昇思25天学习打卡营第4天

---

---

基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别

模型简介

BERT全称是来自变换器的双向编码器表征量（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它是Google于2018年末开发并发布的一种新型语言模型。与BERT模型相似的预训练语言模型例如问答、命名实体识别、自然语言推理、文本分类等在许多自然语言处理任务中发挥着重要作用。模型是基于Transformer中的Encoder并加上双向的结构，因此一定要熟练掌握Transformer的Encoder的结构。

BERT模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked Language Model和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。

在用Masked Language Model方法训练BERT的时候，随机把语料库中15%的单词做Mask操作。对于这15%的单词做Mask操作分为三种情况：80%的单词直接用[Mask]替换、10%的单词直接替换成另一个新的单词、10%的单词保持不变。

因为涉及到Question Answering (QA) 和 Natural Language Inference (NLI)之类的任务，增加了Next Sentence Prediction预训练任务，目的是让模型理解两个句子之间的联系。与Masked Language Model任务相比，Next Sentence Prediction更简单些，训练的输入是句子A和B，B有一半的几率是A的下一句，输入这两个句子，BERT模型预测B是不是A的下一句。

BERT预训练之后，会保存它的Embedding table和12层Transformer权重（BERT-BASE）或24层Transformer权重（BERT-LARGE）。使用预训练好的BERT模型可以对下游任务进行Fine-tuning，比如：文本分类、相似度判断、阅读理解等。

对话情绪识别（Emotion Detection，简称EmoTect），专注于识别智能对话场景中用户的情绪，针对智能对话场景中的用户文本，自动判断该文本的情绪类别并给出相应的置信度，情绪类型分为积极、消极、中性。 对话情绪识别适用于聊天、客服等多个场景，能够帮助企业更好地把握对话质量、改善产品的用户交互体验，也能分析客服服务质量、降低人工质检成本。

下面以一个文本情感分类任务为例子来说明BERT模型的整个应用过程。

环境配置

mindnlp的github传送门

%%capture captured_output
# 实验环境已经预装了mindspore==2.2.14，如需更换mindspore版本，可更改下面mindspore的版本号
!pip uninstall mindspore -y
!pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.2.14

# 该案例在 mindnlp 0.3.1 版本完成适配，如果发现案例跑不通，可以指定mindnlp版本，执行`!pip install mindnlp==0.3.1`
!pip install mindnlp

import osimport mindspore
from mindspore.dataset import text, GeneratorDataset, transforms
from mindspore import nn, contextfrom mindnlp._legacy.engine import Trainer, Evaluator
from mindnlp._legacy.engine.callbacks import CheckpointCallback, BestModelCallback
from mindnlp._legacy.metrics import Accuracy

# prepare dataset
class SentimentDataset:"""Sentiment Dataset"""def __init__(self, path):self.path = pathself._labels, self._text_a = [], []self._load()def _load(self):with open(self.path, "r", encoding="utf-8") as f:dataset = f.read()lines = dataset.split("\n")for line in lines[1:-1]:label, text_a = line.split("\t")self._labels.append(int(label))self._text_a.append(text_a)def __getitem__(self, index):return self._labels[index], self._text_a[index]def __len__(self):return len(self._labels)

数据集

这里提供一份已标注的、经过分词预处理的机器人聊天数据集，来自于百度飞桨团队。数据由两列组成，以制表符（‘\t’）分隔，第一列是情绪分类的类别（0表示消极；1表示中性；2表示积极），第二列是以空格分词的中文文本，如下示例，文件为 utf8 编码。

label–text_a

0–谁骂人了？我从来不骂人，我骂的都不是人，你是人吗 ？

1–我有事等会儿就回来和你聊

2–我见到你很高兴谢谢你帮我

这部分主要包括数据集读取，数据格式转换，数据 Tokenize 处理和 pad 操作。

# download dataset
!wget https://baidu-nlp.bj.bcebos.com/emotion_detection-dataset-1.0.0.tar.gz -O emotion_detection.tar.gz
!tar xvf emotion_detection.tar.gz

