一个合适的值clip去提指数和的公因子，这样就不会使某项变得过大而无法计算
计算一维向量 vec 与其最大值的 log_sum_exp
"""
max_score = vec[0, argmax(vec)] # max_score的维度为1
max_score_broadcast = max_score.view(1, -1).expand(1, vec.size()[1]) # 维度为 1*5
return max_score.to(device) + torch.log(torch.sum(torch.exp(vec - max_score_broadcast))).to(device)
class BiLSTM_CRF(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, tag_to_index, embedding_dim, hidden_dim):
# 调用父类的init
super(BiLSTM_CRF, self).__init__()
self.embedding_dim = embedding_dim # word embedding dim 嵌入维度： 词向量维度
self.hidden_dim = hidden_dim # Bi-LSTM hidden dim 隐藏层维度
self.vocab_size = vocab_size # 词汇量大小
self.tag_to_index = tag_to_index # 标签转下标的词典
self.target_size = len(tag_to_index) # 输出维度：目标取值范围大小，标签预测类别数
self.device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
''' Embedding 的用法
A simple lookup table that stores embeddings of a fixed dictionary and size.
This module is often used to store word embeddings and retrieve them using indices.
The input to the module is a list of indices, and the output is the corresponding word embeddings.
一个简单的查找表，用于存储固定字典和大小的嵌入。该模块通常用于存储词嵌入并使用索引检索它们。模块的输入是索引列表，输出是相应的词嵌入。
requires_grad: 用于说明当前量是否需要在计算中保留对应的梯度信息
'''
self.word_embeds = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
'''
embedding_dim：特征维度
hidden_dim：隐藏层层数
num_layers：循环层数
bidirectional：是否采用 Bi-LSTM（前向LSTM+反向LSTM）
'''
self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim // 2, num_layers=1, bidirectional=True)
# 将 Bi-LSTM 提取的特征向量映射到特征空间，即经过全连接得到发射分数
self.hidden2tag = nn.Linear(hidden_dim, self.target_size)
# 转移矩阵的参数初始化，transitions[i,j]代表的是从第j个tag转移到第i个tag的转移分数
# 转移矩阵是随机的，在网络中会随着训练不断更新
self.transitions = nn.Parameter(torch.randn(self.target_size, self.target_size))
# 初始化所有其他 tag 转移到 START_TAG 的分数非常小，即不可能由其他 tag 转移到 START_TAG
# 初始化 STOP_TAG 转移到所有其他 tag 的分数非常小，即不可能由 STOP_TAG 转移到其他 tag
# 转移矩阵： 列标 转 行标
# 规定：其他 tag 不能转向 start，stop 也不能转向其他 tag
self.transitions.data[self.tag_to_index[START_TAG], :] = -10000 # 从任何标签转移到 START_TAG 不可能
self.transitions.data[:, self.tag_to_index[STOP_TAG]] = -10000 # 从 STOP_TAG 转移到任何标签不可能
# 初始化 hidden layer
self.hidden = self.init_hidden()
def init_hidden(self):
# 初始化 Bi-LSTM 的参数 h_0, c_0
return (torch.randn(2, 1, self.hidden_dim // 2).to(self.device),
torch.randn(2, 1, self.hidden_dim // 2).to(self.device))
def _get_lstm_features(self, sentence):
# 通过 Bi-LSTM 提取特征
self.hidden = self.init_hidden()
embeds = self.word_embeds(sentence).view(len(sentence), 1, -1)
'''
默认参数意义：input_size，hidden_size，num_layers
hidden_size : LSTM在运行时里面的维度。隐藏层状态的维数，即隐藏层节点的个数
torch里的LSTM单元接受的输入都必须是3维的张量(Tensors):
第一维体现的每个句子的长度，即提供给LSTM神经元的每个句子的长度，如果是其他的带有带有序列形式的数据，则表示一个明确分割单位长度，
第二维度体现的是batch_size，即每一次给网络句子条数
第三维体现的是输入的元素，即每个具体的单词用多少维向量来表示
'''
lstm_out, self.hidden = self.lstm(embeds, self.hidden)
lstm_out = lstm_out.view(len(sentence), self.hidden_dim)
lstm_feats = self.hidden2tag(lstm_out)
return lstm_feats
def _score_sentence(self, feats, tags):
"""
CRF 的输出，即 emit + transition scores
"""
# 计算给定 tag 序列的分数，即一条路径的分数
score = torch.zeros(1).to(self.device)
tags = torch.cat([torch.tensor([self.tag_to_index[START_TAG]], dtype=torch.long).to(self.device), tags])
# 转移 + 前向
for i, feat in enumerate(feats):
# 递推计算路径分数：转移分数 + 发射分数
score = score + self.transitions[tags[i + 1], tags[i]] + feat[tags[i + 1]]
score = score + self.transitions[self.tag_to_index[STOP_TAG], tags[-1]]
return score
def _forward_alg(self, feats): # 预测序列的得分，就是 Loss 的右边第一项
"""
前向算法：feats 表示发射矩阵(emit score),是 Bi-LSTM 所有时间步的输出 意思是经过 Bi-LSTM 的 sentence 的每个 word 对应于每个 label 的得分
"""
# 通过前向算法递推计算 alpha 初始为 -10000
init_alphas = torch.full((1, self.target_size), -10000.).to(self.device) # 用-10000.来填充一个形状为[1,target_size]的tensor
# 初始化 step 0 即 START 位置的发射分数，START_TAG 取 0 其他位置取 -10000 start 位置的 alpha 为 0
# 因为 start tag 是4，所以tensor([[-10000., -10000., -10000., 0., -10000.]])，
# 将 start 的值为零，表示开始进行网络的传播，
init_alphas[0][self.tag_to_index[START_TAG]] = 0.
