bert ner对抗训练

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers，双向编码器表示转换器模型）是一种用于预训练自然语言处理任务的深度双向Transformer模型。NER（Named Entity Recognition，命名实体识别）是自然语言处理中的一个重要任务，旨在从文本中识别并分类命名实体，如人名、地名、组织机构名等。

BERT NER对抗训练是指在NER任务中使用BERT模型，并通过对抗训练方法来提高NER模型的性能和鲁棒性。对抗训练是一种训练方法，通过对抗性样本生成和模型训练来提高模型的泛化能力。

对抗训练中的样本生成阶段，首先利用BERT模型生成一些原始样本。然后，对这些样本进行扰动，比如替换、删除或插入一些单词，生成对抗样本。这些对抗样本具有较高的复杂性和困惑性，能够对NER模型产生挑战。

在对抗训练的模型训练阶段，使用BERT模型作为NER模型的编码器，并将NER模型的输出与对抗样本进行比对。如果NER模型能够准确地标注对抗样本中的命名实体，说明NER模型对于复杂样本的鲁棒性较高。如果NER模型无法正确标注对抗样本中的命名实体，将利用反向传播方法更新NER模型的参数，使其能够更好地适应对抗样本的特点。

通过对抗训练，在NER任务中使用BERT模型可以帮助提高NER模型的性能和鲁棒性。对抗样本的生成能够使NER模型更好地理解和处理复杂样本，而模型的对抗训练能够增强模型的泛化能力和鲁棒性，使其在不同领域和真实场景中都能取得良好的性能表现。

相关问题

BERT对抗训练pytorch代码

以下是一个BERT对抗训练的pytorch代码示例：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
from transformers import AdamW, get_linear_schedule_with_warmup
from torch.utils.data import DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler, TensorDataset
from tqdm import tqdm
import random

# 设置GPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 设置随机种子
random.seed(2022)
np.random.seed(2022)
torch.manual_seed(2022)
torch.cuda.manual_seed_all(2022)

# 加载预训练好的BERT模型和tokenizer
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased', do_lower_case=True)

# 加载数据集
train_texts = ['This is a positive sentence.', 'This is a negative sentence.']
train_labels = [1, 0]
test_texts = ['This is another positive sentence.', 'This is another negative sentence.']
test_labels = [1, 0]

# 将数据集转换为BERT输入格式
train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True)
test_encodings = tokenizer(test_texts, truncation=True, padding=True)
train_labels = torch.tensor(train_labels)
test_labels = torch.tensor(test_labels)
train_dataset = TensorDataset(train_encodings['input_ids'], train_encodings['attention_mask'], train_labels)
test_dataset = TensorDataset(test_encodings['input_ids'], test_encodings['attention_mask'], test_labels)

# 设置训练参数
epochs = 3
batch_size = 8
learning_rate = 2e-5
epsilon = 1e-8
num_adv_steps = 1
adv_learning_rate = 1e-5

# 定义对抗函数，使用FGM对抗训练
def fgsm_attack(input_ids, attention_mask, labels, epsilon):
    # 将模型设置为训练模式
    model.train()
    # 创建对抗样本
    input_ids.requires_grad = True
    attention_mask.requires_grad = True
    loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
    loss = loss_func(outputs.logits, labels)
    loss.backward()
    # 对抗样本
    input_ids_grad = torch.sign(input_ids.grad)
    attention_mask_grad = torch.sign(attention_mask.grad)
    input_ids = input_ids + epsilon * input_ids_grad
    attention_mask = attention_mask + epsilon * attention_mask_grad
    # 清除梯度
    model.zero_grad()
    input_ids.grad = None
    attention_mask.grad = None
    return input_ids, attention_mask

# 定义优化器和学习率调度器
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate, eps=epsilon)
total_steps = len(train_dataset) * epochs
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=0, num_training_steps=total_steps)

# 训练模型
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, sampler=RandomSampler(train_dataset), batch_size=batch_size)
for epoch in range(epochs):
    model.train()
    total_loss = 0
    for batch in tqdm(train_dataloader, desc="Training"):
        input_ids = batch[0].to(device)
        attention_mask = batch[1].to(device)
        labels = batch[2].to(device)
        # 对抗训练
        for i in range(num_adv_steps):
            adv_input_ids, adv_attention_mask = fgsm_attack(input_ids, attention_mask, labels, epsilon)
            adv_outputs = model(adv_input_ids, attention_mask=adv_attention_mask, labels=labels)
            adv_loss = adv_outputs.loss
            adv_loss.backward()
        # 更新模型参数
        optimizer.step()
        scheduler.step()
        model.zero_grad()
        # 计算损失函数值
        outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
        loss = outputs.loss
        total_loss += loss.item()
    avg_loss = total_loss / len(train_dataloader)
    print("Epoch:", epoch+1, "Train loss:", avg_loss)

# 在测试集上测试模型
test_dataloader = DataLoader(test_dataset, sampler=SequentialSampler(test_dataset), batch_size=batch_size)
model.eval()
total_accuracy = 0
for batch in tqdm(test_dataloader, desc="Testing"):
    input_ids = batch[0].to(device)
    attention_mask = batch[1].to(device)
    labels = batch[2].to(device)
    with torch.no_grad():
        outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
        logits = outputs.logits
    preds = torch.argmax(logits, axis=1)
    accuracy = torch.sum(preds == labels).item() / len(labels)
    total_accuracy += accuracy
avg_accuracy = total_accuracy / len(test_dataloader)
print("Test accuracy:", avg_accuracy)

此代码使用FGM对抗训练方法，在每个训练步骤中对输入数据进行一次对抗样本生成，并使用对抗样本进行模型训练。在测试阶段，模型将在未经过对抗样本生成的测试数据上进行测试。

bert ner输入

BERT NER的输入格式可以通过设置return_offsets_mapping=True来获取word_ids属性。由于BERT的词表会将一些词切分为后缀形式，因此在tokenize过程中需要记住这些词被切分成了哪几个词，并将输出结果相应地标记。例如，如果"Hacker"代表B-PER，在tokenize之后可能分解为["Hack", "##er"]，那么需要将输出结果标记为["B-PER", "B-PER"]。