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albert-chinese-ner

前言

这次的albert某种程度上可能比bert本身更具有意义，恰逢中文预训练模型出来，还是按照之前的数据来做NER方面的fine-tune

PS: 移步传统bert ner模型

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配置

  1. 下载albert中文模型，这里使用的是base
  2. 将模型文件夹重命名为albert_base_zh，放入项目中
  3. 运行 
    python albert_ner.py --task_name ner --do_train true --do_eval true --data_dir data --vocab_file ./albert_config/vocab.txt --bert_config_file ./albert_base_zh/albert_config_base.json --max_seq_length 128 --train_batch_size 64 --learning_rate 2e-5 --num_train_epochs 3 --output_dir albert_base_ner_checkpoints

4.最好使用tensorflow > 1.13, 这里运行的是1.15，不支持tf2.0

结果

Base模型下训练3个epoch后：

INFO:tensorflow:  eval_f = 0.9280548
INFO:tensorflow:  eval_precision = 0.923054
INFO:tensorflow:  eval_recall = 0.9331808
INFO:tensorflow:  global_step = 2374
INFO:tensorflow:  loss = 13.210413

测试结果同样：

[CLS]
B-LOC
I-LOC
O
B-LOC
I-LOC
I-PER
O
O
O
O
O
O
O
O
O
[SEP]
[CLS]

总结

比起Bert本体，模型确实小了很多，效果却基本相当甚至领先bert，训练时间大幅缩小，NLP的“大舰巨炮”时代可能真的要过去了