给我一份使用Bilstm+crf模型的命名实体识别代码
时间: 2023-09-13 07:13:57 浏览: 138
以下是一个基于 BiLSTM-CRF 模型的命名实体识别代码示例(使用 PyTorch 实现):
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义 BiLSTM-CRF 模型
class BiLSTM_CRF(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, tag_to_ix, embedding_dim, hidden_dim):
super(BiLSTM_CRF, self).__init__()
# 首先定义一些需要用到的参数
self.vocab_size = vocab_size
self.tag_to_ix = tag_to_ix
self.tagset_size = len(tag_to_ix)
self.embedding_dim = embedding_dim
self.hidden_dim = hidden_dim
# 定义词嵌入层
self.word_embeds = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
# 定义 BiLSTM 层
self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim // 2, num_layers=1, bidirectional=True)
# 定义输出层
self.hidden2tag = nn.Linear(hidden_dim, self.tagset_size)
# 定义转移矩阵(transition matrix),用于计算 CRF 损失
self.transitions = nn.Parameter(torch.randn(self.tagset_size, self.tagset_size))
# 给转移矩阵的起始位置和终止位置赋上非常小的分数,表示这两个位置不能进行转移
self.transitions.data[self.tag_to_ix[START_TAG], :] = -10000
self.transitions.data[:, self.tag_to_ix[STOP_TAG]] = -10000
# 定义初始状态和结束状态的索引
self.start_tag = self.tag_to_ix[START_TAG]
self.stop_tag = self.tag_to_ix[STOP_TAG]
# 定义前向传播函数
def forward(self, sentence):
# 获取输入句子的长度(也就是单词的数量)
seq_len = sentence.shape[0]
# 首先将输入数据通过词嵌入层映射到低维空间
embeds = self.word_embeds(sentence)
# 然后将词嵌入层的输出作为 BiLSTM 的输入
lstm_out, _ = self.lstm(embeds.view(seq_len, 1, -1))
# 最后将 BiLSTM 的输出通过全连接层映射到标签空间
tags = self.hidden2tag(lstm_out.view(seq_len, -1))
return tags
# 定义计算 CRF 损失的函数
def _score_sentence(self, feats, tags):
# 先将起始状态的索引和结束状态的索引加到 tags 的最前面和最后面
tags = torch.cat([torch.tensor([self.start_tag], dtype=torch.long), tags])
tags = torch.cat([tags, torch.tensor([self.stop_tag], dtype=torch.long)])
# 将 feats 和 tags 的维度分别调整为 (seq_len+2, tagset_size)
feats = torch.cat([torch.zeros(1, self.tagset_size), feats])
feats = torch.cat([feats, torch.zeros(1, self.tagset_size)])
tags = tags.view(-1, 1)
# 计算正确路径(ground-truth path)的分数
score = torch.zeros(1)
for i, feat in enumerate(feats):
score = score + self.transitions[tags[i], tags[i+1]] + feat[tags[i+1]]
return score
# 定义解码函数,用于找到最优的标签路径(也就是进行预测)
def _viterbi_decode(self, feats):
backpointers = []
# 初始化 alpha 表
init_alphas = torch.full((1, self.tagset_size), -10000.)
init_alphas[0][self.start_tag] = 0.
# 递推计算 alpha 表和 backpointers
forward_var = init_alphas
for feat in feats:
alphas_t = []
backpointers_t = []
for tag in range(self.tagset_size):
# 计算每个 tag 的转移分数
emit_score = feat[tag].view(1, -1)
trans_score = self.transitions[tag].view(1, -1)
# 将当前 tag 的分数和之前的 alpha 值相加得到当前状态的 alpha 值
next_tag_var = forward_var + trans_score + emit_score
# 找到得分最高的 tag,并将其索引添加到 backpointers 中
best_tag = torch.argmax(next_tag_var)
alphas_t.append(next_tag_var[0][best_tag].view(1))
backpointers_t.append(best_tag)
# 将 alphas_t 和 backpointers_t 加入到 alpha 表和 backpointers 中,用于后续的解码
forward_var = (torch.cat(alphas_t) + 1e-10).log()
backpointers.append(backpointers_t)
# 计算结束状态的分数
terminal_var = forward_var + self.transitions[self.stop_tag]
best_tag = torch.argmax(terminal_var)
# 解码得到最优的标签路径
path_score = terminal_var[0][best_tag]
best_path = [best_tag]
# 回溯得到完整的标签路径
for backpointers_t in reversed(backpointers):
best_tag = backpointers_t[best_tag]
best_path.append(best_tag)
# 去掉起始状态和结束状态的索引,并将标签路径反转
start = best_path.pop()
assert start == self.start_tag
best_path.reverse()
return path_score, best_path
# 计算 BiLSTM-CRF 模型的负对数似然损失
def calculate_loss(self, sentence, tags):
# 获取输入句子的长度(也就是单词的数量)
seq_len = sentence.shape[0]
# 计算 BiLSTM 的输出
lstm_out = self.forward(sentence)
# 计算 CRF 损失
forward_score = torch.zeros(1)
for i in range(seq_len):
feats = lstm_out[i].view(1, -1)
tag = tags[i].view(1)
forward_score = forward_score + self._score_sentence(feats, tag)
gold_score = torch.zeros(1)
for i in range(seq_len):
feats = lstm_out[i].view(1, -1)
tag = tags[i].view(1)
gold_score = gold_score + self._score_sentence(feats, tag)
loss = forward_score - gold_score
# 返回损失值(与标量值的张量)
return loss
# 进行预测
def predict(self, sentence):
# 获取输入句子的长度(也就是单词的数量)
seq_len = sentence.shape[0]
# 计算 BiLSTM 的输出
lstm_out = self.forward(sentence)
# 进行解码得到最优的标签路径
score, tag_seq = self._viterbi_decode(lstm_out)
# 返回预测结果(即最优的标签路径)
return tag_seq
```
注意,以上代码中使用到了一些其他的函数和参数,比如 `START_TAG` 和 `STOP_TAG`,这些都需要在代码的其他部分进行定义。此外,以上代码只是一个简单的示例,实际实现时还需要根据具体的任务需求进行一些修改和调试。
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