微调BERT进行中文文本分类任务(Pytorch代码实现)

BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型。其模型结构由多层Transformer的Encoder堆叠而成，在大规模语料中进行预训练后，迁移到下游任务，仅进行参数微调训练，就能显著提升性能。本文聚焦于微调中文BERT进行新闻标题分类任务的代码实现。

Iswayzw

8126人浏览 · 2023-10-31 11:12:29

Iswayzw · 2023-10-31 11:12:29 发布

微调BERT进行中文文本分类任务(Pytorch代码)

读取数据

数据集采样自清华新闻标题分类数据集，10分类且各类别样本均衡，训练集18万，开发集2万，测试集2万。

import pandas as pd

# 本地数据地址
train_data_path = 'data/THUCNewsPart/train.txt'
dev_data_path = 'data/THUCNewsPart/dev.txt'
test_data_path = 'data/THUCNewsPart/test.txt'
label_path = 'data/THUCNewsPart/class.txt'

# 读取数据
train_df = pd.read_csv(train_data_path, sep='\t', header=None)
dev_df = pd.read_csv(dev_data_path, sep='\t', header=None)
test_df = pd.read_csv(test_data_path, sep='\t', header=None)

# 更改列名
new_columns = ['text', 'label']  
train_df = train_df.rename(columns=dict(zip(train_df.columns, new_columns)))
dev_df = dev_df.rename(columns=dict(zip(dev_df.columns, new_columns)))
test_df = test_df.rename(columns=dict(zip(test_df.columns, new_columns)))

# 读取标签
real_labels = []
with open('data/THUCNewsPart/class.txt', 'r') as f:
    for row in f.readlines():
        real_labels.append(row.strip())

分析数据

新闻标题的长度在 5~35之间。

import matplotlib.pyplot as plt
# 设置全局字体为SimHei，这是一种支持中文的字体  
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 解决保存图像时负号'-'显示为方块的问题  
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 

# 计算字符串长度并统计分布  
length_counts = train_df['text'].apply(len).value_counts().sort_index()  

# 绘制直方图  
plt.hist(length_counts.index, bins=len(length_counts), weights=length_counts.values)  
plt.xlabel('文本长度')  
plt.ylabel('频数')  
plt.title('字符串长度分布直方图')  
plt.show()

在这里插入图片描述

下载预训练模型

前往HuggingFace点击下载预训练模型，并放置到特定文件夹，以便复用。

在这里插入图片描述

# 点击下载的方式比较繁杂，奈何国内无法访问，此处记下更优雅的模型下载方式。
# from huggingface_hub import snapshot_download
# snapshot_download(repo_id="bert-base-chinese", 
#                   ignore_patterns=["*.msgpack", "*.h5", "*.safetensors"], 
#                   local_dir="/home/yzw/plm", local_dir_use_symlinks=False)

构建DataSet

调用BERT的分词器，进行分词，其返回结果是包括input_ids，token_type_ids和attention_mask的字典。

# 下载的预训练文件路径
BERT_PATH = '/home/yzw/plm/bert-base-chinese'

from transformers import BertTokenizer
# 加载分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(BERT_PATH)

example_text = '我爱北京天安门。'
bert_input = tokenizer(example_text,padding='max_length', 
                       max_length = 10, 
                       truncation=True,
                       return_tensors="pt") # pt表示返回tensor
print(bert_input)
# {'input_ids': tensor([[ 101, 2769, 4263, 1266,  776, 1921, 2128, 7305,  511,  102]]), 'token_type_ids': tensor([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]), 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]])}

继承Dataset，并实现__init__、__getitem__以及__len__方法，以便进行迭代训练。

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, df):
        # tokenizer分词后可以被自动汇聚
        self.texts = [tokenizer(text, 
                                padding='max_length',  # 填充到最大长度
                                max_length = 35, 	# 经过数据分析，最大长度为35
                                truncation=True,
                                return_tensors="pt") 
                      for text in df['text']]
        # Dataset会自动返回Tensor
        self.labels = [label for label in df['label']]

    def __getitem__(self, idx):
        return self.texts[idx], self.labels[idx]

    def __len__(self):
        return len(self.labels)

# 因为要进行分词，此段运行较久，约40s
train_dataset = MyDataset(train_df)
dev_dataset = MyDataset(dev_df)
test_dataset = MyDataset(test_df)

构建模型

模型结构比较简单，取BERT的[CLS]输出(pooled_output)，经过dropout层随机丢弃一些神经元，再接入线性分类层，最后采用ReLU进行激活，得到分类结果。后面将讨论RuLU的有效性。

from torch import nn
from transformers import BertModel

class BertClassifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(BertClassifier, self).__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained(BERT_PATH)
        self.dropout = nn.Dropout(0.5)
        self.linear = nn.Linear(768, 10)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, input_id, mask):
        _, pooled_output = self.bert(input_ids=input_id, attention_mask=mask, return_dict=False)
        dropout_output = self.dropout(pooled_output)
        linear_output = self.linear(dropout_output)
        final_layer = self.relu(linear_output)
        return final_layer

