- 目前开源的代码按照下面的说明应该是可以跑通的，但是因为整个框架比较复杂所以可能有文档没有说清楚的地方，遇到问题可以给我们提issue，或者email
- 我们的实验表明，其实只用BERT就能达到一个非常好的结果，和全部模型比差距比较小，所以如果不是太关心完美复现，可以只跑bert的代码，这样会省去很多的时间。
- 我们的代码目前还没有进行优化，所以里面会有很多不完美的地方，比如我们很多网络没有用batch，请大家见谅。以后有时间的话，我们会考虑更新,优化一下代码结构。
- 如果有其他的问题也可以给我们反馈。
- 由于huggingface的pytorch版的BERT已经更改了转换的代码以及load的方式，主要就是从最初版本的存储BertModel改成了BertForPreTraining，所以如果你用huggingface最新的脚本转换得到的pytorch_model.bin会和我们基于最初版本转换脚本的代码不兼容，因此提醒一下，请使用我们提供的脚本或者huggingface最早的转换脚本。
- 不过huggingface更改之后的脚本可能解决一些潜在的bug，所以后续计划中我们会将整个BERT模块和最新版本兼容。
* 基于Anaconda的python3 (最好是python3.5)
* pytorch 0.4.*
* skmulti-learn
* tqdm
* hanlp (分词需要，不过我们已经提供了预处理过的文件，可以不装)
- 我们采用pipeline的方式，将这个任务拆为两个子任务，先预测主题，根据主题预测情感极性（ABSA），这两个任务我们都使用深度学习的方式来解决
- 主题分类是一个多标签分类问题，我们使用BCE来解决多标签问题，我们使用不同的模型不同的词向量（2*4）训练了8个模型，再加上微调的中文BERT,一种九个模型，我们使用stacking的方式在第二层利用LR极性模型融合，得到预测概率，并使用threshold得到最终预测的标签。
- 基于角度的情感分类是一个有两个输入的多分类问题，我们使用了三种比较新的网络设计和四种词向量再加上微调的BERT一共13个模型，同样我们也用LR来做stacking。
- 我们将预训练好的模型放在了下面的链接中，可以直接拿来测试，免去长时间的训练。
- 链接: BaiduYun 提取码: 47e7
- 其中：
- backup_polarity.zip:保存了用来预测情感极性的三个模型四种embedding五折共60个checkpoint。请将其backup_polarity里面的各个文件夹放在polarity_level_aspect/目录下。
- backup_aspect.zip保存了用来预测主题的两个模型四种embedding五折共40个checkpoint。请将backup里面的各个文件夹放在attribute_level/目录下。
- backup_bert.zip保存了分别用来预测主题和情感极性五折共是十个checkpoint。请将其里面的两个个文件夹放在berrt/glue_data/目录下。并且要将polarity_ensemble_online_submit重命名为polarity_ensemble_online
- backup_chinese_bert.zip 保存了我们将谷歌开源的中文BERT转为pytorch版本的预训练模型，可以用来做fine tune。请将chinese_L-12_H-768_A-12文件夹放在bert/目录下。
- backup_embedding.zip 保存了我们使用的embedding， 主要是一个由elmo得到的句子表示。请将backup_embedding下的词向量放在embedding/目录下。
- dataset/: 存放原始的数据集，以及预处理脚本
- data/: 存放预处理过的数据集，最终主题的预测以及情感的预测也会存储在这里。
- train.txt： 预处理之后的训练集
- test.txt: 预处理之后的测试集
- vocabulary.pkl：词表
- test_predict_aspect_ensemble.txt： 预测主题的结果文件
- test_predict_polarity_ensemble.txt： 预测情感极性的结果文件
- submit2.py：生成最终的提交结果
- submit2.csv： 最终的提交结果。
- embedding/: 存储我们处理过的词向量文件以及elmo
- embedding_all_merge_300.txt, 来自于Chinese-Word-Vectors的mixed-large的Word feature.
