NLP（二十二）利用ALBERT实现文本二分类

小灰灰 2023-07-11 08:44 64阅读 0赞

在文章[NLP（二十）利用BERT实现文本二分类][NLP_BERT]中，笔者介绍了如何使用BERT来实现文本二分类功能，以判别是否属于出访类事件为例子。但是呢，利用BERT在做模型预测的时候存在预测时间较长的问题。因此，我们考虑用新出来的预训练模型来加快模型预测速度。  
  本文将介绍如何利用ALBERT来实现文本二分类。

### 关于ALBERT ###

ALBERT的提出时间大约是在2019年10月，其第一作者为谷歌科学家蓝振忠博士。ALBERT的论文地址为：[https://openreview.net/pdf?id=H1eA7AEtvS][https_openreview.net_pdf_id_H1eA7AEtvS] , Github项目地址为： [https://github.com/brightmart/albert\_zh][https_github.com_brightmart_albert_zh] 。  
  简单说来，ALBERT是BERT的一个精简版，它在BERT模型的基础上进行改造，减少了大量参数，使得其在模型训练和模型预测的速度上有很大提升，而模型的效果只会有微小幅度的下降，具体的效果和速度方面的说明可以参考Github项目。  
  ALBERT相对于BERT的改进如下：

*  对Embedding因式分解（Factorized embedding parameterization）；
 *  跨层的参数共享（Cross-layer parameter sharing）；
 *  句间连贯（Inter-sentence coherence loss）；
 *  移除dropout 。

笔者在北京的时候也写过ALBERT在提升序列标注算法的预测速度方面的一篇文章：[NLP（十八）利用ALBERT提升模型预测速度的一次尝试][NLP_ALBERT] ，该项目的Github地址为：[https://github.com/percent4/ALBERT\_4\_Time\_Recognition][https_github.com_percent4_ALBERT_4_Time_Recognition] 。

### 项目说明 ###

本项目的数据和代码主要参考笔者的文章[NLP（二十）利用BERT实现文本二分类][NLP_BERT]，该项目是想判别输入的句子是否属于政治上的出访类事件。笔者一共收集了340条数据，其中280条用作训练集，60条用作测试集。  
  项目结构如下图：![项目结构][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
  在这里我们使用ALBERT已经训练好的文件`albert_tiny`，借鉴BERT的调用方法，我们在这里给出`albert_zh`模块，能够让ALBERT提取文本的特征，具体代码不在这里给出，有兴趣的读者可以访问该项目的Github地址：[https://github.com/percent4/ALBERT\_text\_classification][https_github.com_percent4_ALBERT_text_classification] 。  
  注意，`albert_tiny`给出的向量维度为312，我们的模型训练代码（model\_train.py）如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
    # author: Jclian91
    # place: Pudong Shanghai
    # time: 2020-03-04 13:37
    
    import os
    
    import numpy as np
    from load_data import train_df, test_df
    from keras.utils import to_categorical
    from keras.models import Model
    from keras.optimizers import Adam
    from keras.layers import Input, BatchNormalization, Dense
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    from albert_zh.extract_feature import BertVector
    
    # 读取文件并进行转换
    bert_model = BertVector(pooling_strategy="REDUCE_MEAN", max_seq_len=100)
    print('begin encoding')
    f = lambda text: bert_model.encode([text])["encodes"][0]
    train_df['x'] = train_df['text'].apply(f)
    test_df['x'] = test_df['text'].apply(f)
    print('end encoding')
    
    x_train = np.array([vec for vec in train_df['x']])
    x_test = np.array([vec for vec in test_df['x']])
    y_train = np.array([vec for vec in train_df['label']])
    y_test = np.array([vec for vec in test_df['label']])
    print('x_train: ', x_train.shape)
    
    # Convert class vectors to binary class matrices.
    num_classes = 2
    y_train = to_categorical(y_train, num_classes)
    y_test = to_categorical(y_test, num_classes)
    
    # 创建模型
    x_in = Input(shape=(312, ))
    x_out = Dense(32, activation="relu")(x_in)
    x_out = BatchNormalization()(x_out)
    x_out = Dense(num_classes, activation="softmax")(x_out)
    model = Model(inputs=x_in, outputs=x_out)
    print(model.summary())
    
    model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                  optimizer=Adam(),
                  metrics=['accuracy'])
    
    # 模型训练以及评估
    history = model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), batch_size=8, epochs=20)
    model.save('visit_classify.h5')
    print(model.evaluate(x_test, y_test))
    