训练模型

import torch
from torch.optim import Adam
from tqdm import tqdm
import numpy as np
import random
import os

# 训练超参数
epoch = 5
batch_size = 64
lr = 1e-5
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
random_seed = 1999
save_path = './bert_checkpoint'

def setup_seed(seed):
    torch.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed_all(seed)
    np.random.seed(seed)
    random.seed(seed)
    torch.backends.cudnn.deterministic = True
setup_seed(random_seed)

def save_model(save_name):
    if not os.path.exists(save_path):
        os.makedirs(save_path)
    torch.save(model.state_dict(), os.path.join(save_path, save_name))

    
# 定义模型
model = BertClassifier()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = Adam(model.parameters(), lr=lr)
model = model.to(device)
criterion = criterion.to(device)

# 构建数据加载器
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
dev_loader = DataLoader(dev_dataset, batch_size=batch_size)


# 训练
best_dev_acc = 0
for epoch_num in range(epoch):
    total_acc_train = 0
    total_loss_train = 0
    for inputs, labels in tqdm(train_loader):
        input_ids = inputs['input_ids'].squeeze(1).to(device) # torch.Size([32, 35])
        masks = inputs['attention_mask'].to(device) # torch.Size([32, 1, 35])
        labels = labels.to(device)
        output = model(input_ids, masks)

        batch_loss = criterion(output, labels)
        batch_loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()
        acc = (output.argmax(dim=1) == labels).sum().item()
        total_acc_train += acc
        total_loss_train += batch_loss.item()

    # ----------- 验证模型 -----------
    model.eval()
    total_acc_val = 0
    total_loss_val = 0
    # 不需要计算梯度
    with torch.no_grad():
        # 循环获取数据集，并用训练好的模型进行验证
        for inputs, labels in dev_loader:
            input_ids = inputs['input_ids'].squeeze(1).to(device) # torch.Size([32, 35])
            masks = inputs['attention_mask'].to(device) # torch.Size([32, 1, 35])
            labels = labels.to(device)
            output = model(input_ids, masks)

            batch_loss = criterion(output, labels)
            acc = (output.argmax(dim=1) == labels).sum().item()
            total_acc_val += acc
            total_loss_val += batch_loss.item()
        
        print(f'''Epochs: {epoch_num + 1} 
          | Train Loss: {total_loss_train / len(train_dataset): .3f} 
          | Train Accuracy: {total_acc_train / len(train_dataset): .3f} 
          | Val Loss: {total_loss_val / len(dev_dataset): .3f} 
          | Val Accuracy: {total_acc_val / len(dev_dataset): .3f}''')
        
        # 保存最优的模型
        if total_acc_val / len(dev_dataset) > best_dev_acc:
            best_dev_acc = total_acc_val / len(dev_dataset)
            save_model('best.pt')
        
    model.train()

# 保存最后的模型，以便继续训练
save_model('last.pt')
# todo 保存优化器

batch_size设置为64，占用显存约4GB。迭代训练5epoch，每个epoch耗时4分钟，第4个epoch后开发集准确率出现下降，训练过程如下图所示：

在这里插入图片描述

评估模型

# 加载模型
model = BertClassifier()
model.load_state_dict(torch.load(os.path.join(save_path, 'best.pt')))
model = model.to(device)
model.eval()

def evaluate(model, dataset):
    model.eval()
    test_loader = DataLoader(dataset, batch_size=128)
    total_acc_test = 0
    with torch.no_grad():
        for test_input, test_label in test_loader:
            input_id = test_input['input_ids'].squeeze(1).to(device)
            mask = test_input['attention_mask'].to(device)
            test_label = test_label.to(device)
            output = model(input_id, mask)
            acc = (output.argmax(dim=1) == test_label).sum().item()
            total_acc_test += acc   
    print(f'Test Accuracy: {total_acc_test / len(dataset): .3f}')
    
evaluate(model, test_dataset)

开发集上表现最好的模型，在测试集上的准确率为0.943。

交互式推理

while True:
    text = input('新闻标题：')
    bert_input = tokenizer(text, padding='max_length', 
                            max_length = 35, 
                            truncation=True,
                            return_tensors="pt")
    input_ids = bert_input['input_ids'].to(device)
    masks = bert_input['attention_mask'].unsqueeze(1).to(device)
    output = model(input_ids, masks)
    pred = output.argmax(dim=1)
    print(real_labels[pred])

# 运行结果
新闻标题： 男子炫耀市中心养烈性犬？警方介入
society
新闻标题： 北京大学召开校运动会
education
新闻标题： 深度学习大会在北京召开
science

讨论分析

是否需要在分类线性层后加上ReLU激活函数？

ReLU激活函数为模型提供非线性能力，但BERT中已经包含了大量非线性激活函数，感觉没有必要再添加。分类线性层紧接着损失函数计算，进行ReLU激活，改变了输出概率分布，原先负数强制归零，会不会影响到模型的学习能力？

实验表明：不加ReLU训练速度基本不变，但训练3个epoch后开发集指标出现下降，最终验证集准确率0.944，小幅提升。确实没有在分类线性层后加上ReLU激活函数的必要。