今天是参加昇思25天学习打卡营的第13天，今天打卡的课程是“LSTM+CRF序列标注，这里做一个简单的分享。

1.简介

从今天开始就是学习自然语言处理领域的几个实战案例。今天学习的内容是基于LSTM+CRF来实现序列标注。学习的要点包括：

• 序列标注任务概述
• 条件随机场(CRF)的基本原理
• 基于LSTM+CRF实现序列标注的主要代码

2.序列标注任务概述

序列标注指给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取，包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。以命名实体识别为例：

如上表所示，清华大学 和 北京是地名，需要将其识别，我们对每个输入的单词预测其标签，最后根据标签来识别实体。

这里使用了一种常见的命名实体识别的标注方法——“BIOE”标注，将一个实体(Entity)的开头标注为B，其他部分标注为I，非实体标注为O。

标注训练中存在两种关系的预测一是每个词的独立标注分类，二是相邻词的关联关系（I标注之前必须先出现B，否则存在错误，此时是需要预测这种关联关系）。这里主要采用条件随机场(Conditional Random Field, CRF)模型来实现序列标注预测。

3.条件随机场(Conditional Random Field, CRF)基本原理

完整的CRF完整推导可参考Log-Linear Models, MEMMs, and CRFs

4.基于LSTM+CRF来实现序列标注

完整的CRF层的代码如下

import mindspore as ms
import mindspore.nn as nn
import mindspore.ops as ops
import mindspore.numpy as mnp
from mindspore.common.initializer import initializer, Uniform

def sequence_mask(seq_length, max_length, batch_first=False):
    """根据序列实际长度和最大长度生成mask矩阵"""
    range_vector = mnp.arange(0, max_length, 1, seq_length.dtype)
    result = range_vector < seq_length.view(seq_length.shape + (1,))
    if batch_first:
        return result.astype(ms.int64)
    return result.astype(ms.int64).swapaxes(0, 1)

class CRF(nn.Cell):
    def __init__(self, num_tags: int, batch_first: bool = False, reduction: str = 'sum') -> None:
        if num_tags <= 0:
            raise ValueError(f'invalid number of tags: {num_tags}')
        super().__init__()
        if reduction not in ('none', 'sum', 'mean', 'token_mean'):
            raise ValueError(f'invalid reduction: {reduction}')
        self.num_tags = num_tags
        self.batch_first = batch_first
        self.reduction = reduction
        self.start_transitions = ms.Parameter(initializer(Uniform(0.1), (num_tags,)), name='start_transitions')
        self.end_transitions = ms.Parameter(initializer(Uniform(0.1), (num_tags,)), name='end_transitions')
        self.transitions = ms.Parameter(initializer(Uniform(0.1), (num_tags, num_tags)), name='transitions')

    def construct(self, emissions, tags=None, seq_length=None):
        if tags is None:
            return self._decode(emissions, seq_length)
        return self._forward(emissions, tags, seq_length)

    def _forward(self, emissions, tags=None, seq_length=None):
        if self.batch_first:
            batch_size, max_length = tags.shape
            emissions = emissions.swapaxes(0, 1)
            tags = tags.swapaxes(0, 1)
        else:
            max_length, batch_size = tags.shape

        if seq_length is None:
            seq_length = mnp.full((batch_size,), max_length, ms.int64)

        mask = sequence_mask(seq_length, max_length)

        # shape: (batch_size,)
        numerator = compute_score(emissions, tags, seq_length-1, mask, self.transitions, self.start_transitions, self.end_transitions)
        # shape: (batch_size,)
        denominator = compute_normalizer(emissions, mask, self.transitions, self.start_transitions, self.end_transitions)
        # shape: (batch_size,)
        llh = denominator - numerator

        if self.reduction == 'none':
            return llh
        if self.reduction == 'sum':
            return llh.sum()
        if self.reduction == 'mean':
            return llh.mean()
        return llh.sum() / mask.astype(emissions.dtype).sum()

    def _decode(self, emissions, seq_length=None):
        if self.batch_first:
            batch_size, max_length = emissions.shape[:2]
            emissions = emissions.swapaxes(0, 1)
        else:
            batch_size, max_length = emissions.shape[:2]

        if seq_length is None:
            seq_length = mnp.full((batch_size,), max_length, ms.int64)

        mask = sequence_mask(seq_length, max_length)

        return viterbi_decode(emissions, mask, self.transitions, self.start_transitions, self.end_transitions)

在实现CRF后，我们设计一个双向LSTM+CRF的模型来进行命名实体识别任务的训练。模型结构如下：

nn.Embedding -> nn.LSTM -> nn.Dense -> CRF
其中LSTM提取序列特征，经过Dense层变换获得发射概率矩阵，最后送入CRF层。具体实现如下：

class BiLSTM_CRF(nn.Cell):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, num_tags, padding_idx=0):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim, padding_idx=padding_idx)
        self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim // 2, bidirectional=True, batch_first=True)
        self.hidden2tag = nn.Dense(hidden_dim, num_tags, 'he_uniform')
        self.crf = CRF(num_tags, batch_first=True)

    def construct(self, inputs, seq_length, tags=None):
        embeds = self.embedding(inputs)
        outputs, _ = self.lstm(embeds, seq_length=seq_length)
        feats = self.hidden2tag(outputs)

        crf_outs = self.crf(feats, tags, seq_length)
        return crf_outs

5.小结

今天关于条件随机场（CRF）的基本原理相关的内容较多，之前没有接触过理解起来还是有一定的难度。今天对于的标注类问题进行了分解，并学习了利用CRF来解决标注学习过程中的所需要考虑的两种概率分布的问题，并对代码的实现流程进行了验证，总体来说，算是入个门，后面再结合数据进行一步的分析。
以上是第13天的学习内容，附上今日打卡记录：