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PaddleHub 文本分类

本示例将展示如何使用PaddleHub Finetune API以及Transformer类预训练模型完成分类任务。 其中分类任务可以分为两大类：

  • 单句分类

    • ChnSentiCorp
    • GLUE-Cola
    • GLUE-SST2

  • 句对分类

    • LCQMC
    • NLPCC-DBQA
    • GLUE-MNLI
    • GLUE-QQP
    • GLUE-QNLI
    • GLUE-STS-B
    • GLUE-MRPC
    • GLUE-RTE
    • XNLI

如何开始Finetune

在完成安装PaddlePaddle与PaddleHub后，通过执行脚本sh run_classifier.sh即可开始使用ERNIE对ChnSentiCorp数据集进行Finetune。

其中脚本参数说明如下：

# 模型相关
--batch_size: 批处理大小，请结合显存情况进行调整，若出现显存不足，请适当调低这一参数
--learning_rate: Finetune的最大学习率
--weight_decay: 控制正则项力度的参数，用于防止过拟合，默认为0.01
--warmup_proportion: 学习率warmup策略的比例，如果0.1，则学习率会在前10%训练step的过程中从0慢慢增长到learning_rate, 而后再缓慢衰减，默认为0
--num_epoch: Finetune迭代的轮数
--max_seq_len: ERNIE/BERT模型使用的最大序列长度，最大不能超过512, 若出现显存不足，请适当调低这一参数
--use_data_parallel: 是否使用并行计算，默认False。打开该功能依赖nccl库。
--use_pyreader: 是否使用pyreader，默认False。
--use_taskid: 是否使用taskid，taskid是ERNIE 2.0特有的，use_taskid=True表示使用ERNIE 2.0；如果想使用ERNIE 1.0 或者BERT等module，use_taskid应该设置为False。

# 任务相关
--checkpoint_dir: 模型保存路径，PaddleHub会自动保存验证集上表现最好的模型
--dataset: 有以下数据集可选: chnsenticorp, lcqmc, nlpcc_dbqa, GLUE, XNLI

代码步骤

使用PaddleHub Finetune API进行Finetune可以分为4个步骤

Step1: 加载预训练模型

module = hub.Module(name="ernie")
inputs, outputs, program = module.context(trainable=True, max_seq_len=128)

其中最大序列长度max_seq_len是可以调整的参数，建议值128，根据任务文本长度不同可以调整该值，但最大不超过512。

如果想尝试BERT模型，只需要更换Module中的name参数即可. PaddleHub还提供BERT模型可供选择, 所有模型对应的加载示例如下：

模型名 PaddleHub Module
ERNIE, Chinese hub.Module(name='ernie')
ERNIE 2.0 Base, English hub.Module(name='ernie_v2_eng_base')
ERNIE 2.0 Large, English hub.Module(name='ernie_v2_eng_large')
BERT-Base, Uncased hub.Module(name='bert_uncased_L-12_H-768_A-12')
BERT-Large, Uncased hub.Module(name='bert_uncased_L-24_H-1024_A-16')
BERT-Base, Cased hub.Module(name='bert_cased_L-12_H-768_A-12')
BERT-Large, Cased hub.Module(name='bert_cased_L-24_H-1024_A-16')
BERT-Base, Multilingual Cased hub.Module(nane='bert_multi_cased_L-12_H-768_A-12')
BERT-Base, Chinese hub.Module(name='bert_chinese_L-12_H-768_A-12') 
# 更换name参数即可无缝切换BERT中文模型, 代码示例如下
module = hub.Module(name="bert_chinese_L-12_H-768_A-12")

Step2: 准备数据集并使用ClassifyReader读取数据

dataset = hub.dataset.ChnSentiCorp()
reader = hub.reader.ClassifyReader(
    dataset=dataset,
    vocab_path=module.get_vocab_path(),
    max_seq_len=128,
    use_task_id=False)
metrics_choices = ["acc"]

其中数据集的准备代码可以参考 chnsenticorp.py

hub.dataset.ChnSentiCorp() 会自动从网络下载数据集并解压到用户目录下$HOME/.paddlehub/dataset目录

module.get_vocab_path() 会返回预训练模型对应的词表

max_seq_len 需要与Step1中context接口传入的序列长度保持一致

use_task_id 表示是否使用ERNIR 2.0 module

ClassifyReader中的data_generator会自动按照模型对应词表对数据进行切词，以迭代器的方式返回ERNIE/BERT所需要的Tensor格式，包括input_ids，position_ids，segment_id与序列对应的mask input_mask.

