Chinese named entity recognization (bert/roberta/macbert/bert_wwm with Keras)
Project Structure
./
├── DataProcess
│ ├── __pycache__
│ ├── convert2bio.py
│ ├── convert_jsonl.py
│ ├── handle_numbers.py
│ ├── load_data.py
│ └── statistic.py
├── README.md
├── __pycache__
├── chinese_L-12_H-768_A-12 BERT权重
│ ├── bert_config.json
│ ├── bert_model.ckpt.data-00000-of-00001
│ ├── bert_model.ckpt.index
│ ├── bert_model.ckpt.meta
│ └── vocab.txt
├── chinese_bert_wwm BERT_wwm权重
│ ├── bert_config.json
│ ├── bert_model.ckpt.data-00000-of-00001
│ ├── bert_model.ckpt.index
│ ├── bert_model.ckpt.meta
│ └── vocab.txt
├── chinese_macbert_base macBERT权重
│ ├── chinese_macbert_base.ckpt.data-00000-of-00001
│ ├── chinese_macbert_base.ckpt.index
│ ├── chinese_macbert_base.ckpt.meta
│ ├── macbert_base_config.json
│ └── vocab.txt
├── chinese_roberta_wwm_ext_L-12_H-768_A-12 roberta权重
│ ├── bert_config.json
│ ├── bert_model.ckpt.data-00000-of-00001
│ ├── bert_model.ckpt.index
│ ├── bert_model.ckpt.meta
│ └── vocab.txt
├── config
│ ├── __pycache__
│ ├── config.py 配置文件
│ └── pulmonary_label2id.json label id
├── data 数据集
│ ├── pulmonary.test
│ ├── pulmonary.train
│ └── sict_train.txt
├── environment.yaml conda环境配置文件
├── evaluate.py
├── generator_train.py
├── keras_bert keras_bert（可pip下）
├── keras_contrib keras_contrib（可pip下）
├── log 训练nohup日志
│ ├── chinese_L-12_H-768_A-12.out
│ ├── chinese_macbert_base.out
│ ├── chinese_roberta_wwm_ext_L-12_H-768_A-12.out
│ └── electra_180g_base.out
├── model.py 模型构建文件
├── models 保存的模型权重
│ ├── pulmonary_chinese_L-12_H-768_A-12_ner.h5
│ ├── pulmonary_chinese_bert_wwm_ner.h5
│ ├── pulmonary_chinese_macbert_base_ner.h5
│ └── pulmonary_chinese_roberta_wwm_ext_L-12_H-768_A-12_ner.h5
├── predict.py 预测
├── report 模型实体F1评估报告
│ ├── pulmonary_chinese_L-12_H-768_A-12_evaluate.txt
│ ├── pulmonary_chinese_L-12_H-768_A-12_predict.json
│ ├── pulmonary_chinese_bert_wwm_evaluate.txt
│ ├── pulmonary_chinese_bert_wwm_predict.json
│ ├── pulmonary_chinese_macbert_base_evaluate.txt
│ ├── pulmonary_chinese_macbert_base_predict.json
│ ├── pulmonary_chinese_roberta_wwm_ext_L-12_H-768_A-12_evaluate.txt
│ └── pulmonary_chinese_roberta_wwm_ext_L-12_H-768_A-12_predict.json
├── requirements.txt pip环境
├── test.py
├── train.py 训练
└── utils
├── FGM.py FGM对抗
├── __pycache__
└── path.py 所有路径
56 directories, 193 files
Dataset
三甲医院肺结节数据集，20000+字，BIO格式，形如：
中 B-ORG
共 I-ORG
中 I-ORG
央 I-ORG
致 O
中 B-ORG
国 I-ORG
致 I-ORG
公 I-ORG
党 I-ORG
十 I-ORG
一 I-ORG
大 I-ORG
的 O
贺 O
词 O
ATTENTION: 在处理自己数据集的时候需要注意：
- 字与标签之间用空格（"\ "）隔开
- 其中句子与句子之间使用空行隔开
Steps
- 替换数据集
- 使用DataProcess/load_data.py生成label2id.txt文件
- 修改config/config.py中的MAX_SEQ_LEN（超过截断，少于填充，最好设置训练集、测试集中最长句子作为MAX_SEQ_LEN）
- 下载权重，放到项目中
- 修改public/path.py中的地址
