通过本文你将了解如何训练一个人名、地址、组织、公司、产品、时间，共6个实体的命名实体识别模型。
准备训练样本
下面的链接中提供了已经用brat标注好的数据文件以及brat的配置文件，因为标注内容较多放到brat里加载会比较慢，所以拆分成了10份，每份包括3000多条样本数据，将这10份文件和相应的配置文件放到brat目录/data/project路径下，然后就可以从浏览器访问文件内容以及相应的标注情况了。
链接：
提取码：99z3
如果你还不知道什么是brat，或还不清楚如何使用brat，强烈建议先阅读前两篇文章《用深度学习做命名实体识别(二)：文本标注工具brat》、《用深度学习做命名实体识别(三)：文本数据标注过程》。
标注数据虽然有了，但是还不能满足我们的训练要求，因为我们需要根据ann和txt，将其转成训练所需的数据格式，格式如下：
可以看到，每一行一个字符，字符后面跟上空格，然后跟上该字符的标注， 每个样本之间用空行分隔。
另外，也可以看到这里采用的是BIO的标注方式：- B，即Begin，表示开始
- I，即Intermediate，表示中间
- O，即Other，表示其他，用于标记无关字符
转换代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-"""数据格式转化"""import codecsimport os__author__ = '程序员一一涤生'tag_dic = {"时间": "TIME", "地点": "LOCATION", "人名": "PERSON_NAME", "组织名": "ORG_NAME", "公司名": "COMPANY_NAME", "产品名": "PRODUCT_NAME"}# 转换成可训练的格式，最后以"END O"结尾def from_ann2dic(r_ann_path, r_txt_path, w_path): q_dic = {} print("开始读取文件:%s" % r_ann_path) with codecs.open(r_ann_path, "r", encoding="utf-8") as f: line = f.readline() line = line.strip("\n\r") while line != "": line_arr = line.split() print(line_arr) cls = tag_dic[line_arr[1]] start_index = int(line_arr[2]) end_index = int(line_arr[3]) length = end_index - start_index for r in range(length): if r == 0: q_dic[start_index] = ("B-%s" % cls) else: q_dic[start_index + r] = ("I-%s" % cls) line = f.readline() line = line.strip("\n\r") print("开始读取文件:%s" % r_txt_path) with codecs.open(r_txt_path, "r", encoding="utf-8") as f: content_str = f.read() # content_str = content_str.replace("\n", "").replace("\r", "").replace("//", "\n") print("开始写入文本%s" % w_path) with codecs.open(w_path, "w", encoding="utf-8") as w: for i, str in enumerate(content_str): if str is " " or str == "" or str == "\n" or str == "\r": print("===============") elif str == "/": if i == len(content_str) - len("//") + 1: # 表示到达末尾 # w.write("\n") break # 连续六个字符首尾都是/,则表示换一行 elif content_str[i + len("//") - 1] == "/" and content_str[i + len("//") - 2] == "/" and \ content_str[i + len("//") - 3] == "/" and content_str[i + len("//") - 4] == "/" and \ content_str[i + len("//") - 5] == "/": w.write("\n") i += len("//") else: if i in q_dic: tag = q_dic[i] else: tag = "O" # 大写字母O w.write('%s %s\n' % (str, tag)) w.write('%s\n' % "END O")# 去除空行def drop_null_row(r_path, w_path): q_list = [] with codecs.open(r_path, "r", encoding="utf-8") as f: line = f.readline() line = line.strip("\n\r") while line != "END O": if line != "": q_list.append(line) line = f.readline() line = line.strip("\n\r") with codecs.open(w_path, "w", encoding="utf-8") as w: for i, line in enumerate(q_list): w.write('%s\n' % line)# 生成train.txt、dev.txt、test.txt# 除8，9-new.txt分别用于dev和test外,剩下的合并成train.txtdef rw0(data_root_dir, w_path): if os.path.exists(w_path): os.remove(w_path) for file in os.listdir(data_root_dir): path = os.path.join(data_root_dir, file) if file.endswith("8-new.txt"): # 重命名为dev.txt os.rename(path, os.path.join(data_root_dir, "dev.txt")) continue if file.endswith("9-new.txt"): # 重命名为test.txt os.rename(path, os.path.join(data_root_dir, "test.txt")) continue q_list = [] print("开始读取文件:%s" % file) with codecs.open(path, "r", encoding="utf-8") as f: line = f.readline() line = line.strip("\n\r") while line != "END O": q_list.append(line) line = f.readline() line = line.strip("\n\r") print("开始写入文本%s" % w_path) with codecs.open(w_path, "a", encoding="utf-8") as f: for item in q_list: if item.