NOTE: Reader返回tensor的顺序是固定的，默认按照input_ids, position_ids, segment_id, input_mask这一顺序返回。

同时，利用Accuracy作为评价指标。

Step3：选择优化策略和运行配置

strategy = hub.AdamWeightDecayStrategy(
    learning_rate=5e-5,
    weight_decay=0.01,
    warmup_proportion=0.0,
    lr_scheduler="linear_decay",
)

config = hub.RunConfig(use_cuda=True, num_epoch=3, batch_size=32, strategy=strategy)

优化策略

针对ERNIE与BERT类任务，PaddleHub封装了适合这一任务的迁移学习优化策略AdamWeightDecayStrategy

learning_rate: Finetune过程中的最大学习率; weight_decay: 模型的正则项参数，默认0.01，如果模型有过拟合倾向，可适当调高这一参数; warmup_proportion: 如果warmup_proportion>0, 例如0.1, 则学习率会在前10%的steps中线性增长至最高值learning_rate; lr_scheduler: 有两种策略可选(1) linear_decay策略学习率会在最高点后以线性方式衰减; noam_decay策略学习率会在最高点以多项式形式衰减；

运行配置

RunConfig 主要控制Finetune的训练，包含以下可控制的参数:

  • log_interval: 进度日志打印间隔，默认每10个step打印一次
  • eval_interval: 模型评估的间隔，默认每100个step评估一次验证集
  • save_ckpt_interval: 模型保存间隔，请根据任务大小配置，默认只保存验证集效果最好的模型和训练结束的模型
  • use_cuda: 是否使用GPU训练，默认为False
  • checkpoint_dir: 模型checkpoint保存路径, 若用户没有指定，程序会自动生成
  • num_epoch: finetune的轮数
  • batch_size: 训练的批大小，如果使用GPU，请根据实际情况调整batch_size
  • enable_memory_optim: 是否使用内存优化， 默认为True
  • strategy: Finetune优化策略

Step4: 构建网络并创建分类迁移任务进行Finetune

pooled_output = outputs["pooled_output"]

# feed_list的Tensor顺序不可以调整
feed_list = [
    inputs["input_ids"].name,
    inputs["position_ids"].name,
    inputs["segment_ids"].name,
    inputs["input_mask"].name,
]

cls_task = hub.TextClassifierTask(
    data_reader=reader,
    feature=pooled_output,
    feed_list=feed_list,
    num_classes=dataset.num_labels,
    config=config)

cls_task.finetune_and_eval()

NOTE:

  1. outputs["pooled_output"]返回了ERNIE/BERT模型对应的[CLS]向量,可以用于句子或句对的特征表达。
  2. feed_list中的inputs参数指名了ERNIE/BERT中的输入tensor的顺序，与ClassifyReader返回的结果一致。
  3. hub.TextClassifierTask通过输入特征，label与迁移的类别数，可以生成适用于文本分类的迁移任务TextClassifierTask

可视化

Finetune API训练过程中会自动对关键训练指标进行打点，启动程序后执行下面命令

$ tensorboard --logdir $CKPT_DIR/visualization --host ${HOST_IP} --port ${PORT_NUM}

其中${HOST_IP}为本机IP地址，${PORT_NUM}为可用端口号，如本机IP地址为192.168.0.1，端口号8040，用浏览器打开192.168.0.1:8040，即可看到训练过程中指标的变化情况

模型预测

通过Finetune完成模型训练后，在对应的ckpt目录下，会自动保存验证集上效果最好的模型。 配置脚本参数

CKPT_DIR="ckpt_chnsentiment/"
python predict.py --checkpoint_dir $CKPT_DIR --max_seq_len 128

其中CKPT_DIR为Finetune API保存最佳模型的路径, max_seq_len是ERNIE模型的最大序列长度，请与训练时配置的参数保持一致

参数配置正确后，请执行脚本sh run_predict.sh，即可看到以下文本分类预测结果, 以及最终准确率。 如需了解更多预测步骤，请参考predict.py

text=键盘缝隙大进灰，装系统自己不会装，屏幕有点窄玩游戏人物有点变形	label=0	predict=0
accuracy = 0.954267