- 根据需要修改model.py模型结构
- 修改config/config.py的参数
- 训练前debug看下input_train_labels,result_train对不对，input_train_types全是0
- 训练
Model
Train
运行train.py
Evaluate
运行evaluate/f1_score.py
BERT
precision recall f1-score support
SIGN 0.6651 0.7354 0.6985 189
ANATOMY 0.8333 0.8409 0.8371 220
DIAMETER 1.0000 1.0000 1.0000 16
DISEASE 0.4915 0.6744 0.5686 43
QUANTITY 0.8837 0.9157 0.8994 83
TREATMENT 0.3571 0.5556 0.4348 9
DENSITY 1.0000 1.0000 1.0000 8
ORGAN 0.4500 0.6923 0.5455 13
LUNGFIELD 1.0000 0.5000 0.6667 6
SHAPE 0.5714 0.5714 0.5714 7
NATURE 1.0000 1.0000 1.0000 6
BOUNDARY 1.0000 0.6250 0.7692 8
MARGIN 0.8333 0.8333 0.8333 6
TEXTURE 1.0000 0.8571 0.9231 7
micro avg 0.7436 0.7987 0.7702 621
macro avg 0.7610 0.7987 0.7760 621
roberta
precision recall f1-score support
ANATOMY 0.8624 0.8545 0.8584 220
DENSITY 0.8000 1.0000 0.8889 8
SIGN 0.7347 0.7619 0.7481 189
QUANTITY 0.8977 0.9518 0.9240 83
DISEASE 0.5690 0.7674 0.6535 43
DIAMETER 1.0000 1.0000 1.0000 16
TREATMENT 0.3333 0.5556 0.4167 9
BOUNDARY 1.0000 0.6250 0.7692 8
LUNGFIELD 1.0000 0.6667 0.8000 6
MARGIN 0.8333 0.8333 0.8333 6
TEXTURE 1.0000 0.8571 0.9231 7
SHAPE 0.5714 0.5714 0.5714 7
NATURE 1.0000 1.0000 1.0000 6
ORGAN 0.6250 0.7692 0.6897 13
micro avg 0.7880 0.8261 0.8066 621
macro avg 0.8005 0.8261 0.8104 621
macBERT
precision recall f1-score support
ANATOMY 0.8773 0.8773 0.8773 220
SIGN 0.6538 0.7196 0.6851 189
DISEASE 0.5893 0.7674 0.6667 43
QUANTITY 0.9070 0.9398 0.9231 83
ORGAN 0.5882 0.7692 0.6667 13
TEXTURE 1.0000 0.8571 0.9231 7
DIAMETER 1.0000 1.0000 1.0000 16
TREATMENT 0.3750 0.6667 0.4800 9
LUNGFIELD 1.0000 0.5000 0.6667 6
SHAPE 0.4286 0.4286 0.4286 7
NATURE 1.0000 1.0000 1.0000 6
DENSITY 1.0000 1.0000 1.0000 8
BOUNDARY 1.0000 0.6250 0.7692 8
MARGIN 0.8333 0.8333 0.8333 6
micro avg 0.7697 0.8180 0.7931 621
macro avg 0.7846 0.8180 0.7977 621
BERT_wwm
precision recall f1-score support
DISEASE 0.5667 0.7907 0.6602 43
ANATOMY 0.8676 0.8636 0.8656 220
QUANTITY 0.8966 0.9398 0.9176 83
SIGN 0.7358 0.7513 0.7435 189
LUNGFIELD 1.0000 0.6667 0.8000 6
TREATMENT 0.3571 0.5556 0.4348 9
DIAMETER 0.9375 0.9375 0.9375 16
BOUNDARY 1.0000 0.6250 0.7692 8
TEXTURE 1.0000 0.8571 0.9231 7
MARGIN 0.8333 0.8333 0.8333 6
ORGAN 0.5882 0.7692 0.6667 13
DENSITY 1.0000 1.0000 1.0000 8
NATURE 1.0000 1.0000 1.0000 6
SHAPE 0.5000 0.5714 0.5333 7
micro avg 0.7889 0.8245 0.8063 621
macro avg 0.8020 0.8245 0.8104 621
Predict
运行predict/predict_bio.py
128 Aug 24, 2022
83 Jan 09, 2023
1k Jan 02, 2023
1.5k Dec 05, 2022
1 Jun 11, 2022
62 Dec 22, 2022
73 Nov 28, 2022
21 Dec 20, 2022
209 Dec 30, 2022
3 Jun 20, 2022
20 Dec 29, 2022
907 Dec 27, 2022
14 Aug 24, 2022
8 Mar 24, 2022
6 Aug 28, 2022
32 Jul 29, 2022
43 Dec 28, 2022
2 May 12, 2022
431 Dec 19, 2022
2.3k Dec 29, 2022