Flair项目教程：如何训练Span分类器实现实体链接

Flair项目教程：如何训练Span分类器实现实体链接

flair 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fla/flair

什么是Span分类器

Span分类器是自然语言处理中一种重要的模型类型，专门用于处理已经识别出文本片段（Span）后需要进一步分类的任务。与传统的序列标注不同，Span分类器专注于对预提取的文本片段进行细粒度分类。

典型应用场景包括：

• 实体链接（Entity Linking）：将文本中已识别的实体链接到知识库中的具体条目
• 关系抽取中的实体类型分类
• 事件抽取中的事件类型识别

准备工作

在开始训练前，我们需要准备以下内容：

1. 训练数据集（可以使用内置数据集或自定义数据）
2. 预训练的词向量（推荐使用Transformer架构）
3. 明确要预测的标签类型

训练实体链接(NEL)模型

1. 数据准备

Flair提供了内置的ZELDA数据集用于实体链接任务：

from flair.datasets import ZELDA
corpus = ZELDA()

2. 标签字典构建

根据语料自动构建标签字典：

label_type = 'nel'
label_dict = corpus.make_label_dictionary(label_type=label_type, add_unk=True)

3. 嵌入层选择

推荐使用可微调的Transformer嵌入，并启用文档上下文：

from flair.embeddings import TransformerWordEmbeddings
embeddings = TransformerWordEmbeddings(
    model="bert-base-uncased",
    layers="-1",
    subtoken_pooling="first",
    fine_tune=True,
    use_context=True,
)

4. 模型构建

使用原型网络(Prototypical Networks)作为解码器，适合小样本分类场景：

from flair.models import SpanClassifier
from flair.nn.decoder import PrototypicalDecoder
from flair.models.entity_linker_model import CandidateGenerator

tagger = SpanClassifier(
    embeddings=embeddings,
    label_dictionary=label_dict,
    label_type=label_type,
    decoder=PrototypicalDecoder(
        num_prototypes=len(label_dict),
        embeddings_size=embeddings.embedding_length * 2,
        distance_function="dot_product",
    ),
    candidates=CandidateGenerator("zelda"),
)

5. 模型训练

from flair.trainers import ModelTrainer
trainer = ModelTrainer(tagger, corpus)
trainer.fine_tune(
    "resources/taggers/zelda-nel",
    learning_rate=5.0e-6,
    mini_batch_size=4,
)

处理自定义数据集

列格式数据加载

对于常见的列格式标注数据，可以使用ColumnCorpus：

from flair.datasets import ColumnCorpus

columns = {0: "text", 1: "nel"}
data_folder = '/path/to/data/folder'
corpus = ColumnCorpus(data_folder, columns)

内存中构建数据集

对于非标准格式数据，可以手动构建：

from flair.data import Sentence

def create_sentence(datapoint) -> Sentence:
    sentence = Sentence(tokens)
    for (start, end, label) in spans:
        sentence[start:end+1].add_label("nel", label)
    return sentence

然后构建完整语料：

from flair.datasets import FlairDatapointDataset

def construct_corpus(data):
    return Corpus(
        train=FlairDatapointDataset([create_sentence(datapoint) for datapoint in data["train"]]),
        dev=FlairDatapointDataset([create_sentence(datapoint) for datapoint in data["dev"]]),
        test=FlairDatapointDataset([create_sentence(datapoint) for datapoint in data["test"]]),
    )

结合提及检测的联合训练

实体链接通常需要先检测文本中的提及(Mention)，Flair支持多任务联合训练：

1. 准备多任务数据和模型

from flair.models import SequenceTagger, SpanClassifier

# NER模型
ner_model = SequenceTagger(
    embeddings=shared_embeddings,
    tag_dictionary=ner_label_dict,
    tag_type="ner",
    use_rnn=False,
)

# NEL模型
nel_model = SpanClassifier(
    embeddings=shared_embeddings,
    label_dictionary=nel_label_dict,
    label_type="nel",
    span_label_type="ner",
    decoder=PrototypicalDecoder(...),
)

2. 构建多任务模型

from flair.nn.multitask import make_multitask_model_and_corpus

multitask_model, multicorpus = make_multitask_model_and_corpus(
    [
        (ner_model, ner_corpus),
        (nel_model, nel_corpus),
    ]
)

3. 联合训练

trainer = ModelTrainer(multitask_model, multicorpus)
trainer.fine_tune("resources/taggers/combined_model")

训练技巧与最佳实践

1. 学习率选择：Transformer微调通常使用较小的学习率(5e-6到5e-5)
2. 批次大小：根据GPU内存选择合适的大小，可使用梯度累积
3. 上下文使用：对于实体链接等任务，启用文档上下文能显著提升效果
4. 候选生成：限制分类候选集可以提升模型性能和训练效率
5. 原型网络：在小样本场景下表现优异

通过本教程，您应该已经掌握了使用Flair框架训练Span分类器的完整流程，包括数据处理、模型构建、训练配置以及多任务联合训练等高级技巧。

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