PaddlePaddle BERT 标记分类模型代码解析 - BertForTokenClassification 类详解

这段代码定义了一个基于 BERT 模型进行标记分类的类 BertForTokenClassification，该类继承自 BertPretrainedModel 类。在初始化过程中，指定了标记分类的类别数 num_classes 和 dropout 参数。类中包含了 bert 模型、dropout 层和一个线性分类器。

在前向传播过程中，首先使用 bert 模型对输入进行编码，然后使用 dropout 层进行随机失活，最后使用线性分类器输出预测结果。

代码还对训练过程进行了设置，包括训练轮数 num_train_epochs、学习率 learning_rate、权重衰减 weight_decay 等参数，并使用 AdamW 优化器进行参数优化。同时还使用了 CrossEntropyLoss 作为损失函数和 ChunkEvaluator 进行评估。

类结构:

• BertForTokenClassification(BertPretrainedModel): 继承自 BertPretrainedModel 类，用于构建 BERT 标记分类模型。

• init(self, bert, num_classes=2, dropout=None): 初始化函数，接受 BERT 模型、类别数和 dropout 参数。

  • num_classes: 标记分类的类别数。
  • bert: BERT 模型实例。
  • dropout: dropout 层的概率。

• forward(self, input_ids, token_type_ids=None, position_ids=None, attention_mask=None): 前向传播函数，接收输入 ID、token 类型 ID、位置 ID 和注意力掩码。

  • input_ids: 输入序列的 ID 序列。
  • token_type_ids: token 类型 ID 序列。
  • position_ids: 位置 ID 序列。
  • attention_mask: 注意力掩码。

训练参数设置:

• num_train_epochs: 训练轮数。
• warmup_steps: 预热步数。
• max_steps: 最大训练步数。
• learning_rate: 学习率。
• adam_epsilon: Adam 优化器的 epsilon 参数。
• weight_decay: 权重衰减参数。
• device: 设备类型 ('gpu' 或 'cpu')。

优化器和评估指标:

• optimizer: AdamW 优化器，用于参数优化。
• loss_fct: 交叉熵损失函数，用于计算模型的损失。
• metric: ChunkEvaluator 评估指标，用于评估模型的性能。

代码解析:

class BertForTokenClassification(BertPretrainedModel):

    def __init__(self, bert, num_classes=2, dropout=None):
        super(BertForTokenClassification, self).__init__()
        self.num_classes = num_classes
        self.bert = bert  # allow bert to be config
        self.dropout = nn.Dropout(dropout if dropout is not None else
                                  self.bert.config['hidden_dropout_prob'])
        self.classifier = nn.Linear(self.bert.config['hidden_size'],
                                    num_classes)
        self.apply(self.init_weights)

    def forward(self,
                input_ids,
                token_type_ids=None,
                position_ids=None,
                attention_mask=None):
        sequence_output, _ = self.bert(
            input_ids,
            token_type_ids=token_type_ids,
            position_ids=position_ids,
            attention_mask=attention_mask)

        sequence_output = self.dropout(sequence_output)
        logits = self.classifier(sequence_output)
        return logits

num_train_epochs=3
warmup_steps=0

max_steps=-1
learning_rate=5e-5
# ... 其他参数 ...

# ... 优化器、损失函数、评估指标设置 ...

总结:

这段代码展示了如何使用 PaddlePaddle 的 BERT 模型进行标记分类，并提供了详细的代码解析和训练过程设置。通过理解代码结构和参数设置，可以更好地理解 BERT 模型的工作原理，并根据实际需求进行模型训练和优化。