怎么构建命名实体识别（NER）任务的标注数据

最近一段时间在做商品理解的工作，主要内容是从商品标题里识别出商品的一些属性标签，包括不限于品牌、颜色、领型、适用人群、尺码等等这类任务可以抽象成命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）工作，一般用序列标注（Sequence Tagging）的方式来做，是比较成熟的方向。

▲ 商品理解示例，品牌：佳丰；口味：蒜香味本文主要记录下做这个任务上遇到的问题，踩的坑，模型的效果等主要内容：怎么构建命名实体识别（NER）任务的标注数据BertCRF 训练单标签识别过程及踩坑BertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑。

CascadeBertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑NER任务标注数据方法其实对 NER 任务来说，怎么获取标注数据是比较重要、比较耗时费力的工作针对商品理解任务来说，想要获取大量的标注数据一般可以分为 3 种途径：。

花钱外包，靠外包人肉打标，羡慕有钱的公司抓取其他平台的数据，这块也可以分成两种情况，第一种是既抓标题又抓标签-标签值，比如 标题：珍味来（zhenweilai）小黄鱼（烧烤味），品牌：珍味来（zhenweilai），口味：烧烤味，得到的数据直接可以训练模型了；第二种是只抓 标签-标签值，把所有类目下所有常见的标签抓下来，不抓标题，然通过一些手段把标签挂到自己平台的标题上，构造训练数据；第一种抓取得数据准，但很难找到资源给抓，即使找到了也非常容易被风控；第二种因为请求量小，好抓一点，但挂标签这一步的准确度会影响后面模型的效果。

用自己平台的商品标题去请求一些开放 NER 的 api，比如阿里云、腾讯云、百度 ai 等，有些平台的 api 是免费的，有些 api 每天可以调用一定次数，可以白嫖，对于电商领域，阿里云的 NER 效果比其他家好一些。

BertCRF单标签NER模型这部分主要记录 BertCRF 在做单一标签（品牌）识别任务时踩的一些坑先把踩的坑列一下：怎么轻量化构建 NER 标注数据集bert tokenizer 标题转 id 时，品牌值的 start idx、end idx 和原始的对不上，巨坑。

单一标签很容易过拟合，会把不带品牌的标题里识别出一些品牌，识别出来的品牌也不对2.1 轻量化构建标注数据集上面讲到构建 NER 标注数据的常见 3 种方法，先把第一种就排除，因为没钱打标；对于第三种，我尝试了福报厂的 NER api，分基础版 和 高级版，但评估下来发现不是那么准确，召回率没有达到要求，也排除了；。

那就剩第二种方案了，首先尝试了第二种里的第一种情况，既抓标题又抓标签，很快发现就被风控了，不管用自己写的脚本还是公司的采集平台，都绕不过风控，便放弃了；所以就只抓标签-标签值，后面再用规则的方法挂到商品标题上。

只抓标签和标签值相当于构建类目下标签知识库了，有了类目限定之后，通过规则挂靠在商品标题上时，会提高挂靠的准确率比如“夏季清凉短款连衣裙”，其中包含标签“裙长”：“短款”，如果不做类目限定，就会用规则挂出多个标签“衣长”：“短款”，“裤长”：“短款”，“裙长”：“短款”等等，类目限制就可以把一些非此类目的标签排除掉。

通过规则挂靠出的数据也会存在一些 bad case，尽管做了类目限制，但也有一定的标错样本；组内其他同学在做大规模对比学习模型，于是用规则挂靠出的结果标题——标签：标签值走一遍对比学习模型，把标题向量和标签值向量相似得分高的样本留下当做优质标注数据。

▲ 轻量化构建NER标注数据通过以上步骤，不需要花费很多人力，自己一人就可以完成整个流程，减少了很多人工标注、验证的工作；得到的数据也足够优质2.2 正确打标label indexNER 任务和文本分类任务很像，文本分类任务是句子或整篇粒度，NER 是 token 或者 w。

ord 粒度的文本分类。所以 NER 任务的训练数据和文本分类任务相似，但有一点点不同。对于文本分类任务，一整个标题有 1 个 label。

▲ 文本分类任务token和label对应关系对于 NER 任务，一整个标题有一串 label，每个 tokend 都有一个 label在做品牌识别时，设定 label 有 3 种取值"UNK"：0，" B_brand"：1，"I_brand"：2，其中 B_brand 代表品牌的起始位置，I_brand 代表品牌的中间位置。

