昇思25天学习打卡营第17天 | 基于MindSpore实现BERT对话情绪识别

BERT模型

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google开发的一种新型语言模型，模型主要基于Transformer中的Encoder并加上双向的结构。

BERT的主要创新点在pre-train方法上，使用了

• Masked Language Model ：随机把语料库中$15\%$的单词做Mask操作，对这些单词的Mask操作分为：
  • $80\%$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。
• Next Sentence Prediction：目的是让模型理解两个句子之间的联系。训练的输入是句子A和B，B有一半的几率是A的下一句，BERT模型预测B是否为A的下一句。

对话情绪识别

对话情绪识别（Emotion Detection， EmoTect），专注于识别智能对话场景中用户的情绪。针对用户文本，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。

BERT模型的文本情绪分类任务

数据集

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)

数据来自于百度飞桨团队，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。

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

数据下载

# 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

数据加载与预处理

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 datasetfrom mindnlp.transformers import BertTokenizertokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
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)

模型构建

通过BertForSequenceClassification构建用于情绪分类的BERT模型，加载预训练权重，设置情绪三分类的超参数自动构建模型。

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

在验证集上对模型验证，查看模型在验证数据上的指标。

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

模型推理

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)

总结

这一节对BERT模型进行了介绍，其主要创新点为Masked Language Model和Next Sentence Prediction，这两种方法可以捕获词语和句子级别的特征表示。使用预训练的BERT模型，可以很方便的对下游任务进行Fine-tuning。这一节介绍了BERT在情绪分类任务上的应用。

打卡