NLP ——從0開始快速上手百度 ERNIE
前文我們已經(jīng)簡單講解過ERNIE1.0與2.0的構(gòu)成與區(qū)別
NLP | 百度 ERNIE - 簡析1.0 與 2.0
一篇簡單易懂的好文
本文小媛帶來的是【從0開始快速上手百度 ERNIE】
原文詳見文末原文鏈接
一、前置條件
在使用ERNIE模型之前,用戶需要完成如下任務(wù):
安裝Python3.7.5版本。
安裝paddlepaddle 1.8版本,具體安裝方法請參見快速安裝(文末)。
執(zhí)行如下命令從GitHub上獲取ERNIE代碼庫。如果網(wǎng)絡(luò)速度較慢用戶可以跳過此步,因為教程自帶有ERNIE的包。
!git clone -b dygraph --single-branch https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE.git
使用pip方式安裝其他依賴文件。
!pip install -r ERNIE/requirements.txt
依賴文件主要包括:
numpy:Python的一種開源數(shù)值計算拓展,可以用來進行大型張量的存儲和計算。scikit-learn:機器學(xué)習(xí)工具包。scipy:科學(xué)計算庫。six:解決py2和py3代碼兼容性的工具包。
二、快速運行
這里以使用情感分析數(shù)據(jù)集ChnSentiCorp的ERNIE中文預(yù)模型為例,展示如何通過簡單的三個步驟就可以快速使用ERNIE 1.0中文Base模型實現(xiàn)情感分析場景的推理。
ChnSentiCorp是一個中文情感分析數(shù)據(jù)集,包含酒店、筆記本電腦和書籍的網(wǎng)購評論。表1對ERNIE1.0/2.0和BERT中文模型在該任務(wù)上的效果進行了評測,評測使用的指標(biāo)為準(zhǔn)確率(acc),即在使用驗證集或測試集進行推理時,推理正確的數(shù)據(jù)條目占數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)總數(shù)的百分比。從表1中可以看到ERNIE具有明顯的優(yōu)勢。
使用ERNIE 1.0中文Base模型進行推理分如下三個步驟:
數(shù)據(jù)獲取。介紹如何下載ChnSentiCorp數(shù)據(jù)集,以及數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu),這樣用戶可以參考數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)構(gòu)造用于Fine-tuning的數(shù)據(jù)集。此外如果用戶希望使用自定義數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練,則可以仿照ChnSentiCorp數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu),構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)集。
運行Fine-tuning。介紹如何設(shè)置數(shù)據(jù)和模型路徑的環(huán)境變量,以及如何執(zhí)行腳本進行Fine-tuning。
執(zhí)行推理。使用腳本運行Fine-tuning成功的模型進行推理。
表1 ERNIE1.0/2.0和BERT的測評表
數(shù)據(jù)集
ChnSentiCorp
評估
指標(biāo)
準(zhǔn)確率(acc)
驗證集(dev)
測試集(test)
BERT Base94.694.3ERNIE 1.0 Base95.2 (+0.6)95.4 (+1.1)ERNIE 2.0 Base95.7 (+1.1)95.5 (+1.2)ERNIE 2.0 Large 96.1 (+1.5)95.8 (+1.5)1. 數(shù)據(jù)獲取
ERNIE在多個中文和英文NLP任務(wù)上做過評測,中文任務(wù)的數(shù)據(jù)可以通過下面的命令獲取, ChnSentiCorp數(shù)據(jù)亦包含其中。
!wget https://ernie-github.cdn.bcebos.com/data-chnsenticorp.tar.gz!tar xvf data-chnsenticorp.tar.gz
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