# 将初始化 START 位置为 0 的发射分数赋值给 previous 包装进变量，实现自动反向传播
previous = init_alphas
# 迭代整个句子
for obs in feats:
# The forward tensors at this timestep
# 当前时间步的前向 tensor
alphas_t = []
for next_tag in range(self.target_size):
# 取出当前tag的发射分数，与之前时间步的tag无关
'''
Bi-LSTM 生成的矩阵是 emit score[观测/发射概率], 即公式中的H()函数的输出
CRF 是判别式模型
emit score: Bi-LSTM 对序列中每个位置的对应标签打分的和
transition score: 是该序列状态转移矩阵中对应的和
Score = EmissionScore + TransitionScore
'''
# Bi-LSTM的生成矩阵是 emit_score，维度为 1*5
emit_score = obs[next_tag].view(1, -1).expand(1, self.target_size).to(self.device)
# 取出当前 tag 由之前 tag 转移过来的转移分数
trans_score = self.transitions[next_tag].view(1, -1)
# 当前路径的分数：之前时间步分数 + 转移分数 + 发射分数
next_tag_var = previous.to(self.device) + trans_score.to(self.device) + emit_score.to(self.device)
# 对当前分数取 log-sum-exp
alphas_t.append(log_sum_exp(next_tag_var, self.device).view(1))
# 更新 previous 递推计算下一个时间步
previous = torch.cat(alphas_t).view(1, -1)
# 考虑最终转移到 STOP_TAG
terminal_var = previous + self.transitions[self.tag_to_index[STOP_TAG]]
# 计算最终的分数
scores = log_sum_exp(terminal_var, self.device)
return scores.to(self.device)
def _viterbi_decode(self, feats):
"""
Decoding的意义：给定一个已知的观测序列，求其最有可能对应的状态序列
"""
# 预测序列的得分，维特比解码，输出得分与路径值
backpointers = []
# 初始化 viterbi 的 previous 变量
init_vvars = torch.full((1, self.target_size), -10000.).cpu() # 这就保证了一定是从START到其他标签
init_vvars[0][self.tag_to_index[START_TAG]] = 0
# 第 i 步的 forward_var 保存第 i-1 步的维特比变量
previous = init_vvars
for obs in feats:
# 保存当前时间步的回溯指针
bptrs_t = []
# 保存当前时间步的 viterbi 变量
viterbivars_t = []
for next_tag in range(self.target_size):
# 其他标签（B,I,E,Start,End）到标签next_tag的概率
# 维特比算法记录最优路径时只考虑上一步的分数以及上一步 tag 转移到当前 tag 的转移分数
# 并不取决与当前 tag 的发射分数
next_tag_var = previous.cpu() + self.transitions[next_tag].cpu() # previous 保存的是之前的最优路径的值
# 找到此刻最好的状态转入点
best_tag_id = argmax(next_tag_var) # 返回最大值对应的那个tag
# 记录点
bptrs_t.append(best_tag_id)
viterbivars_t.append(next_tag_var[0][best_tag_id].view(1))
# 更新 previous，加上当前 tag 的发射分数 obs
# 从 step0 到 step(i-1) 时 5 个序列中每个序列的最大 score
previous = (torch.cat(viterbivars_t).cpu() + obs.cpu()).view(1, -1)
# 回溯指针记录当前时间步各个 tag 来源前一步的 tag
backpointers.append(bptrs_t)
# 考虑转移到 STOP_TAG 的转移分数
# 其他标签到STOP_TAG的转移概率
terminal_var = previous.cpu() + self.transitions[self.tag_to_index[STOP_TAG]].cpu()
best_tag_id = argmax(terminal_var)
path_score = terminal_var[0][best_tag_id]
# 通过回溯指针解码出最优路径
best_path = [best_tag_id]
# best_tag_id 作为线头，反向遍历 backpointers 找到最优路径
for bptrs_t in reversed(backpointers):
best_tag_id = bptrs_t[best_tag_id]
best_path.append(best_tag_id)
# 去除 START_TAG
start = best_path.pop()
assert start == self.tag_to_index[START_TAG] # Sanity check
best_path.reverse() # 把从后向前的路径正过来
return path_score, best_path
def neg_log_likelihood(self, sentence, tags):
# CRF 损失函数由两部分组成，真实路径的分数和所有路径的总分数。
# 真实路径的分数应该是所有路径中分数最高的。
# log 真实路径的分数/log所有可能路径的分数，越大越好，构造 crf loss 函数取反，loss 越小越好
feats = self._get_lstm_features(sentence) # 经过LSTM+Linear后的输出作为CRF的输入
# 前向算法分数
forward_score = self._forward_alg(feats) # loss的log部分的结果
# 真实分数
gold_score = self._score_sentence(feats, tags) # loss的后半部分S(X,y)的结果
# log P(y|x) = forward_score - gold_score
return forward_score - gold_score
# 这里 Bi-LSTM 和 CRF 共同前向输出
def forward(self, sentence):
"""
重写原 module 里的 forward
"""
sentence = sentence.reshape(-1)
# 通过 Bi-LSTM 提取发射分数
lstm_feats = self._get_lstm_features(sentence)
# 根据发射分数以及转移分数，通过 viterbi 解码找到一条最优路径
score, tag_seq = self._viterbi_decode(lstm_feats)
return score, tag_seq
模型预测
注：模型只训练了一轮，预测结果与实际会有差异。
方法一：
源码获取
Bi-LSTM-CRF 实体识别
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