- embedding_all_fasttext2_300.txt, 来自于fasttext
- embedding_all_tencent_200.txt, 来自于Tencent AI Lab Embedding Corpus
- embeddings_elmo_ly-1.hdf5, 使用中文elmo得到的句子表示，elmo来自于ELMoForManyLangs 。因为太大，所以我们没有放在代码这里，你可以在百度云链接中的backup_embedding.zip中找到它
- attribute_level/:运行主题分类的模块， 里面有：
- attribute_level.py: 主要运行文件，主要接受以下命令行参数：
- --mode: 运行模式,
- 0： 代表leave out 训练，
- 1： 代表五折交叉训练， 用于后面的stacking
- 2: stacking, 利用五折交叉训练好的模型进行预测并stacking。
- --model: 训练使用的模型：
- CNN
- AttA3: 一种使用label attention的RNN模型
- --w2v: 指定使用的词向量：
- merge: embedding_all_merge_300.txt
- fasttext2: fasttext词向量
- tencent: 腾讯词向量
- --use_elmo： 是否使用elmo
- 0 ： 不使用elmo
- 2 ： 只使用elmo，读取embedding/中的elmo的hdf5文件，最终表示和词向量无关。
- --EPOCHS: 训练轮数
- --saved: stacking测试时是从头测试，还是直接读取存储好的预测结果
- 0 : 读取checkpoint对dev集和测试集进行预测
- 1 ：直接读取存储好的dev集和测试集预测结果
- --check_dir：训练时指定checkpoint的存储位置
- --test_dir: 指定测试时读取checkpoint或者预测结果的文件夹位置， 因为做stacking同时读取多个模型，所以可以用指定多个文件夹，用‘#’做分隔
- --mode: 运行模式,
- networks2.py： 我们实现的模型网络代码文件
- 保存各个模型的checkpoint的文件夹：命名格式为cp_ModelName_w2vName,
- w2vName中，0代表merge 词向量， 2 代表使用了elmo（没有用词向量），ft2 代表fasttext词向量， tc代表腾讯词向量。
- attribute_level.py: 主要运行文件，主要接受以下命令行参数：
- polarity_level_aspect: 给定主题的情感分类模块：
- ab_polarity.py :主要运行文件， 命令行参数类似于attribute_level.py
- networks.py ：模型实现文件
- utils: 一些代码工具，比如封装数据集类，训练骨架，评测函数等。
- 因为训练模型比较久而且模型比较大，所以我们提供了所有checkpoint对OOF和测试集的预测结果，只需要简单的做一下stacking就可以得到我们提交的最好结果：
cd attribute_level
python attribute.py --mode 2 --test_dir cp_CNN_0#cp_CNN_ft2#cp_CNN_2#cp_CNN_tc#cp_AttA3_0#cp_AttA3_ft2#cp_AttA3_2#cp_AttA3_tc#cp_Bert --saved 1
cd ../polarity_level_aspect
python ab_polarity.py --mode 2 --test_dir cp_HEAT_0#cp_AT_LSTM_0#cp_HEAT_ft2#cp_AT_LSTM_ft2#cp_HEAT_2#cp_AT_LSTM_2#cp_HEAT_tc#cp_AT_LSTM_tc#cp_GCAE_0#cp_GCAE_2#cp_GCAE_ft2#cp_GCAE_tc#cp_Bert --saved 1
cd ../data
python submit2.py
最后生成的submit2.csv即可用于提交。
- 当然如果想要从头复现，可以看下面的说明：
- 主要就是分词，分别运行clean_data.py, 和clean_test.py文件在data文件夹中生成预处理好的train.txt和test.txt
- 不过我们已经提供了预处理好的文件，所以不需要运行。
- 需要注意的是，如果你重新运行了分词程序，那么你生成的数据集的词表可能和我们提供的词向量的词表不一致，所以你必须重新运行prepare_w2v.py里面的prepare_w2v函数构建新的词表和词向量。
-
训练阶段：(由于训练时间比较长，你可以直接跳到第三步加载我们预训练好的模型）
首先进入attribute_level文件夹：
cd attribute_level以五折交叉训练基于fasttext词向量的CNN模型为例：只需运行：
python attribute.py --mode 1 --model CNN --use_elmo 0 --w2v fasttext2 --EPOCHS 5 --check_dir cp_CNN_ft2这样就会在cp_CNN_ft2文件夹中生成五个checkpoint，名称为如下格式：checkpoint_Model_score_fold.pt 类似地所有模型和embedding执行命令如下：