数据加载和数据预处理

新建 process_dataset 函数用于数据加载和数据预处理，具体内容可见下面代码注释。

import numpy as npdef process_dataset(source, tokenizer, max_seq_len=64, batch_size=32, shuffle=True):is_ascend = mindspore.get_context('device_target') == 'Ascend'column_names = ["label", "text_a"]dataset = GeneratorDataset(source, column_names=column_names, shuffle=shuffle)# transformstype_cast_op = transforms.TypeCast(mindspore.int32)def tokenize_and_pad(text):if is_ascend:tokenized = tokenizer(text, padding='max_length', truncation=True, max_length=max_seq_len)else:tokenized = tokenizer(text)return tokenized['input_ids'], tokenized['attention_mask']# map datasetdataset = dataset.map(operations=tokenize_and_pad, input_columns="text_a", output_columns=['input_ids', 'attention_mask'])dataset = dataset.map(operations=[type_cast_op], input_columns="label", output_columns='labels')# batch datasetif is_ascend:dataset = dataset.batch(batch_size)else:dataset = dataset.padded_batch(batch_size, pad_info={'input_ids': (None, tokenizer.pad_token_id),'attention_mask': (None, 0)})return dataset

input_ids

输入 ID 通常是作为输入传递给模型的唯一必需参数。它们是标记索引，是标记的数值表示，用于构建将用作模型输入的序列。
每个分词器的工作方式不同，但底层机制保持不变。下面是一个使用 BERT 分词器的示例，这是一个 WordPiece 分词器：

from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
sequence = "A Titan RTX has 24GB of VRAM"

分词器负责将序列拆分为分词器词汇表中可用的标记。

tokenized_sequence = tokenizer.tokenize(sequence)
print(tokenized_sequence)结果输出：
['A', 'Titan', 'R', '##T', '##X', 'has', '24', '##GB', 'of', 'V', '##RA', '##M']

然后，可以将这些token转换为模型可以理解的 ID。这可以通过直接将句子提供给分词器来完成，分词器利用 huggingface/tokenizer 的 Rust 实现来实现最佳性能。

encoded_sequence = tokenizer(sequence)["input_ids"]

分词器返回一个字典，其中包含其相应模型正常工作所需的所有参数。token索引位于键“input_ids”下：

print(encoded_sequence)结果输出：
[101, 138, 18696, 155, 1942, 3190, 1144, 1572, 13745, 1104, 159, 9664, 2107, 102]

请注意，分词器会自动添加“特殊tokens”（如果关联的模型依赖于它们），这些tokens是模型有时使用的特殊 ID。如果我们解码前面的 id 序列，

decoded_sequence = tokenizer.decode(encoded_sequence)
print(decoded_sequence)结果输出：
[CLS] A Titan RTX has 24GB of VRAM [SEP]

attention_mask

注意掩码是将序列批处理在一起时使用的可选参数。此参数向模型指示应注意哪些tokens，哪些不应注意。

例如，考虑以下两个序列：

from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
sequence_a = "This is a short sequence."
sequence_b = "This is a rather long sequence. It is at least longer than the sequence A."
encoded_sequence_a = tokenizer(sequence_a)["input_ids"]
encoded_sequence_b = tokenizer(sequence_b)["input_ids"]

编码版本具有不同的长度：

len(encoded_sequence_a), len(encoded_sequence_b)结果输出：
(8, 19)

因此，我们不能按原样放在同一个张量中。第一个序列需要填充到第二个序列的长度，或者第二个序列需要被截断到第一个序列的长度。
在第一种情况下，ID 列表将通过填充索引进行扩展。我们可以将一个列表传递给分词器，并要求它像这样填充：

padded_sequences = tokenizer([sequence_a, sequence_b], padding=True)

我们可以看到，在第一句话的右边添加了 0，使其与第二句的长度相同：

padded_sequences["input_ids"]结果输出：
[[101, 1188, 1110, 170, 1603, 4954, 119, 102, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [101, 1188, 1110, 170, 1897, 1263, 4954, 119, 1135, 1110, 1120, 1655, 2039, 1190, 1103, 4954, 138, 119, 102]]

然后，可以在 PyTorch 或 TensorFlow 中将其转换为张量。注意力掩码是一个二进制张量，指示填充索引的位置，以便模型不关注它们。对于 BertTokenizer ， 1 指示应注意的值，同时 0 指示填充值。此注意力掩码位于分词器返回的字典中，键为“attention_mask”：

padded_sequences["attention_mask"]
[[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]

