BAStructBERT通用领域中文分词模型介绍

中文分词任务就是把连续的汉字分隔成具有语言语义学意义的词汇。中文的书写习惯不像英文等日耳曼语系语言词与词之前显式的用空格分隔。为了让计算机理解中文文本，通常来说中文信息处理的第一步就是进行文本分词。

中文分词样例:

输入: 阿里巴巴集团的使命是让天下没有难做的生意
输出: 阿里巴巴/ 集团/ 的/ 使命/ 是/ 让/ 天下/ 没有/ 难/ 做/ 的/ 生意

模型描述

目前提供通用新闻领域的分词模型, 采用无监督统计特征增强的StructBERT+softmax序列标注模型,序列标注标签体系(B、I、E、S),四个标签分别表示单字处理单词的起始、中间、终止位置或者该单字独立成词; 以StructBERT预训练语言模型为底座的序列标注模型可以参考下面的模型图:

StructBERT预训练语言模型可以参考 StructBERT: Incorporating Language Structures into Pre-training for Deep Language Understanding。为了进一步提升中文分词模型的效果，在StructBERT模型基
础上, 通过在预训练过程中增加大规模无监督词汇边界统计信息可以有效提升预训练模型对词汇边界的识别能力。我们实验验证融合词汇边界信息的预训练模型Boundary Aware StructBERT (BAStructBERT)模型在绝大多数中文序列标注任务上有进一步的效果提升。BAStructBERT模型结构和基础的StructBERT模型一致, BAStructBERT模型的预训练流程示意图如下所示, 更加详细的模型结构和实验结果将在后续公开的论文中介绍。

期望模型使用方式以及适用范围

本模型主要用于给输入中文句子产出分词结果。用户可以自行尝试输入中文句子。具体调用方式请参考代码示例。

如何使用

在安装ModelScope完成之后即可使用chinese-word-segmentation(中文分词)的能力, 默认单句长度不超过默认单句长度不超过126。如需增加单句的切分长度，可以修改TokenClassificationTransformersPreprocessor中的最大sequence长度。

代码范例

from modelscope.models import Model
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
# Version less than 1.1 please use TokenClassificationPreprocessor
from modelscope.preprocessors import TokenClassificationTransformersPreprocessor

model_id = 'damo/nlp_structbert_word-segmentation_chinese-lite'
model = Model.from_pretrained(model_id)
tokenizer = TokenClassificationTransformersPreprocessor(model.model_dir)
pipeline_ins = pipeline(task=Tasks.word_segmentation, model=model, preprocessor=tokenizer)
result = pipeline_ins(input="今天天气不错，适合出去游玩")
print (result)
# {'output': '今天 天气 不错 ， 适合 出去 游玩'}

模型局限性以及可能的偏差

本模型基于PKU数据集(通用新闻领域)上训练，在垂类领域中文文本上的分词效果会有降低，请用户自行评测后决定如何使用。

训练数据介绍

本模型采用新闻领域分词标注数据集PKU标注训练。

模型训练流程

预处理

PKU数据集标注数据样例:

有心 栽 得 梧桐树 ， 自 有 远方 凤凰 来 。

数据预处理成(B、I、E、S)标签体系的数据格式, 每一个独立的单字对应一个独立的标签, 预处理后数据样例如下:

在 这 辞 旧 迎 新 的 美 好 时 刻 ， 我 祝 大 家 新 年 快 乐 ， 家 庭 幸 福 ！
S-CWS S-CWS B-CWS I-CWS I-CWS E-CWS S-CWS B-CWS E-CWS B-CWS E-CWS S-CWS S-CWS S-CWS B-CWS E-CWS B-CWS E-CWS B-CWS E-CWS S-CWS B-CWS E-CWS B-CWS E-CWS S-CWS

训练

模型采用2张NVIDIA V100机器训练, 超参设置如下:

train_epochs=10
max_sequence_length=256
batch_size=64
learning_rate=5e-5
optimizer=AdamW

数据评估及结果

模型在PKU测试数据评估结果:

