PaddleHub提供的ERNIE进行文本分类

可直接在百度的aistudio中进行实验：

地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/305830

ERNIE 通过建模海量数据中的词、实体及实体关系，学习真实世界的语义知识。相较于 BERT 学习原始语言信号，ERNIE 直接对先验语义知识单元进行建模，增强了模型语义表示能力，以 Transformer 为网络基本组件，以Masked Bi-Language Model和 Next Sentence Prediction 为训练目标，通过预训练得到通用语义表示，再结合简单的输出层，应用到下游的 NLP 任务。本示例展示利用ERNIE进行文本分类任务。

1、导入需要的包：在jupyter notebook中安装所需的包需要在前面加上感叹号，如果是本地，直接pip即可

!pip install --upgrade paddlehub -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2、下载模型

#下载ernie的module
!hub install ernie

3、导入模型和数据集

# -*- coding: utf8 -*-
import paddlehub as hub
module = hub.Module(name="ernie")
dataset = hub.dataset.ChnSentiCorp()

在PaddleHub中选择ernie作为预训练模型，进行Fine-tune。ChnSentiCorp数据集是一个中文情感分类数据集。PaddleHub已支持加载该数据集。关于该数据集，详情请查看ChnSentiCorp数据集使用。

还可以尝试其它的一些模型：只需要在Module中传入name参数

也可以自己定义数据集：详细参见自定义数据集

4、生成Reader

接着生成一个文本分类的reader，reader负责将dataset的数据进行预处理，首先对文本进行切词，接着以特定格式组织并输入给模型进行训练。

ClassifyReader的参数有以下三个：

• dataset: 传入PaddleHub Dataset;
• vocab_path: 传入ERNIE/BERT模型对应的词表文件路径;
• max_seq_len: ERNIE模型的最大序列长度，若序列长度不足，会通过padding方式补到max_seq_len, 若序列长度大于该值，则会以截断方式让序列长度为max_seq_len;

reader = hub.reader.ClassifyReader(
    dataset=dataset,
    vocab_path=module.get_vocab_path(),
    max_seq_len=128)

NOTE： Reader参数max_seq_len、moduel的context接口参数max_seq_len三者应该保持一致，最大序列长度max_seq_len是可以调整的参数，建议值128，根据任务文本长度不同可以调整该值，但最大不超过512。

5、选择优化策略（Fine-Tune）

用于ERNIE/BERT这类Transformer模型的迁移优化策略为AdamWeightDecayStrategy。详情请查看Strategy。

AdamWeightDecayStrategy的参数有以下三个：

• learning_rate: 最大学习率
• lr_scheduler: 有linear_decay和noam_decay两种衰减策略可选
• warmup_proprotion: 训练预热的比例，若设置为0.1, 则会在前10%的训练step中学习率逐步提升到learning_rate
• weight_decay: 权重衰减，类似模型正则项策略，避免模型overfitting
• optimizer_name: 优化器名称，使用Adam

strategy = hub.AdamWeightDecayStrategy(
    weight_decay=0.01,
    warmup_proportion=0.1,
    learning_rate=5e-5)

PaddleHub提供了许多优化策略，如AdamWeightDecayStrategy、ULMFiTStrategy、DefaultFinetuneStrategy等，详细信息参见策略

6、选择运行时配置

在进行Finetune前，我们可以设置一些运行时的配置，例如如下代码中的配置，表示：

• use_cuda：设置为False表示使用CPU进行训练。如果您本机支持GPU，且安装的是GPU版本的PaddlePaddle，我们建议您将这个选项设置为True；

• epoch：要求Finetune的任务只遍历1次训练集；

• batch_size：每次训练的时候，给模型输入的每批数据大小为32，模型训练时能够并行处理批数据，因此batch_size越大，训练的效率越高，但是同时带来了内存的负荷，过大的batch_size可能导致内存不足而无法训练，因此选择一个合适的batch_size是很重要的一步；

