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Classificação de tokens

A classificação de tokens atribui um rótulo a tokens individuais em uma frase. Uma das tarefas de classificação de tokens mais comuns é o Reconhecimento de Entidade Nomeada, também chamada de NER (sigla em inglês para Named Entity Recognition). O NER tenta encontrar um rótulo para cada entidade em uma frase, como uma pessoa, local ou organização.

Este guia mostrará como realizar o fine-tuning do DistilBERT no conjunto de dados WNUT 17 para detectar novas entidades.

Consulte a página de tarefas de classificação de tokens para obter mais informações sobre outras formas de classificação de tokens e seus modelos, conjuntos de dados e métricas associadas.

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Carregando o conjunto de dados WNUT 17

Carregue o conjunto de dados WNUT 17 da biblioteca 🤗 Datasets:

    >>> from datasets import load_dataset

    >>> wnut = load_dataset("wnut_17")

E dê uma olhada em um exemplo:

    >>> wnut["train"][0]
    {'id': '0',
     'ner_tags': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 7, 8, 8, 0, 7, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
     'tokens': ['@paulwalk', 'It', "'s", 'the', 'view', 'from', 'where', 'I', "'m", 'living', 'for', 'two', 'weeks', '.', 'Empire', 'State', 'Building', '=', 'ESB', '.', 'Pretty', 'bad', 'storm', 'here', 'last', 'evening', '.']
    }

Cada número em `ner_tags` representa uma entidade. Converta o número em um rótulo para obter mais informações:

    >>> label_list = wnut["train"].features[f"ner_tags"].feature.names
    >>> label_list
    [
        "O",
        "B-corporation",
        "I-corporation",
        "B-creative-work",
        "I-creative-work",
        "B-group",
        "I-group",
        "B-location",
        "I-location",
        "B-person",
        "I-person",
        "B-product",
        "I-product",
    ]

O `ner_tag` descreve uma entidade, como uma organização, local ou pessoa. A letra que prefixa cada `ner_tag` indica a posição do token da entidade:

- `B-` indica o início de uma entidade.
- `I-` indica que um token está contido dentro da mesma entidade (por exemplo, o token `State` pode fazer parte de uma entidade como `Empire State Building`).
- `0` indica que o token não corresponde a nenhuma entidade.

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Pré-processamento

Carregue o tokenizer do DistilBERT para processar os `tokens`:

    >>> from transformers import AutoTokenizer

    >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

Como a entrada já foi dividida em palavras, defina `is_split_into_words=True` para tokenizar as palavras em subpalavras:

    >>> tokenized_input = tokenizer(example["tokens"], is_split_into_words=True)
    >>> tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(tokenized_input["input_ids"])
    >>> tokens
    ['[CLS]', '@', 'paul', '##walk', 'it', "'", 's', 'the', 'view', 'from', 'where', 'i', "'", 'm', 'living', 'for', 'two', 'weeks', '.', 'empire', 'state', 'building', '=', 'es', '##b', '.', 'pretty', 'bad', 'storm', 'here', 'last', 'evening', '.', '[SEP]']

Ao adicionar os tokens especiais `[CLS]` e `[SEP]` e a tokenização de subpalavras uma incompatibilidade é gerada entre a entrada e os rótulos. Uma única palavra correspondente a um único rótulo pode ser dividida em duas subpalavras. Você precisará realinhar os tokens e os rótulos da seguinte forma:

1. Mapeie todos os tokens para a palavra correspondente com o método `word_ids`.
2. Atribuindo o rótulo `-100` aos tokens especiais `[CLS]` e `[SEP]` para que a função de loss do PyTorch ignore eles.
3. Rotular apenas o primeiro token de uma determinada palavra. Atribuindo `-100` a outros subtokens da mesma palavra.

Aqui está como você pode criar uma função para realinhar os tokens e rótulos e truncar sequências para não serem maiores que o comprimento máximo de entrada do DistilBERT:

    >>> def tokenize_and_align_labels(examples):
    ...     tokenized_inputs = tokenizer(examples["tokens"], truncation=True, is_split_into_words=True)

    ...     labels = []
    ...     for i, label in enumerate(examples[f"ner_tags"]):
    ...         word_ids = tokenized_inputs.word_ids(batch_index=i)  # Map tokens to their respective word.
    ...         previous_word_idx = None
    ...         label_ids = []
    ...         for word_idx in word_ids:  # Set the special tokens to -100.
    ...             if word_idx is None:
    ...                 label_ids.append(-100)
    ...             elif word_idx != previous_word_idx:  # Only label the first token of a given word.
    ...                 label_ids.append(label[word_idx])
    ...             else:
    ...                 label_ids.append(-100)
    ...             previous_word_idx = word_idx
    ...         labels.append(label_ids)