▲品牌NER任务token和label对应关系搞清了 NER 任务的 label 形式之后，接下来就是怎么正确的给每个样本打上 label，一般先声明个和 title 长度一样的全 0 列表，遍历，把相应位置置 1 或者 2 就可以得到样本 label，下面是一个基础的例子

复制a={ "title":"潘顿特级初榨橄榄油", "att_name":"品牌", "att_value":"潘顿", "start_idx":0, "end_idx":2 } defset_label

(text): title=text[title] label=[0]*len(title) foridxinrange(text[start_idx],text[end_idx]): ifidx==text[

start_idx]: label[idx]=1else: label[idx]=2returnlabel text_label=set_label(a) print(text_label) 但这里需要把 title 进行 tokenizer id 化，bert tokenizer 之后的 id 长度可能会和原来的标题长度不一致，包含有些英文会拆成词缀，空格也会被丢弃，导致原始的 start_idx 和 end_idx 发生偏移，label 就不对了。

这里先说结论：强烈建议使用 list（title）全拆分标题，再使用 tokenizer.convert_tokens_to_ids 的方式 id 化！！！刚开始没有使用上面那种方式，用的是 tokenizer（title）进行 id 化再计算偏移量，重新对齐 label，踩了 2 个坑

tokenizer 拆分英文变成词缀，start index 和 end index 会发生偏移，尽管有offset_mapping 可以记录偏移的对应关系，但真正回退偏移时还会遇到问题；使用 tokenizer（title）的方式，预测的时候会遇到没法把 id 变成 token；比如下面这个例子，

复制fromtransformersimportAutoTokenizer tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(../bert_pretrain_model) input_id=tokenizer(

呫顿)[input_ids] token=[tokenizer.convert_ids_to_tokens(w)forwininput_id[1:-1]] #[[UNK],顿]因为“呫”是生僻字，使用 convert_ids_to_tokens 是没法知道原始文字是啥的，有人可能会说，预测出 index 之后，直接去标题里拿字不就行了，不用 convert_ids_to_tokens；上面说过，预测出来的 index 和原始标题的文字存在 offset，这样流程就变成

▲ 使用tokenizer id化label对应关系所以，还是强烈建议使用 list（title）全拆分标题，再使用 tokenizer.convert_tokens_to_ids 的方式 id 化！！！

这样就不存在偏移的问题，start idx 和 end idx 不会变化，预测的时候不需要使用 convert_ids_to_tokens，直接用 index 去列表里 token list 取字正确打标 label 非常重要，不然训练的模型就会很诡异。

建议在代码里加上校验语句，不管使用哪种方法，有考虑不全的地方，就会报错复制assertattribute_value==title[text[start_idx]:text[end_idx]] 2.3 BertCRF模型结构

Pytorch 写 BertCRF 很简单，可能会遇到 CRF 包安装问题，可以不安装，直接把 crf.py 文件拷贝到项目里引用复制classBertCRF(nn.Module):def__init__。

(self,num_labels): super(BertCRF,self).__init__() self.config=BertConfig.from_pretrained(../xxx/config.json

) self.bert=BertModel.from_pretrained(../xxx) self.dropout=nn.Dropout(self.config.hidden_dropout_prob) self.classifier=nn.

