e2e-coref-pytorch

README_ENG

基于transformers的端到端指代消解pytorch实现，模型架构及tensorflow实现参考bert-coref

目录结构

• data/: 数据目录，用于存放 train/test/val、checkpoint
• config.py: 配置文件
• evaluate.py: 测试文件
• metrics.py: 评价指标文件
• model.py: 模型文件
• onf_to_data.py: ontonotes数据集处理文件，将onf格式转化为所需格式
• predict.py: 预测文件
• tools.py: 工具文件
• train.py: 训练文件

要求配置

硬件需求

程序需要超过16G的内存/显存，训练时可通过修改 config.py 中的 max_training_sentences 等配置降低显存使用

python依赖包

• python=3.6.6
• torch=1.5.0
• transformers=3.0.2
• numpy=1.18.1

数据集收集和处理

使用 ontonotes 数据集（仅在中文上做了测试）

1. 从 LDC 网站下载 ontonotes 数据集，修改 config.py 中的 "ontonotes_root_dir" 配置。若做中文指代，可将配置修改为 "/path/to/ontonotes/data/files/data/chinese/annotations"
2. 检查 data/ 目录下是否存在 train_list/test_list/val_list。若不存在则需建立软链接到对应文件上（也可直接复制，更推荐软链接），相关命令为 ln -si ./data/list/train_chinese_list ./data/train_list
3. 运行命令 python onf_to_data.py
4. 若没出现问题，则 data/ 下会生成 train.json/test.json/val.json 三个文件
5. 注意：数据文件（英文、中文、阿拉伯文）也可以简单的由 bert-coref 中生成的 jsonlines 转换而来

使用自己的数据

将数据根据需要分割成 train.json/test.json/val.json

三个json文件的格式为：每行代表一个文档，每行都是一个json对象，json对象具体内容为：（注：此处为了美观将json对象格式化为多行，在真实文件中需为1行）

{
    "sentences": [["token1", "token2", ...], ...],
    "clusters": [[[sloc1, eloc1], [sloc2, eloc2], ...], ...],
    "speaker_ids" [["speaker#1", ...], ...]
    "sentence_map": [[0, 0, 0, ..., 3, 3, 3], ...],
    "subtoken_map": [[0, 0, 1, 2, 3, ...], ...],
    "genre": "文档类型",
    "doc_key": "文档的名称"
}

说明：sentences中一个元素代表一个长句子，可由若干个短句子组成，使用onf_to_data.py生成的长句子长度在 max_seq_length 附近，max_seq_length 可在 config.py 文件中设置；sentences中组成长句子的若干个短句子由 tokenize 后的 token 组成；clusters 是文档中所有指代链的集合，由若干指代链组成，一个指代链由若干个mention组成，mention使用位置表示：[在文档中的token起始位置, 在文档中的token结束位置]。

例子（注：此处为了美观将json对象格式化为多行，在真实文件中每个文档需为1行）：

{
    "sentences": [["打", "雷", "了", "怎", "么", "发", "短", "信", "安", "慰", "女", "朋", "友", "？", "打", "雷", "时", "还", "给", "她", "发", "？"]],
    "clusters": [[[10, 12], [19, 19]]],         # （女朋友， 她）
    "speaker_ids": [["a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "a", "b", "b", "b", "b", "b", "b", "b", "b"]],
    "sentence_map": [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]],
    "subtoken_map": [[1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 6, 7, 8, 8, 9, 10, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]],
    "genre": "dummy_genre",
    "doc_key": "dummy_data"
}

模型训练

1. 按照“数据集收集和处理”得到符合输入格式的训练数据
2. 配置 config.py 中相关参数，将 train.py 中的数据部分修改为希望训练的数据；将 transformer_model_name 修改为需要的 transformer 模型
3. 运行 python train.py

模型测试

1. 配置 config.py 相关参数，将 evaluate.py 中的数据部分修改为希望测试的数据
2. 运行 python evaluate.py

模型预测

1. 配置 config.py 相关参数
2. 运行 python predict.py

模型效果

使用预设的配置训练 70000 steps，OntoNotes中文测试集 F1 值约为 0.67，英文测试F1 值为 0.73。由于水平有限，英文数据集上与论文效果差距 0.01。

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