给我一份使用Bilstm+crf模型的命名实体识别代码

时间: 2023-09-13 22:13:57 浏览: 140
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biLSTM+CRF_命名实体识别_源码

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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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