__contains__('\ufeff1'): print("===============") f.write('%s\n' % item)if __name__ == '__main__': data_dir = "datas" for file in os.listdir(data_dir): if file.find(".") == -1: continue file_name = file[0:file.find(".")] r_ann_path = os.path.join(data_dir, "%s.ann" % file_name) r_txt_path = os.path.join(data_dir, "%s.txt" % file_name) w_path = "%s/new/%s-new.txt" % (data_dir, file_name) from_ann2dic(r_ann_path, r_txt_path, w_path) # 生成train.txt、dev.txt、test.txt rw0("%s/new" % data_dir, "%s/new/train.txt" % data_dir) 注意把该代码文件和datas目录放在一级，然后把从云盘下载的10个标注数据文件放在datas目录下，然后再执行上面的代码，执行完成后，会在datas/new目录下生成一些文件，我们要的是其中的train、dev、test三个txt文件。
ok，到此我们的训练数据就准备好了，接下来我们需要准备预训练模型。
准备预训练模型
使用预训练模型做微调的训练方式称为迁移学习，不太明白什么意思也没关系，只要知道这样做可以让我们的训练收敛的更快，并且可以使得在较少的训练样本上训练也能得到不错的效果。这里我们将使用目前最好的自然语言表征模型之一的bert的中文预训练模型。如果你还不清楚bert，也没关系，这里你只要知道使用bert可以得到比word2vec(词向量)更好的表征即可。
bert在中文维基百科上预训练的模型下载地址：
下载下来，解压后会看到如下几个文件：
这里我们已经将bert_model.ckpt.data-00000-of-00001文件复制一份，命名为bert_model.ckpt，所以多了一个bert_model.ckpt文件。因为不这样做的话，后续的训练会报错，找不到ckpt。
以上工作都完成后，就可以进入训练环节了。
准备训练环境
强烈建议使用GPU来训练，否则你会疯的。关于GPU环境的搭建可以参考这篇文章《如何在阿里云租一台GPU服务器做深度学习？》。
训练
本文的模型训练参考的是github上一个开源的项目，该项目是基于bert+crf算法来训练命名实体模型的，比基于lstm+crf的项目的效果要好，下面是该项目的地址：
笔者基于该项目做了一些代码修改，修改的目的如下：
- 原来的项目是采用install的方式直接将项目安装到你的python虚拟环境下，然后通过命令行执行训练，笔者直接调整了源代码，为了可以基于源代码执行一些调试；
- 原来的项目训练的时候几乎没有日志信息，修改后的项目可以看到训练日志；
- 原来的项目只能在训练结束后输出评估结果，修改后的项目可以让评估脱离训练过程独立进行。
修改后的项目地址：
链接：
提取码：sibq
修改后的项目下载下来解压后，需要做3件事情：
- 将之前下载的bert预训练模型chinese_L-12_H-768_A-12目录以及目录中的文件放到项目的models目录下。
- 将之前准备的train、dev、test三个文件放到person_data目录下。
- 为该项目新建一个python的虚拟环境，然后安装所需要的依赖包，关于需要哪些依赖包，项目中的requirement.txt是这么描述的：
tensorflow的安装，因为我们是在GPU上训练，所以只需要安装tensorflow-gpu，笔者安装的是tensorflow1.13.1版本，因为笔者的CUDA版本是10.0。
接下来，执行以下命令进行训练：
nohup python bert_lstm_ner.py -max_seq_length 500 -batch_size 2 -learning_rate 2e-5 -num_train_epochs 3.0 -filter_adam_var True -verbose -data_dir person_data -output_dir output -init_checkpoint models/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt -bert_config_file models/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_config.json -vocab_file models/chinese_L-12_H-768_A-12/vocab.txt >log.out 2>&1 & 让我们对命令中的参数做一些解释：
- nohup 使用nohup命令，可以保证在命令窗口被关闭，或远程链接中断的情况下，不影响远端python程序的执行。python程序执行过程中的日志信息会保存在当前文件夹下的log.out文件中。
- max_seq_length 每个样本的最大长度，不能超过512。如果你的某些样本超过了这个长度，需要截断。截断代码可以使用项目根路径下的data_process.py文件。
- batch_size 每次送到模型进行训练的样本数量。一般是2幂次方。如果你的GPU显存够大，可以尝试增大batch_size。
- learning_rate 初始学习率，用于调整模型的学习速度，过大过小都不好。刚开始训练时：学习率以 0.01 ~ 0.001 为宜。接近训练结束：学习速率的衰减应该在100倍以上。这里因为我们采用的是迁移学习，由于预模型本身已经在原始数据集上收敛，此时学习率应该设置的较小，所以这里设置成0.00002。
- num_train_epochs 每次用完所有样本后，记为一个epoch。这里是指设置多少个epoch后训练结束。
- filter_adam_var 保存训练模型的时候是否过滤掉Adam的参数，默认为False。设置为True可以减小模型的大小。
- verbose 加上该参数就会打开tensorflow的日志。
- data_dir train、dev、test数据所在的目录。
- output_dir 模型输出目录。
- init_checkpoint 预训练模型的路径，这里我们使用了bert的中文预训练模型。
- bert_config_file bert模型的配置文件所在路径。
- vocab_file bert的词汇表文件路径。
开始训练后，通过以下命令查看训练过程的日志信息：
tail -f log.out 下图截取自训练结束后的部分输出日志：
可以看到评估损失值降到了0.04862。 训练会持续3个多小时（在一块Nvidia Geforce RTX2060 GPU上），结束后，会看到对test.txt样本进行测试的结果：
测试
每训练500步，程序会在output目录下保存一个模型文件，我们可以通过修改output目录下的checkpoint文件来指定要用来测试的模型文件。
然后执行如下命令来对test.txt中的内容进行测试(注意bert_lstm_ner-test.py中的配置要和训练时指定的参数配置一致)：
python bert_lstm_ner-test.py 测试输出的结果和上面训练完成后输出的结果的格式是一样的。如果你按照本文的步骤，完整的走到这里了，那么你已经有了一个可以识别 人名、地址、组织、公司、产品、时间，共6个实体的命名实体识别模型，下一篇文章《用深度学习做命名实体识别(五)：模型使用》将介绍如何使用这个模型来提供一个rest风格的实体识别接口，对该接口传入一个句子参数，接口会返回句子中的人名、地址、组织、公司、产品、时间信息。
ok，本篇就这么多内容啦~，感谢阅读O(∩_∩)O，88~
名句分享
勿以小恶弃人大美，勿以小怨忘人大恩。——曾国藩
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