大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型8-利用pytorch搭建一个BiLSTM+CRF模型，实现简单的命名实体识别，BiLSTM+CRF 模型是一种常用的序列标注算法，可用于词性标注、分词、命名实体识别等任务。本文利用pytorch搭建一个BiLSTM+CRF模型，并给出数据样例，通过一个简单的命名实体识别（NER）任务来演示模型的训练和预测过程。文章将分为以下几个部分：
1. BiLSTM+CRF模型的介绍
2. BiLSTM+CRF模型的数学原理
3. 数据准备
4. 模型搭建
5. 训练与评估
6. 预测
7. 总结
1. BiLSTM+CRF模型的介绍
BiLSTM+CRF模型结合了双向长短时记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF）两种技术。BiLSTM用于捕捉序列中的上下文信息，而CRF用于解决标签之间的依赖关系。实际上，BiLSTM用于为每个输入序列生成一个特征向量，然后将这些特征向量输入到CRF层，以便为序列中的每个元素分配一个标签。BiLSTM 和 CRF 结合在一起，使模型即可以像 CRF 一样考虑序列前后之间的关联性，又可以拥有 LSTM 的特征抽取及拟合能力。
2.BiLSTM+CRF模型的数学原理
假设我们有一个序列
x=(x1,x2,...,xn)\boldsymbol{x} = (x_1, x_2, ..., x_n)x=(x1,x2,...,xn)，其中xix_ixi 是第iii 个位置的输入特征。我们要对每个位置进行标注，即为每个位置iii 预测一个标签yiy_iyi。标签集合为Y=y1,y2,...,yn\mathcal{Y}={y_1, y_2, ..., y_n}Y=y1,y2,...,yn，其中yi∈Ly_i \in \mathcal{L}yi∈L，L\mathcal{L}L 表示标签的类别集合。
BiLSTM用于从输入序列中提取特征，它由两个方向的LSTM组成，分别从前向后和从后向前处理输入序列。在时间步
ttt，BiLSTM的输出为ht∈R2dh_t \in \mathbb{R}^{2d}ht∈R2d，其中ddd 是LSTM的隐藏状态维度。具体来说，前向LSTM从左至右处理输入序列x\boldsymbol{x}x，输出隐状态序列h→=(h1→,h2→,...,hn→)\overrightarrow{h}=(\overrightarrow{h_1},\overrightarrow{h_2},...,\overrightarrow{h_n})h=(h1,h2,...,hn)，其中ht→\overrightarrow{h_t}ht 表示在时间步ttt 时前向LSTM的隐藏状态；后向LSTM从右至左处理输入序列x\boldsymbol{x}x，输出隐状态序列h←=(h1←,h2←,...,hn←)\overleftarrow{h}=(\overleftarrow{h_1},\overleftarrow{h_2},...,\overleftarrow{h_n})h=(h1,h2,...,hn)，其中ht←\overleftarrow{h_t}ht 表示在时间步ttt 时后向LSTM的隐藏状态。则每个位置iii 的特征表示为hi=[hi→;hi←]h_i=[\overrightarrow{h_i};\overleftarrow{h_i}]hi=[hi;hi]，其中[⋅;⋅][\cdot;\cdot][⋅;⋅] 表示向量拼接操作。
CRF用于建模标签之间的关系，并进行全局优化。CRF模型定义了一个由
Y\mathcal{Y}Y 构成的联合分布P(y∣x)P(\boldsymbol{y}|\boldsymbol{x})P(y∣x)，其中y=(y1,y2,...,yn)\boldsymbol{y} = (y_1, y_2, ..., y_n)y=(y1,y2,...,yn) 表示标签序列。具体来说，CRF模型将标签序列的概率分解为多个位置的条件概率的乘积，即P(y∣x)=∏i=1nψi(yi∣x)∏i=1n−1ψi,i+1(yi,yi+1∣x)P(\boldsymbol{y}|\boldsymbol{x})=\prod_{i=1}^{n}\psi_i(y_i|\boldsymbol{x}) \prod_{i=1}^{n-1}\psi_{i,i+1}(y_i,y_{i+1}|\boldsymbol{x})P(y∣x)=i=1∏nψi(yi∣x)i=1∏n−1ψi,i+1(yi,yi+1∣x)
其中
ψi(yi∣x)\psi_i(y_i|\boldsymbol{x})ψi(yi∣x) 表示在位置iii 时预测标签为yiy_iyi 的条件概率，ψi,i+1(yi,yi+1∣x)\psi_{i,i+1}(y_i,y_{i+1}|\boldsymbol{x})ψi,i+1(yi,yi+1∣x) 表示预测标签为yiy_iyi 和yi+1y_{i+1}yi+1 的联合概率。这些条件概率和联合概率可以用神经网络来建模，其中输入为位置iii 的特征表示hih_ihi。
CRF模型的全局优化问题可以通过对数似然函数最大化来实现，即
maxylogP(y∣x)=∑i=1nlogψi(yi∣x)∑i=1n−1logψi,i+1(yi,yi+1∣x)\max_{\boldsymbol{y}}\log P(\boldsymbol{y}|\boldsymbol{x}) = \sum_{i=1}^{n}\log\psi_i(y_i|\boldsymbol{x}) \sum_{i=1}^{n-1}\log\psi_{i,i+1}(y_i,y_{i+1}|\boldsymbol{x})ymaxlogP(y∣x)=i=1∑nlogψi(yi∣x)i=1∑n−1logψi,i+1(yi,yi+1∣x)
其中
y\boldsymbol{y}y 是所有可能的标签序列。可以使用动态规划算法（如维特比算法）来求解全局最优标签序列。
综上所述，BiLSTM+CRF模型的数学原理可以表示为：
P(y∣x)=∏i=1nψi(yi∣x)∏i=1n−1ψi,i+1(yi,yi+1∣x)P(\boldsymbol{y}|\boldsymbol{x}) = \prod_{i=1}^{n}\psi_i(y_i|\boldsymbol{x}) \prod_{i=1}^{n-1}\psi_{i,i+1}(y_i,y_{i+1}|\boldsymbol{x})P(y∣x)=i=1∏nψi(yi∣x)i=1∏n−1ψi,i+1(yi,yi+1∣x)
其中