# CNN + merge: python attribute.py --mode 1 --model CNN --use_elmo 0 --w2v merge --EPOCHS 5 --check_dir cp_CNN_0 # CNN + fasttext: python attribute.py --mode 1 --model CNN --use_elmo 0 --w2v fasttext2 --EPOCHS 5 --check_dir cp_CNN_ft2 # CNN + tencent: python attribute.py --mode 1 --model CNN --use_elmo 0 --w2v tencent --EPOCHS 5 --check_dir cp_CNN_tc # CNN + elmo: python attribute.py --mode 1 --model CNN --use_elmo 2 --EPOCHS 5 --check_dir cp_CNN_2训练AttA3模型如下：
# AttA3 + merge: python attribute.py --mode 1 --model AttA3 --use_elmo 0 --w2v merge --EPOCHS 5 --check_dir cp_AttA3_0 # AttA3 + fasttext: python attribute.py --mode 1 --model AttA3 --use_elmo 0 --w2v fasttext2 --EPOCHS 5 --check_dir cp_AttA3_ft2 # AttA3 + tencent: python attribute.py --mode 1 --model AttA3 --use_elmo 0 --w2v tencent --EPOCHS 5 --check_dir cp_AttA3_tc # AttA3 + elmo: python attribute.py --mode 1 --model AttA3 --use_elmo 2 --EPOCHS 5 --check_dir cp_AttA3_2至此我们在各对应文件夹**得到了40个checkpoint。
-
微调Bert阶段：
- 我们修改了一个开源的pytorch版本的BERT, 并在本数据集上fine tune了谷歌放出来的中文BERT
- 首先我们我们将数据集按五折处理成tsv格式，放在bert/glue_data下，(我们已经帮你处理过了)
- 下载预训练的BERT模型，运行以下命令行完成转换：
export BERT_BASE_DIR=chinese_L-12_H-768_A-12 python convert_tf_checkpoint_to_pytorch.py --tf_checkpoint_path $BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json --pytorch_dump_path $BERT_BASE_DIR/pytorch_model.bin- 注意如果你使用huggingface最新的转换脚本会出现state_dict不匹配的问题。所以你最好使用我们提供的转换脚本，或者是我们提供的huggingface最早的转换脚本convert_tf_checkpoint_to_pytorch_raw.py。
- 或者将百度云中转换好的chinese_L-12_H-768_A-12文件夹放在bert/目录下
- 设置环境变量：
export GLUE_DIR=glue_data export BERT_BASE_DIR=chinese_L-12_H-768_A-12 - 在bert/文件夹下运行下面的命令进行fine-tune (5cv): （需要一块8GB显存的GPU）
python run_classifier_ensemble.py --task_name Aspect --do_train --do_eval --do_lower_case --data_dir $GLUE_DIR/aspect_ensemble_online --vocab_file $BERT_BASE_DIR/vocab.txt --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json --init_checkpoint $BERT_BASE_DIR/pytorch_model.bin --max_seq_length 128 --train_batch_size 24 --learning_rate 2e-5 --num_train_epochs 5 --output_dir $GLUE_DIR/aspect_ensemble_online --seed 42 - fine-tune之后会在各自的fold的文件夹下得到对应的预测结果oof_test.npy
-
使用预训练好的模型：
- 以上两步的所有checkpoint我们都放在了百度云链接里，下载解压之后，放入对应的文件目录下即可，这样可以免去长时间的训练。
- 注意文件夹的对应关系
- 很遗憾我们没有保存Aspect的BERT checkpoint, 我们只保存了它的预测结果，因为在训练过程中，我们已经预测过了。
- load 模型时， 我们都是在GPU上读取和保存的，我们没有在CPU上进行过测试，所以如果load有问题可以自行修改load处语法，或者联系我们。
- 预测和stacking阶段：
- 不管是从头训练还是直接下载，我们现在已经有了训练好的模型，我们可以进行预测。