Linear(self.config.hidden_size,num_labels) self.crf=CRF(num_tags=num_labels,batch_first=True) defforward

( self, input_ids=None, attention_mask=None, token_type_ids=None, labels=None, ): outputs=self.bert( input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids, ) sequence_output=outputs[

0] sequence_output=self.dropout(sequence_output) logits=self.classifier(sequence_output) outputs=(logits,)

iflabelsisnotNone: loss=self.crf(emissions=logits,tags=labels,mask=attention_mask) outputs=(-1*loss,logits)

returnoutputs 2.4 缓解过拟合问题只做一个标签（品牌）识别时，训练集是 标题-品牌值 pair 对，每个样本都有品牌值由于品牌长尾现象严重，这里对热门品牌的数据进行了采样，1 个品牌最少包含 100 个标题，最多包含 300 个标题，数据分布如下。

模型关键参数复制max_seq_length=50 train_batch_size=256 epochs=3 learning_rate=1e-5 crf_learning_rate=5e-5第一版模型训练之后，验证集 F1 0.98，通过分析验证数据的 bad case，发现模型对包含品牌的标题预测效果还不错，但是对不包含品牌的标题，几乎全军覆没，都会抽出 1、2 个字出来，模型过拟合了。

而且抽出的字一般都是标题前 1、2 个字，这与商品品牌一般都在标题前面有关针对过拟合问题及表现的现象，尝试了 2 种方法：既然对没有品牌的标题一般都抽出前 1、2 个字，那在训练的时候把品牌从前面随机插入到标题中间、尾部等位置，是不是可以缓解。

构建训练集的时候加入一些负样本，负样本里 label 都是 0，不包含品牌，正负样本比 1:1法 1 训练之后，没有解决问题，而且过拟合问题更加严重了法 2 训练之后，过拟合问题解决了，增加了近 1 倍样本，训练时间翻倍。

BertCRF 模型训练完之后，通过分析 bad case，会发现有的数据模型预测是对的，标注时标错了，模型有一定的纠错能力，transformer 强啊！美国新安怡（fsoothielp）安抚奶嘴标注品牌：”soothie“；预测品牌：“新安怡（fsoothielp）”。

美羚富奶羊羊羊粉 2 段标注品牌：“羊羊羊”，预测品牌：“美羚”针对 BertCRF 在 Finetune 时有 2 种方式，一种是 linear probe，只训练 CRF 和线性层，冻结 Bert 预训练参数，这种方式训练飞快；另一种是不冻结 Bert 参数，模型所有参数都更新，训练很慢。

一般在 Bert 接下游任务时，我都会选择第二种全部训练的方式，不冻结参数，虽然训练慢，但拟合能力强；尤其是用 bert-base 这类预训练模型时，这些模型在电商领域直接适配并不会很好，更新 bert 预训练参数，能让模型向电商标题领域进行迁移。

BertCRF多标签NER模型这部分主要记录 BertCRF 训练超多标签识别时，遇到的问题，模型的效果等先把踩的坑列一下：爆内存问题，因为要训练多标签，所以训练数据很多，千万级别，dataloader 过程中内存不够。

爆显存问题，CRF 的坑，下面会细说训练完的模型，预测时召回能力不强，准确率够用多标签和单标签时，模型的结构不变，和上面的代码一模一样3.1 爆内存问题和单标签一样，也对每个标签值进行了采样，减少标签值的长尾分布现象。

1 个标签值最少包含 100 个标题，最多包含 300 个标题数据分布如下

一个标签有多个标签值，比如“颜色”：“红”，“黄”，“绿”，...等一个标签有 2 个 label 值，B 代表起始位置，I 代表终止位置，所以整体有 1212 + 1 个类别，1 代表 UNK单类别负采样后训练数据总共 200w 左右，多类别时没负采样训练数据 900 多 w，数据量多了 4 倍，原有的 dataset 没有优化内存，到多标签这里就爆内存了。

把特征处理的模块从__init__里转移到__getitem__函数里，这样就可以减少很多内存使用了旧版本的 dataset 函数复制classMyDataset(Dataset):def__init__