    # 绘制loss和acc图像
    plt.subplot(2, 1, 1)
    epochs = len(history.history['loss'])
    plt.plot(range(epochs), history.history['loss'], label='loss')
    plt.plot(range(epochs), history.history['val_loss'], label='val_loss')
    plt.legend()
    
    plt.subplot(2, 1, 2)
    epochs = len(history.history['acc'])
    plt.plot(range(epochs), history.history['acc'], label='acc')
    plt.plot(range(epochs), history.history['val_acc'], label='val_acc')
    plt.legend()
    plt.savefig("loss_acc.png")

模型训练的效果很不错，在训练集的acc为0.9857,在测试集上的acc为0.9500，具体如下：  
![训练过程中的loss和acc图][loss_acc]

### 与BERT的预测对比 ###

接下来我们在模型预测上的时间，与BERT的文本二分类模型预测时间做一个对比，这样有助于提升我们对ALBERT的印象。  
  BERT的文本二分类模型预测可以参考文章[NLP（二十）利用BERT实现文本二分类][NLP_BERT]，本文给出的代码与BERT实现的模型预测代码基本一致，只不过BERT提取特征改成ALBERT提取特征。  
  本文的模型预测代码（model\_predict.py）如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
    # author: Jclian91
    # place: Pudong Shanghai
    # time: 2020-03-04 17:33
    
    import time
    import pandas as pd
    import numpy as np
    from albert_zh.extract_feature import BertVector
    from keras.models import load_model
    load_model = load_model("visit_classify.h5")
    
    # 预测语句
    texts = ['在访问限制中，用户可以选择禁用iPhone的功能，包括Siri、iTunes购买功能、安装/删除应用等，甚至还可以让iPhone变成一台功能手机。以下是访问限制具体可以实现的一些功能',
             'IT之家4月23日消息 近日，谷歌在其官方论坛发布消息表示，他们为Android Auto添加了一项新功能：可以访问完整联系人列表。用户现在可以通过在Auto的电话拨号界面中打开左上角的菜单访问完整的联系人列表。值得注意的是，这一功能仅支持在车辆停止时使用。',
             '要通过telnet 访问路由器，需要先通过console 口对路由器进行基本配置，例如：IP地址、密码等。',
             'IT之家3月26日消息 近日反盗版的国际咨询公司MUSO发布了2017年的年度报告，其中的数据显示，去年盗版资源网站访问量达到了3000亿次，比前一年（2016年）提高了1.6%。美国是访问盗版站点次数最多的国家，共有279亿次访问；其后分别是俄罗斯、印度和巴西，中国位列第18。',
             '目前A站已经恢复了访问，可以直接登录，网页加载正常，视频已经可以正常播放。',
             'Win7电脑提示无线适配器或访问点有问题怎么办?很多用户在使用无线网连接上网时，发现无线网显示已连接，但旁边却出现了一个黄色感叹号，无法进行网络操作，通过诊断提示电脑无线适配器或访问点有问题，且处于未修复状态，这该怎么办呢?下面小编就和大家分享下Win7电脑提示无线适配器或访问点有问题的解决方法。',
             '未开发所有安全组之前访问，FTP可以链接上，但是打开会很慢，需要1-2分钟才能链接上',
             'win7系统电脑的用户，在连接WIFI网络网上时，有时候会遇到突然上不了网，查看连接的WIFI出现“有限的访问权限”的文字提示。',
             '2月28日，唐山曹妃甸蓝色海洋科技有限公司董事长赵力军等一行5人到黄海水产研究所交流访问。黄海水产研究所副所长辛福言及相关部门负责人、专家等参加了会议。',
             '与标准Mozy一样，Stash文件夹为用户提供了对其备份文件的基于云的访问，但是它们还使他们可以随时，跨多个设备(包括所有计算机，智能手机和平板电脑)访问它们。换句话说，使用浏览器的任何人都可以同时查看文件(如果需要)。操作系统和设备品牌无关。',
             '研究表明，每个网页的平均预期寿命为44至100天。当用户通过浏览器访问已消失的网页时，就会看到「Page Not Found」的错误信息。对于这种情况，相信大多数人也只能不了了之。不过有责任心的组织——互联网档案馆为了提供更可靠的Web服务，它联手Brave浏览器专门针对此类网页提供了一键加载存档页面的功能。',
             '3日，根据三星电子的消息，李在镕副会长这天访问了位于韩国庆尚北道龟尾市的三星电子工厂。'] * 10
    
    labels = []
    
    bert_model = BertVector(pooling_strategy="REDUCE_MEAN", max_seq_len=100)
    
    init_time = time.time()
    