• log_interval：每隔10 step打印一次训练日志；

• eval_interval：每隔50 step在验证集上进行一次性能评估；

• checkpoint_dir：将训练的参数和数据保存到ernie_txt_cls_turtorial_demo目录中；

• strategy：使用DefaultFinetuneStrategy策略进行finetune；

更多运行配置，请查看RunConfig

config = hub.RunConfig(
    use_cuda=True,
    num_epoch=1,
    checkpoint_dir="ernie_txt_cls_turtorial_demo",
    batch_size=100,
    eval_interval=50,
    strategy=strategy)

7、组建微调任务

有了合适的预训练模型和准备要迁移的数据集后，我们开始组建一个Task。

1. 获取module的上下文环境，包括输入和输出的变量，以及Paddle Program；
2. 从输出变量中找到用于情感分类的文本特征pooled_output；
3. 在pooled_output后面接入一个全连接层，生成Task；

inputs, outputs, program = module.context(
    trainable=True, max_seq_len=128)

# Use "pooled_output" for classification tasks on an entire sentence.
pooled_output = outputs["pooled_output"]

feed_list = [
    inputs["input_ids"].name,
    inputs["position_ids"].name,
    inputs["segment_ids"].name,
    inputs["input_mask"].name,
]

cls_task = hub.TextClassifierTask(
    data_reader=reader,
    feature=pooled_output,
    feed_list=feed_list,
    num_classes=dataset.num_labels,
    config=config)

如果想改变迁移任务组网，详细参见自定义迁移任务

8、开始微调

我们选择finetune_and_eval接口来进行模型训练，这个接口在finetune的过程中，会周期性的进行模型效果的评估，以便我们了解整个训练过程的性能变化。

run_states = cls_task.finetune_and_eval()

9、使用模型进行预测

import numpy as np

# Data to be prdicted
data = [
    ["这个宾馆比较陈旧了，特价的房间也很一般。总体来说一般"], ["交通方便；环境很好；服务态度很好 房间较小"],
    [
        "还稍微重了点，可能是硬盘大的原故，还要再轻半斤就好了。其他要进一步验证。贴的几种膜气泡较多，用不了多久就要更换了，屏幕膜稍好点，但比没有要强多了。建议配赠几张膜让用用户自己贴。"
    ],
    [
        "前台接待太差，酒店有A B楼之分，本人check－in后，前台未告诉B楼在何处，并且B楼无明显指示；房间太小，根本不像4星级设施，下次不会再选择入住此店啦"
    ], ["19天硬盘就罢工了~~~算上运来的一周都没用上15天~~~可就是不能换了~~~唉~~~~你说这算什么事呀~~~"]
]

index = 0
run_states = cls_task.predict(data=data)
results = [run_state.run_results for run_state in run_states]
for batch_result in results:
    # get predict index
    batch_result = np.argmax(batch_result, axis=2)[0]
    for result in batch_result:
        print("%s	predict=%s" % (data[index][0], result))
        index += 1

[2020-02-04 02:21:52,942] [    INFO] - The best model has been loaded
[2020-02-04 02:21:52,944] [    INFO] - PaddleHub predict start
share_vars_from is set, scope is ignored.
[2020-02-04 02:21:53,007] [    INFO] - PaddleHub predict finished.
这个宾馆比较陈旧了，特价的房间也很一般。总体来说一般    predict=0
交通方便；环境很好；服务态度很好 房间较小    predict=1
还稍微重了点，可能是硬盘大的原故，还要再轻半斤就好了。其他要进一步验证。贴的几种膜气泡较多，用不了多久就要更换了，屏幕膜稍好点，但比没有要强多了。建议配赠几张膜让用用户自己贴。    predict=0
前台接待太差，酒店有A B楼之分，本人check－in后，前台未告诉B楼在何处，并且B楼无明显指示；房间太小，根本不像4星级设施，下次不会再选择入住此店啦    predict=0
19天硬盘就罢工了~~~算上运来的一周都没用上15天~~~可就是不能换了~~~唉~~~~你说这算什么事呀~~~    predict=0

分为正面的和负面的两类。