(self,text_list,tokenizer,max_seq_len): self.input_ids=[] self.token_type_ids=[] self.attention_mask=[] self.labels=[] self.input_lens=[] self.len=len(text_list)

fortextintqdm(text_list): input_ids,input_mask,token_type_ids,input_len,label_ids=feature_process(text,tokenizer,max_seq_len) self.input_ids.append(input_ids) self.token_type_ids.append(token_type_ids) self.attention_mask.append(input_mask) self.labels.append(label_ids) self.input_lens.append(input_len)

def__getitem__(self,index): tmp_input_ids=torch.tensor(self.input_ids[index]).to(device) tmp_token_type_ids=torch.tensor(self.token_type_ids[index]).to(device) tmp_attention_mask=torch.tensor(self.attention_mask[index]).to(device) tmp_labels=torch.tensor(self.labels[index]).to(device) tmp_input_lens=torch.tensor(self.input_lens[index]).to(device)

returntmp_input_ids,tmp_attention_mask,tmp_token_type_ids,tmp_input_lens,tmp_labels def__len__(self):

returnself.len 新版本的 dataset 函数复制classMyDataset(Dataset):def__init__(self,text_list,tokenizer,max_seq_len)

: self.text_list=text_list self.len=len(text_list) self.tokenizer=tokenizer self.max_seq_len=max_seq_len

def__getitem__(self,index): raw_text=self.text_list[index] input_ids,input_mask,token_type_ids,input_len,label_ids=feature_process(raw_text, self.tokenizer, self.max_seq_len) tmp_input_ids=torch.tensor(input_ids).to(device) tmp_token_type_ids=torch.tensor(token_type_ids).to(device) tmp_attention_mask=torch.tensor(input_mask).to(device) tmp_labels=torch.tensor(label_ids).to(device) tmp_input_lens=torch.tensor(input_len).to(device)

returntmp_input_ids,tmp_attention_mask,tmp_token_type_ids,tmp_input_lens,tmp_labels def__len__(self):

returnself.len 可以看到新版本比旧版本减少了 5 个超大的 list，爆内存的问题就解决了，虽然这块会有一定的速度损失3.2 爆显存问题当标签个数少时，BertCRF 模型最大 tensor 是 bert 的 input，包含 input_ids，attention_mask，token_type_ids三个tensor，维度是（batch size，sequence length，hidden_size=768），对于商品标题数据 sequence length=50，显存占用大小取决于 batch size，仅做品牌识别，16G 显存 batch size=300，32G 显存 batch size=700。

但当标签个数多时，BertCRF 模型最大 tensor 来自 CRF 这货了，这货具体原理不展开，后面会单独写一期，只讲下这货代码里的超大 tensorCRF 在做 forward 时，函数_compute_normalizer 里的 next_score shape 是（batch_size, num_tags, num_tags），当做多标签时，num_tags=1212，（batch_size, 1212, 1212）>>（batch_size, 50, 768），这个 tensor 远远大于 bert 的输入了，多标签时，16G 显存 batch size=32，32G 显存 batch size=80。

复制#shape:(batch_size,num_tags,num_tags) next_score=broadcast_score+self.transitions+broadcast_emissions

排查到爆显存的原因之后，也没找到好的优化办法，CRF 这货在多标签时太慢了，又占显存3.3 模型效果经过近 4 天的显卡火力全开之后，1k+ 类别的模型训练完成了使用测试数据对模型进行验证，得到 3 个结论。

模型没有过拟合，尽管训练数据没有负样本模型预测准确率高，但召回能力不强模型对单标签样本预测效果好，多标签样本预测不全，仅能预测 1~2 个，和 2 类似先说一下模型为什么没有出现单标签时的过拟合问题，因为在近 1k 个标签模型训练时，学习难度直接上去了，模型不会很快的收敛，单标签时任务过于简单，容易出现过拟合。

验证模型效果时，先定义怎么算正确：假设一个标题包含 3 个标签，预测时要把这 3 个标签都识别出来，并且标签值也要对的上，才算正确；怎么算错误：识别的标签个数少于真实的标签个数，识别的标签值和真实的对不上都算错误。

使用 105w 验证数据，整体准确率 803388/1049268=76.5%，如果把预测不全，但预测对的样本也算进来的话，准确率（803388+76589）/1049268=83.9%对 bad case 进行分析，模型对于 1 个标题中含有多个标签时，识别效果不好，表现现象是识别不全，一般只识别出 1 个标签，统计验证数据里标签个数和样本个数的关系，这个指标算是标签个数维度的召回率。