    # 对上述句子进行预测
    for text in texts:
    
        # 将句子转换成向量
        vec = bert_model.encode([text])["encodes"][0]
        x_train = np.array([vec])
    
        # 模型预测
        predicted = load_model.predict(x_train)
        y = np.argmax(predicted[0])
        label = 'Y' if y else 'N'
        labels.append(label)
    
    cost_time = time.time() - init_time
    print("Average cost time: %s." % (cost_time/len(texts)))
    
    for text, label in zip(texts, labels):
        print('%s\t%s' % (label, text))
    
    df = pd.DataFrame({ '句子':texts, "是否属于出访类事件": labels})
    df.to_excel('./result.xlsx', index=False)

输出的平均预测时长为：`16.98ms`，而BERT版的平均预测时间为：`257.31ms`。  
  我们将模型预测写成HTTP服务，代码（server.py）如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
    # author: Jclian91
    # place: Pudong Shanghai
    # time: 2020-03-04 20:13
    
    import tornado.httpserver
    import tornado.ioloop
    import tornado.options
    import tornado.web
    from tornado.options import define, options
    
    import json
    import numpy as np
    from albert_zh.extract_feature import BertVector
    from keras.models import load_model
    
    
    # 定义端口为10008
    define("port", default=10008, help="run on the given port", type=int)
    
    # 加载ALBERT
    bert_model = BertVector(pooling_strategy="REDUCE_MEAN", max_seq_len=100)
    # 加载已经训练好的模型
    load_model = load_model("visit_classify.h5")
    
    
    # 对句子进行预测
    class PredictHandler(tornado.web.RequestHandler):
    
        def post(self):
    
            text = self.get_argument("text")
    
            # 将句子转换成向量
            vec = bert_model.encode([text])["encodes"][0]
            x_train = np.array([vec])
    
            # 模型预测
            predicted = load_model.predict(x_train)
            y = np.argmax(predicted[0])
            label = '是' if y else "否"
    
            # 返回结果
            result = { "原文": text, "是否属于出访类事件？": label}
    
            self.write(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
    
    
    # 主函数
    def main():
    
        # 开启tornado服务
        tornado.options.parse_command_line()
        # 定义app
        app = tornado.web.Application(
                handlers=[(r'/predict', PredictHandler)] #网页路径控制
               )
        http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(app)
        http_server.listen(options.port)
        tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()
    
    
    main()

用Postman进行测试，如下图：  
![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

实践证明，用ALBERT做文本特征提取，模型训练的效果基本与BERT差别微小，模型训练速度明显提升，更重要的是，模型预测的速度只有BERT版本的6.6%（不同情况下可能有略微差异），这在生产上是十分有帮助的。

### 参考网址 ###

1.  中文预训练ALBERT模型来了：小模型登顶GLUE，Base版模型小10倍速度快1倍： [https://zhuanlan.zhihu.com/p/85037097][https_zhuanlan.zhihu.com_p_85037097]
2.  ALBERT一作蓝振忠：预训练模型应用已成熟，ChineseGLUE要对标GLUE基准：[https://tech.sina.com.cn/roll/2019-11-17/doc-iihnzhfy9804802.shtml][https_tech.sina.com.cn_roll_2019-11-17_doc-iihnzhfy9804802.shtml] 。
3.  解读ALBERT：[https://blog.csdn.net/weixin\_37947156/article/details/101529943][https_blog.csdn.net_weixin_37947156_article_details_101529943] 。
4.  ALBERT的Github项目地址：[https://github.com/brightmart/albert\_zh][https_github.com_brightmart_albert_zh] 。

[NLP_BERT]: https://www.cnblogs.com/jclian91/p/12301056.html
[https_openreview.net_pdf_id_H1eA7AEtvS]: https://openreview.net/pdf?id=H1eA7AEtvS
[https_github.com_brightmart_albert_zh]: https://github.com/brightmart/albert_zh
[NLP_ALBERT]: https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/102631837
[https_github.com_percent4_ALBERT_4_Time_Recognition]: https://github.com/percent4/ALBERT_4_Time_Recognition
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200304213005263.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx,size_16,color_FFFFFF,t_70
[https_github.com_percent4_ALBERT_text_classification]: https://github.com/percent4/ALBERT_text_classification
[loss_acc]: https://img-blog.csdnimg.cn/202003042141237.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200304214905159.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx,size_16,color_FFFFFF,t_70
[https_zhuanlan.zhihu.com_p_85037097]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/85037097
[https_tech.sina.com.cn_roll_2019-11-17_doc-iihnzhfy9804802.shtml]: https://tech.sina.com.cn/roll/2019-11-17/doc-iihnzhfy9804802.shtml
[https_blog.csdn.net_weixin_37947156_article_details_101529943]: https://blog.csdn.net/weixin_37947156/article/details/101529943