    ...     tokenized_inputs["labels"] = labels
    ...     return tokenized_inputs

Use a função `map` do 🤗 Datasets para tokenizar e alinhar os rótulos em todo o conjunto de dados. Você pode acelerar a função `map` configurando `batched=True` para processar vários elementos do conjunto de dados de uma só vez:

    >>> tokenized_wnut = wnut.map(tokenize_and_align_labels, batched=True)

Use o `DataCollatorForTokenClassification` para criar um batch de exemplos. Ele também preencherá dinamicamente seu texto e rótulos para o comprimento do elemento mais longo em seu batch, para que tenham um comprimento uniforme. Embora seja possível preencher seu texto na função `tokenizer` configurando `padding=True`, o preenchimento dinâmico é mais eficiente.

Pytorch
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    >>> from transformers import DataCollatorForTokenClassification

    >>> data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tokenizer=tokenizer)

TensorFlow
Hide TensorFlow content

    >>> from transformers import DataCollatorForTokenClassification

    >>> data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tokenizer=tokenizer, return_tensors="tf")

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Treinamento

Pytorch
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Carregue o DistilBERT com o `AutoModelForTokenClassification` junto com o número de rótulos esperados:

    >>> from transformers import AutoModelForTokenClassification, TrainingArguments, Trainer

    >>> model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased", num_labels=14)

Se você não estiver familiarizado com o fine-tuning de um modelo com o `Trainer`, dê uma olhada no tutorial básico aqui!

Nesse ponto, restam apenas três passos:

1. Definir seus hiperparâmetros de treinamento em `TrainingArguments`.
2. Passar os argumentos de treinamento para o `Trainer` junto com o modelo, conjunto de dados, tokenizador e o data collator.
3. Chamar a função `train()` para executar o fine-tuning do seu modelo.

    >>> training_args = TrainingArguments(
    ...     output_dir="./results",
    ...     eval_strategy="epoch",
    ...     learning_rate=2e-5,
    ...     per_device_train_batch_size=16,
    ...     per_device_eval_batch_size=16,
    ...     num_train_epochs=3,
    ...     weight_decay=0.01,
    ... )

    >>> trainer = Trainer(
    ...     model=model,
    ...     args=training_args,
    ...     train_dataset=tokenized_wnut["train"],
    ...     eval_dataset=tokenized_wnut["test"],
    ...     tokenizer=tokenizer,
    ...     data_collator=data_collator,
    ... )

    >>> trainer.train()

TensorFlow
Hide TensorFlow content

Para executar o fine-tuning de um modelo no TensorFlow, comece convertendo seu conjunto de dados para o formato `tf.data.Dataset` com `to_tf_dataset`. Nessa execução você deverá especificar as entradas e rótulos (no parâmetro `columns`), se deseja embaralhar o conjunto de dados, o tamanho do batch e o data collator:

    >>> tf_train_set = tokenized_wnut["train"].to_tf_dataset(
    ...     columns=["attention_mask", "input_ids", "labels"],
    ...     shuffle=True,
    ...     batch_size=16,
    ...     collate_fn=data_collator,
    ... )

    >>> tf_validation_set = tokenized_wnut["validation"].to_tf_dataset(
    ...     columns=["attention_mask", "input_ids", "labels"],
    ...     shuffle=False,
    ...     batch_size=16,
    ...     collate_fn=data_collator,
    ... )

Se você não estiver familiarizado com o fine-tuning de um modelo com o Keras, dê uma olhada no tutorial básico aqui!

Configure o otimizador e alguns hiperparâmetros de treinamento:

    >>> from transformers import create_optimizer

    >>> batch_size = 16
    >>> num_train_epochs = 3
    >>> num_train_steps = (len(tokenized_wnut["train"]) // batch_size) * num_train_epochs
    >>> optimizer, lr_schedule = create_optimizer(
    ...     init_lr=2e-5,
    ...     num_train_steps=num_train_steps,
    ...     weight_decay_rate=0.01,
    ...     num_warmup_steps=0,
    ... )

Carregue o DistilBERT com o `TFAutoModelForTokenClassification` junto com o número de rótulos esperados:

    >>> from transformers import TFAutoModelForTokenClassification

    >>> model = TFAutoModelForTokenClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased", num_labels=2)

Configure o modelo para treinamento com o método `compile`:

    >>> import tensorflow as tf

    >>> model.compile(optimizer=optimizer)

Chame o método `fit` para executar o fine-tuning do modelo:

    >>> model.fit(x=tf_train_set, validation_data=tf_validation_set, epochs=3)

Para obter um exemplo mais aprofundado de como executar o fine-tuning de um modelo para classificação de tokens, dê uma olhada nesse notebook utilizando PyTorch ou nesse notebook utilizando TensorFlow.

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