多标签样本是指一个标题中包含多个标签，比如下面这个商品包含 5 个标签标题：“吊带潮流优雅纯色气质收腰高腰五分袖喇叭袖连体裤 2018 年夏季”标签：袖长：五分袖；上市时间：2018年夏季；风格：优雅；图案：纯色；腰型：高腰。

可以看到对于标签数越多的标题，模型的识别效果越不好，然后我分析了训练数据的标签个数个样本数的关系，可以看到在训练数据里，近 90% 的样本仅只有一个标签，模型对多标签识别效果不好主要和这个有关系所以在构建数据集时，可以平衡一下样本数，多加一些多标签的样本到训练集，这样对多标签样本的适配能力也会增强。

但多标签样本本身收集起来会遇到困难，于是我又发现了一个新的骚操作没法获得更多的多标签样本提升模型的召回能力咋办呢？模型不是对单标签样本很牛 b 嘛，那在预测的时候，每次如果有标签提取出来，就从标题里把已经预测出的标签值删掉，继续预测，循环预测，直到预测是空终止。

第一次预测input title：吊带潮流优雅纯色气质收腰高腰五分袖喇叭袖连体裤2018年夏季 predict label：袖长:五分袖把五分袖从标题里删除，进行第二次预测 input title：吊带潮流优雅纯色气质收腰高腰喇叭袖连体裤2018年夏季

predict label：上市时间:2018年夏季把2018年夏季从标题里删除，进行第三次预测input title：吊带潮流优雅纯色气质收腰高腰喇叭袖连体裤 predict label：风格:优雅

把优雅从标题里删除，进行第四次预测input title：吊带潮流纯色气质收腰高腰喇叭袖连体裤 predict label：图案:纯色把纯色从标题里删除，进行第五次预测吊带潮流气质收腰高腰喇叭袖连体裤

predict label：腰型:高腰把高腰从标题里删除，进行第六次预测input title：吊带潮流气质收腰喇叭袖连体裤 predict label：预测为空可以看到，标签被一个接一个的准确预测出，这种循环预测是比较耗时的，离线可以，在线吃不消；能找到更多 多标签数据补充到训练集里是正确的方向。

多标签 CRF 爆显存，只能设定小 batch size 慢慢跑的问题不能解决嘛？当然可以，卷友们提出了一种多任务学习的方法，CRF 只学习 token 是不是标签实体，通过另一个任务区分 token 属于哪个标签类别。

CascadeBertCRF多标签模型4.1 模型结构在标签数目过多时，BertCRF 由于 CRF 这货的问题，导致模型很耗显存，训练也很慢，这种方式不太科学，也会影响效果从标签过多这个角度出发，卷友们提出把 NER 任务拆分成多任务学习，一个任务负责识别 token 是不是实体，另一个任务判断实体属于哪个类别。

这样 NER 任务的 lable 字典就只有"B"、"I"、"UNK"三个值了，速度嗖嗖的；而判断实体属于哪个类别用线性层就可，速度也很快，模型显存占用很少。

▲ 左单任务NER模型；右多任务NER模型Cascade 的意思是级联就是把 BERT 的 token 向量过一遍 CRF 之后，再过一遍 Dense 层分类但这里面有一些细节训练时，BERT 的 tokenx 向量过一遍 Dense 层分类，但不是所有 token 都计算 loss，是把 CRF 预测是实体的 token 拿出来算 loss，CRF 预测不是实体的不计算 loss，一个实体有多个 token，每个 token 都计算 loss；预测时，把实体的每个 token 分类结果拿出来，设计了三种类别获取方式。

比如“蒜香味”在模型的 CRF 分支预测出是实体，标签对应 "B"、"I"、"I"；接下要解析这个实体属于哪个类别，在 Dense 分支预测的结果可能会有四种“蒜香味”对应的 Dense 结果是 “unk”、“unk”、“unk”，没识别出实体类别