ψi(yi∣x)=exp(WoThi+boTyi)∑yi′∈Lexp(WoThi+boTyi′)\psi_i(y_i|\boldsymbol{x}) = \frac{\exp(\boldsymbol{W}_o^{T}\boldsymbol{h}_i + \boldsymbol{b}_o^{T}\boldsymbol{y}i)}{\sum{y_i'\in\mathcal{L}}\exp(\boldsymbol{W}_o^{T}\boldsymbol{h}_i + \boldsymbol{b}_o^{T}\boldsymbol{y}_i')}ψi(yi∣x)=∑yi′∈Lexp(WoThi+boTyi′)exp(WoThi+boTyi)ψi,i+1(yi,yi+1∣x)=exp(WtTyi,i+1)∑yi′∈L∑yi+1′∈Lexp(WtTyi′,i+1′)\psi_{i,i+1}(y_i,y_{i+1}|\boldsymbol{x}) = \frac{\exp(\boldsymbol{W}t^{T}\boldsymbol{y}{i,i+1})}{\sum_{y_i'\in\mathcal{L}}\sum_{y_{i+1}'\in\mathcal{L}}\exp(\boldsymbol{W}t^{T}\boldsymbol{y}{i',i+1}')}ψi,i+1(yi,yi+1∣x)=∑yi′∈L∑yi+1′∈Lexp(WtTyi′,i+1′)exp(WtTyi,i+1)
其中
Wo\boldsymbol{W}_oWo 和bo\boldsymbol{b}_obo 是输出层的参数，Wt\boldsymbol{W}_tWt 是转移矩阵，hi\boldsymbol{h}_ihi 是位置iii 的特征表示，yi\boldsymbol{y}iyi 是位置iii 的标签表示，yi,i+1\boldsymbol{y}{i,i+1}yi,i+1 是位置iii 和i+1i+1i+1 的标签联合表示。
3. 数据准备
下面我将使用一个简单的命名实体识别（NER）任务来演示模型的训练和预测过程。数据集包含了一些句子，每个句子中的单词都被标记为“B-PER”（人名开始）、“I-PER”（人名中间）、“B-LOC”（地名开始）、“I-LOC”（地名中间）或“O”（其他）。
数据样例：
John B-PERlives Oin ONew B-LOCYork I-LOC. O
4. 模型搭建
首先，我们需要安装PyTorch库：
pip install torch
接下来，我们将使用PyTorch搭建BiLSTM+CRF模型。完整的模型代码如下：
import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom TorchCRF import CRFclassBiLSTM_CRF(nn.Module):def__init__(self, vocab_size, tag_to_ix, embedding_dim, hidden_dim):super(BiLSTM_CRF, self).__init__()self.embedding_dim = embedding_dimself.hidden_dim = hidden_dimself.vocab_size = vocab_sizeself.tag_to_ix = tag_to_ixself.tagset_size =len(tag_to_ix)self.word_embeds = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim //2,num_layers=1, bidirectional=True)self.hidden2tag = nn.Linear(hidden_dim, self.tagset_size)self.crf = CRF(self.tagset_size)defforward(self, sentence):embeds = self.word_embeds(sentence).view(len(sentence),1,-1)lstm_out, _ = self.lstm(embeds)lstm_out = lstm_out.view(len(sentence), self.hidden_dim)lstm_feats = self.hidden2tag(lstm_out)return lstm_featsdefloss(self, sentence, tags):feats = self.forward(sentence)return-self.crf(torch.unsqueeze(feats,0), tags)defpredict(self, sentence):feats = self.forward(sentence)return self.crf.decode(torch.unsqueeze(feats,0))
5. 训练与评估
接下来，我们将使用训练数据对模型进行训练，并在每个epoch后打印损失值和准确率。
deftrain(model, optimizer, data):for epoch inrange(10):total_loss =0total_correct =0total_count =0for sentence, tags in data:model.zero_grad()loss = model.loss(sentence, tags)loss.backward()optimizer.step()total_loss += loss.item()prediction = model.predict(sentence)total_correct +=sum([1for p, t inzip(prediction, tags)if p == t])total_count +=len(tags)print(f"Epoch {epoch +1}: Loss = {total_loss /len(data)}, Accuracy = {total_correct / total_count}")
6. 预测
最后，我们将使用训练好的模型对新的句子进行预测。
defpredict(model, sentence):prediction = model.predict(sentence)return[p for p in prediction]
7. 总结
用训练好的模型对新的句子进行预测。
defpredict(model, sentence):prediction = model.predict(sentence)return[p for p in prediction]
7. 总结
本文介绍了如何使用PyTorch搭建一个BiLSTM+CRF模型，并通过一个简单的命名实体识别（NER）任务来演示模型的训练和预测过程。希望这篇文章能帮助你理解BiLSTM+CRF模型的原理，并为你的实际项目提供参考作用哦。
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本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_42878111/article/details/131007449
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