- 我们首先用BERT模型进行预测，事实上我们在每个fold训练时已经将预测结果保存为npy，我们现在只需要将五折结合起来。
在 bert\glue_data\文件夹下运行下面命令：
python generate_npy.py aspect_ensemble_online
这样我们在aspect_ensemble_online路径下得到一个npy文件夹，将它拷贝到aspect level 下的cp_Bert目录即可。
cp -r ../bert/glue_data/aspect_ensemble_online/npy cp_Bert/
然后我们用之前的40个checkpoint对测试集进行预测：
python attribute.py --mode 2 --saved 0 --use_elmo 2 --test_dir cp_CNN_0#cp_CNN_ft2#cp_CNN_2#cp_CNN_tc#cp_AttA3_0#cp_AttA3_ft2#cp_AttA3_2#cp_AttA3_tc
这样会在对应checkpoint的目录下生成一个npy文件夹，里面存放了oof的预测,oof的label，以及test的预测结果。
最后我们将这9个模型的npy进行stacking：
python attribute.py --mode 2 --saved 1 --test_dir cp_CNN_0#cp_CNN_ft2#cp_CNN_2#cp_CNN_tc#cp_AttA3_0#cp_AttA3_ft2#cp_AttA3_2#cp_AttA3_tc#cp_Bert
最终预测的主题结果, 存放在data/test_predict_aspect_ensemble.txt中。
- 训练阶段：(由于训练时间比较长，你可以直接跳到第三步加载我们预训练好的模型）
- 和主题分类类似：
最终我们得到3种网络4种embedding 在5折下的60个checkpoint保存在对应的文件夹中。
# AT_LSTM + merge: python ab_polarity.py --mode 1 --model AT_LSTM --use_elmo 0 --w2v merge --EPOCHS 5 --check_dir cp_AT_LSTM_0 # AT_LSTM + fasttext: python ab_polarity.py --mode 1 --model AT_LSTM --use_elmo 0 --w2v fasttext2 --EPOCHS 5 --check_dir cp_AT_LSTM_ft2 # AT_LSTM + tencent: python ab_polarity.py --mode 1 --model AT_LSTM --use_elmo 0 --w2v tencent --EPOCHS 5 --check_dir cp_AT_LSTM_tc # AT_LSTM + elmo: python ab_polarity.py --mode 1 --model AT_LSTM --use_elmo 2 --EPOCHS 5 --check_dir cp_AT_LSTM_2 # HEAT + merge: python ab_polarity.py --mode 1 --model HEAT --use_elmo 0 --w2v merge --EPOCHS 5 --check_dir cp_HEAT_0 # HEAT + fasttext: python ab_polarity.py --mode 1 --model HEAT --use_elmo 0 --w2v fasttext2 --EPOCHS 5 --check_dir cp_HEAT_ft2 # HEAT + tencent: python ab_polarity.py --mode 1 --model HEAT --use_elmo 0 --w2v tencent --EPOCHS 5 --check_dir cp_HEAT_tc # HEAT + elmo: python ab_polarity.py --mode 1 --model HEAT --use_elmo 2 --EPOCHS 5 --check_dir cp_HEAT_2 # GCAE + merge: python ab_polarity.py --mode 1 --model GCAE --use_elmo 0 --w2v merge --EPOCHS 5 --check_dir cp_GCAE_0 # GCAE + fasttext: python ab_polarity.py --mode 1 --model GCAE --use_elmo 0 --w2v fasttext2 --EPOCHS 5 --check_dir cp_GCAE_ft2 # GCAE + tencent: python ab_polarity.py --mode 1 --model GCAE --use_elmo 0 --w2v tencent --EPOCHS 5 --check_dir cp_GCAE_tc # GCAE + elmo: python ab_polarity.py --mode 1 --model GCAE --use_elmo 2 --EPOCHS 5 --check_dir cp_GCAE_2
- 微调Bert阶段：