Model	Precision	Recall	F1	Inference speed on CPU
BAStructBERT-Base	96.44	97.31	96.87	1.0x
BAStructBERT-Lite	96.66	95.59	96.12	2.91x

模型训练示例代码

如果需要基于自己的数据对分词模型进行二次训练, 建议可以采用ModelScope提供的序列标注理解框架AdaSeq进行模型训练, AdaSeq是一个基于ModelScope的一站式NLP序列理解开源工具箱，支持高效训练自定义模型，旨在提高开发者和研究者们的开发和创新效率，助力模型快速定制和前沿论文工作>落地。

安装AdaSeq

pip install adaseq

模型微调

准备训练配置，将下面的代码保存为train.yaml。

该配置中的数据集为示例数据集PKU分词训练数据，如需使用自定义数据或调整参数，可参考《AdaSeq模型训练最佳实践》，准备数据或修改配置文件。AdaSeq中也提供了大量的模型、论文、比赛复现示例，欢迎大家使用。yaml文件示例如下:

experiment:
  exp_dir: experiments/
  exp_name: pku_cws
  seed: 42

task: word-segmentation

dataset:
  data_file:
    train: https://modelscope.cn/api/v1/datasets/dingkun/chinese_word_segmentation_pku/repo?Revision=master&FilePath=train.txt
    dev: https://modelscope.cn/api/v1/datasets/dingkun/chinese_word_segmentation_pku/repo?Revision=master&FilePath=dev.txt
    test: https://modelscope.cn/api/v1/datasets/dingkun/chinese_word_segmentation_pku/repo?Revision=master&FilePath=test.txt
  data_type: conll

preprocessor:
  type: sequence-labeling-preprocessor
  max_length: 256
  tag_scheme: BIES

data_collator: SequenceLabelingDataCollatorWithPadding

model:
  type: sequence-labeling-model
  embedder:
    model_name_or_path: damo/nlp_structbert_word-segmentation_chinese-lite
  dropout: 0.1
  use_crf: true

train:
  max_epochs: 30
  dataloader:
    batch_size_per_gpu: 32
  optimizer:
    type: AdamW
    lr: 2.0e-5
    param_groups:
      - regex: crf
        lr: 2.0e-1
  lr_scheduler:
    type: LinearLR
    start_factor: 1.0
    end_factor: 0.0
    total_iters: 30

evaluation:
  dataloader:
    batch_size_per_gpu: 64
  metrics:
    - type: ner-metric
    - type: ner-dumper
      model_type: sequence_labeling
      dump_format: conll

运行命令开始训练。在GPU上训练需要至少6G显存，可以根据实际GPU情况调整batch_size等参数。

adaseq train -c train.yaml

模型文件

二进制模型文件和相关配置文件会保存在 ./experiments/pku_cws/${yymmddHHMMSS.ffffff}/output/

模型推理
需要指出的是, 上面的示例yaml配置中采用的crf解码方式, 所以最后训练得到分词模型是BERT-crf结构而非BERT-softmax结果(实测两者的效果很接近)。在推理阶段, 为了能做BERT-crf结构的推理, 我们可以采用ModelScope内置的针对NER任务的pipeline进行推理, 示例代码如下:

from modelscope.utils.constant import Tasks
from modelscope.pipelines import pipeline
# pipeline = pipeline(Tasks.named_entity_recognition, ${model_save_path})
pipeline = pipeline(Tasks.named_entity_recognition, "./experiments/pku_cws/${yymmddHHMMSS.ffffff}/output/")
pipeline('美好世界')
# 输出结果如下:
# {'output': [{'type': 'CWS', 'start': 0, 'end': 2, 'span': '美好'}, {'type': 'CWS', 'start': 2, 'end': 4, 'span': '世界'}]}

引用

StructBERT模型可以参考论文

@article{wang2019structbert,
  title={Structbert: Incorporating language structures into pre-training for deep language understanding},
  author={Wang, Wei and Bi, Bin and Yan, Ming and Wu, Chen and Bao, Zuyi and Xia, Jiangnan and Peng, Liwei and Si, Luo},
  journal={arXiv preprint arXiv:1908.04577},
  year={2019}
}