querydet代码复现
时间: 2024-03-10 13:36:29 浏览: 28
QueryDET是一个基于检索的中文文本检测工具,可以在海量文本中快速发现实体,是2021年ACL会议上提出的一种新型的中文命名实体识别方法。以下是QueryDET的代码复现:
1. 环境配置
首先需要安装PyTorch和transformers库,并下载预训练模型。
```
pip install torch
pip install transformers
```
2. 数据预处理
将待检测的中文文本转化为QueryDET可接受的格式,即将文本按照每个字符进行分割,然后加上一个特殊的标记。例如,将“我爱北京天安门”转化为“我 爱 北 京 天 安 门 [SEP]”。
3. 模型加载
加载预训练的BERT模型和QueryDET模型。其中QueryDET模型是在BERT的基础上加上了一层线性层,用于判断每个字符是否是实体的起点或终点。
```
from transformers import BertTokenizer, BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
querydet_model = QueryDet.from_pretrained('chinese_querydet')
```
4. 文本检测
将预处理后的文本输入到模型中,得到每个字符是实体起点或终点的概率。
```
text = "我 爱 北 京 天 安 门 [SEP]"
input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=False)
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids)
outputs = model(torch.tensor([input_ids]))
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
logits = querydet_model(last_hidden_states)
start_logits, end_logits = logits.split(1, dim=-1)
start_logits = start_logits.squeeze(-1).softmax(dim=-1).tolist()
end_logits = end_logits.squeeze(-1).softmax(dim=-1).tolist()
```
5. 结果解析
根据起点和终点的概率,可以得到每个实体的起始位置和结束位置。
```
entities = []
for i in range(1, len(tokens)):
if start_logits[i][1] > 0.5:
entity = tokens[i]
for j in range(i + 1, len(tokens)):
if end_logits[j][1] > 0.5:
entity += tokens[j][0]
else:
break
entities.append(entity)
```
这样就可以得到文本中的所有实体了。