昇腾NPU环境下暂不支持动态Shape，数据预处理部分采用静态Shape处理：

from mindnlp.transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

tokenizer.pad_token_id

dataset_train = process_dataset(SentimentDataset("data/train.tsv"), tokenizer)
dataset_val = process_dataset(SentimentDataset("data/dev.tsv"), tokenizer)
dataset_test = process_dataset(SentimentDataset("data/test.tsv"), tokenizer, shuffle=False)

print(next(dataset_train.create_tuple_iterator()))结果输出：
[Tensor(shape=[32, 64], dtype=Int64, value=
[[ 101, 2769, 4263 ...    0,    0,    0],[ 101,  872,  779 ...    0,    0,    0],[ 101, 7733, 4638 ...    0,    0,    0],...[ 101,  680,  872 ...    0,    0,    0],[ 101, 2769, 3300 ...    0,    0,    0],[ 101, 6432, 6413 ...    0,    0,    0]]), Tensor(shape=[32, 64], dtype=Int64, value=
[[1, 1, 1 ... 0, 0, 0],[1, 1, 1 ... 0, 0, 0],[1, 1, 1 ... 0, 0, 0],...[1, 1, 1 ... 0, 0, 0],[1, 1, 1 ... 0, 0, 0],[1, 1, 1 ... 0, 0, 0]]), Tensor(shape=[32], dtype=Int32, value= [2, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 2, 1, 0])]

模型构建

通过 BertForSequenceClassification 构建用于情感分类的 BERT 模型，加载预训练权重，设置情感三分类的超参数自动构建模型。后面对模型采用自动混合精度操作，提高训练的速度，然后实例化优化器，紧接着实例化评价指标，设置模型训练的权重保存策略，最后就是构建训练器，模型开始训练。

auto_mixed_precision传送门

BertForSequenceClassification传送门

from mindnlp.transformers import BertForSequenceClassification, BertModel
from mindnlp._legacy.amp import auto_mixed_precision# set bert config and define parameters for training
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=3)
model = auto_mixed_precision(model, 'O1')optimizer = nn.Adam(model.trainable_params(), learning_rate=2e-5)

metric = Accuracy()
# define callbacks to save checkpoints
ckpoint_cb = CheckpointCallback(save_path='checkpoint', ckpt_name='bert_emotect', epochs=1, keep_checkpoint_max=2)
best_model_cb = BestModelCallback(save_path='checkpoint', ckpt_name='bert_emotect_best', auto_load=True)trainer = Trainer(network=model, train_dataset=dataset_train,eval_dataset=dataset_val, metrics=metric,epochs=5, optimizer=optimizer, callbacks=[ckpoint_cb, best_model_cb])

%%time
# start training
trainer.run(tgt_columns="labels")

模型验证

将验证数据集加再进训练好的模型，对数据集进行验证，查看模型在验证数据上面的效果，此处的评价指标为准确率。

evaluator = Evaluator(network=model, eval_dataset=dataset_test, metrics=metric)
evaluator.run(tgt_columns="labels")

模型推理

遍历推理数据集，将结果与标签进行统一展示。

dataset_infer = SentimentDataset("data/infer.tsv")

def predict(text, label=None):label_map = {0: "消极", 1: "中性", 2: "积极"}text_tokenized = Tensor([tokenizer(text).input_ids])logits = model(text_tokenized)predict_label = logits[0].asnumpy().argmax()info = f"inputs: '{text}', predict: '{label_map[predict_label]}'"if label is not None:info += f" , label: '{label_map[label]}'"print(info)

from mindspore import Tensorfor label, text in dataset_infer:predict(text, label)结果输出：
inputs: '我 要 客观', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '靠 你 真是 说 废话 吗', predict: '消极' , label: '消极'
inputs: '口嗅 会', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '每次 是 表妹 带 窝 飞 因为 窝路痴', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '别说 废话 我 问 你 个 问题', predict: '消极' , label: '消极'
inputs: '4967 是 新加坡 那 家 银行', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '是 我 喜欢 兔子', predict: '积极' , label: '积极'
inputs: '你 写 过 黄山 奇石 吗', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '一个一个 慢慢来', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '我 玩 过 这个 一点 都 不 好玩', predict: '消极' , label: '消极'
inputs: '网上 开发 女孩 的 QQ', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '背 你 猜 对 了', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '我 讨厌 你 ， 哼哼 哼 。 。', predict: '消极' , label: '消极'

自定义推理数据集

自己输入推理数据，展示模型的泛化能力。

predict("你怎么老是这样，让我很难受")结果输出：
inputs: '你怎么老是这样，让我很难受', predict: '消极'

打卡记录