- 和主题分类类似，但是需要一个aspect预测的结果作为输入。运行data文件夹下的build_test_for_predict.py脚本后， 将生成的test.tsv放在bert/glue_data/polarity_ensemble_online/下即可。
- 设置环境变量：
export GLUE_DIR=glue_data export BERT_BASE_DIR=chinese_L-12_H-768_A-12 - 在bert/文件夹下运行下面的命令进行fine-tune (5cv): （需要一块8GB显存的GPU）
python run_classifier_ensemble_polarity.py --task_name Polarity --do_train --do_eval --do_lower_case --data_dir $GLUE_DIR/polarity_ensemble_online --vocab_file $BERT_BASE_DIR/vocab.txt --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json --init_checkpoint $BERT_BASE_DIR/pytorch_model.bin --max_seq_length 128 --train_batch_size 24 --learning_rate 2e-5 --num_train_epochs 5 --output_dir $GLUE_DIR/polarity_ensemble_online --seed 42 - fine-tune之后会在各自的fold的文件夹下得到对应的checkpoint，最好的模型是model_best.pt
- 使用预训练好的模型：
- 如果不做上面两步长时间的训练可以直接用我们训练好的模型
- 从百度云中下载之后解压到backup_polarity.zip得到60个checkpoint，将backup_bert.zip中的polarity_ensemble_polarity放在bert/glue_data/下。
- 注意文件夹的对应关系
- 预测和stacking阶段：
- 我们首先用BERT模型进行预测，每个fold下有一个model_best.pt的checkpoint，我们通过下面的命令加载它们并进行预测(记得像微调时一样设置环境变量)：
python run_classifier_ensemble_polarity.py --task_name Polarity --do_test --do_predict --do_lower_case --data_dir $GLUE_DIR/polarity_ensemble_online --vocab_file $BERT_BASE_DIR/vocab.txt --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json --init_checkpoint $BERT_BASE_DIR/pytorch_model.bin --max_seq_length 128 --train_batch_size 24 --learning_rate 2e-5 --num_train_epochs 10 --output_dir polarity_output_ensemble_online/ --eval_batch_size 32
- 然后我们将五折的预测结果结合起来：
python generate_npy_for_polarity.py polarity_ensemble_online
我们将生成的npy文件夹拷贝到polarity_level_aspect路径下：
cp -r ../bert/glue_data/polarity_ensemble_online/npy cp_Bert/
类似地我们先生成60个checkpoint的oof的npy：
python ab_polarity.py --mode 2 --use_elmo 2 --saved 0 --test_dir cp_HEAT_0#cp_AT_LSTM_0#cp_HEAT_ft2#cp_AT_LSTM_ft2#cp_HEAT_2#cp_AT_LSTM_2#cp_HEAT_tc#cp_AT_LSTM_tc#cp_GCAE_0#cp_GCAE_2#cp_GCAE_ft2#cp_GCAE_tc
然后将这13个模型进行最终的stacking融合：
python ab_polarity.py --mode 2 --saved 1 --test_dir cp_HEAT_0#cp_AT_LSTM_0#cp_HEAT_ft2#cp_AT_LSTM_ft2#cp_HEAT_2#cp_AT_LSTM_2#cp_HEAT_tc#cp_AT_LSTM_tc#cp_GCAE_0#cp_GCAE_2#cp_GCAE_ft2#cp_GCAE_tc#cp_Bert
这样我们最终在data文件夹下生成了test_predict_polarity_ensemble.txt文件，里面即为预测结果。
- 在data目录下, 运行提交脚本：
cd data
python submit2.py
生成的submi2.csv 即为我们的提交文件。
- 关于UNK的问题：
- 由于本比赛是公开测试集的，所以我们没有考虑UNK的问题，如果想把本代码用于实际应用之中，需要添加对UNK的处理，即使用prepare_w2v_with_UNK.py生成词表和词向量而不是prepare_w2v.py
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