“蒜香味”对应的 Dense 结果是 “口味”、“口味”、“口味”，每个 token 都对“蒜香味”对应的 Dense 结果是 “unk”、"口味"、"口味"，有的 token 对，有的token 没识别出

“蒜香味”对应的 Dense 结果是 “unk”、“品牌”、“口味”，有的 token 对了，有的 token 没识别出，有的 token 错了针对上面 4 中结果，可以看到 4、3、2 越来越严谨在评估模型效果时，采用 2 是最严的，就是预测的 CRF 结果要对，Dense 结果中每个 token 都要对，才算完全正确；3 和 4 越来越宽松。

4.2 模型代码复制importtorch fromcrfimportCRF fromtorchimportnn fromtorch.nnimportCrossEntropyLoss fromtransformers

importBertModel,BertConfig classCascadeBertCRF(nn.Module):def__init__(self,bio_num_labels,att_num_labels)

: super(CascadeBertCRF,self).__init__() self.config=BertConfig.from_pretrained(../bert_pretrain_model/config.json

) self.bert=BertModel.from_pretrained(../bert_pretrain_model) self.dropout=nn.Dropout(self.config.hidden_dropout_prob) self.bio_classifier=nn.Linear(self.config.hidden_size,bio_num_labels)

#crf预测字是不是标签 self.att_classifier=nn.Linear(self.config.hidden_size,att_num_labels)#预测标签属于哪个类别 self.crf=CRF(num_tags=bio_num_labels,batch_first=

True) defforward( self, input_ids=None, attention_mask=None, token_type_ids=None, bio_labels=None, att_labels=None, )

: outputs=self.bert( input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids, ) sequence_output=outputs[

0] sequence_output=self.dropout(sequence_output) bio_logits=self.bio_classifier(sequence_output)#(batchsize,sequencelength,bio_num_labels)

num_bio=bio_logits.shape[-1] reshape_bio_logits=bio_logits.view(-1,num_bio)#(batchsize*sequencelength,bio_num_labels)

pred_bio=torch.argmax(reshape_bio_logits,dim=1)#ner预测的bio结果 no_zero_pred_bio_index=torch.nonzero(pred_bio)

#取出ner结果非0的token att_logits=self.att_classifier(sequence_output)#(batchsize,sequencelength,att_num_labels)

num_att=att_logits.shape[-1]#att_num_labels att_logits=att_logits.view(-1,num_att)#(batchsize*sequencelength,att_num_labels)

outputs=(bio_logits,att_logits) ifbio_labelsisnotNoneandatt_labelsisnotNone: select_att_logits=torch.index_select(att_logits,

0,no_zero_pred_bio_index.view(-1)) select_att_labels=torch.index_select(att_labels.contiguous().view(

-1),0,no_zero_pred_bio_index.view(-1)) loss_fct=CrossEntropyLoss() select_att_loss=loss_fct(select_att_logits,select_att_labels) bio_loss=self.crf(emissions=bio_logits,tags=bio_labels,mask=attention_mask) loss=

-1*bio_loss+select_att_loss outputs=(loss,-1*bio_loss,bio_logits,select_att_loss,att_logits) returnoutputs

4.3 模型效果上面提到评估 Dense 的结果会遇到 4 种情况，使用第 4 种方式进行指标评估；NER 的识别效果和上面一致使用 105w 验证数据，整体准确率 792386/1049268=75.5%，比 BertCRF 低 1 个点；把预测不全，但预测对的样本也算进来的话，准确率（147297+792386）/1049268=89.6%，比 BertCRF 高 5 个点；。

标签个数和预测标签个数的对照关系：

CascadeBertCRF 模型的召回率比 BertCRF 要低，但模型的准确率会高一些CascadeBertCRF 相比 BertCRF，主要是提供了一种超多实体识别的训练思路，且模型的效果没有损失，训练速度和推理速度有大幅提高。

把实体从标题里删掉训练预测的方法也同样适用 CascadeBertCRF。 审核编辑 ：李倩

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