24、自然语言处理模型评估与系统优化

自然语言处理模型评估与系统优化

在自然语言处理（NLP）领域，评估模型的性能和优化系统是至关重要的环节。本文将深入探讨不同文本分类方法的评估，以及当系统表现不佳时的应对策略。

1. 文本分类方法评估

在文本分类任务中，我们常常会使用不同的方法，这里主要对比TF - IDF/Naïve Bayes和基于BERT的模型。

1.1 TF - IDF评估

首先，我们回顾TF - IDF向量和Naïve Bayes分类器。为了公平比较BERT和TF - IDF/Naïve Bayes，我们使用较大的aclimdb电影评论数据集。以下是展示混淆矩阵和图形化结果的代码：

# View the results as a confusion matrix
from sklearn.metrics import confusion_matrix
conf_matrix = confusion_matrix(labels_test, labels_pred, normalize=None)
print(conf_matrix)
# Displaying the confusion matrix
from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay, f1_score, classification_report
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams.update({'font.size': 12})
disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix = conf_matrix, display_labels = class_names)
print(class_names)
disp.plot(xticks_rotation=75, cmap=plt.cm.Blues)
plt.show()

混淆矩阵结果如下：

[[9330 3171]
 [3444 9056]]

从混淆矩阵中可以看出，有3171条实际为负面的评论被误分类为正面，3444条实际为正面的评论被误分类为负面。

我们还可以通过打印分类报告来查看召回率、精确率和F1分数：

print(classification_report(labels_test, labels_pred, target_names=class_names))

分类报告结果如下：
| 类别 | 精确率 | 召回率 | F1分数 | 样本数 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| neg | 0.73 | 0.75 | 0.74 | 12501 |
| pos | 0.74 | 0.72 | 0.73 | 12500 |
| 准确率 | - | - | 0.74 | 25001 |
| 宏平均 | 0.74 | 0.74 | 0.74 | 25001 |
| 加权平均 | 0.74 | 0.74 | 0.74 | 25001 |

从报告中可以看出，该系统在识别负面评论方面略好，但仍存在较多错误。与BERT系统相比，BERT的F1分数为0.81，明显优于TF - IDF/Naïve Bayes的0.74。

1.2 更大的BERT模型

接下来，我们尝试一个更大的BERT模型small_bert/bert_en_uncased_L - 4_H - 512_A - 8。只需对设置BERT模型的代码进行小修改即可：

bert_model_name = 'small_bert/bert_en_uncased_L-4_H-512_A-8'
map_name_to_handle = {
    'small_bert/bert_en_uncased_L-4_H-512_A-8': 'https://tfhub.dev/tensorflow/small_bert/bert_en_uncased_L-4_H-512_A-8/1',
}
map_model_to_preprocess = {
    'small_bert/bert_en_uncased_L-4_H-512_A-8': 'https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_preprocess/3',
}

这个更大的BERT模型的性能优于较小的BERT模型和TF - IDF/Naïve Bayes模型。其分类报告如下：
| 类别 | 精确率 | 召回率 | F1分数 | 样本数 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| neg | 0.86 | 0.85 | 0.85 | 12501 |
| pos | 0.85 | 0.86 | 0.86 | 12500 |
| 准确率 | - | - | 0.85 | 25001 |
| 宏平均 | 0.85 | 0.85 | 0.85 | 25001 |
| 加权平均 | 0.85 | 0.85 | 0.85 | 25001 |

该模型在aclimdb数据集上的训练时间约为8小时，对于大多数应用来说可能是可以接受的。但是否需要探索更大的模型，取决于应用开发者对正确答案的重视程度和对错误答案的容忍度。

2. 系统表现不佳时的应对策略

当系统表现不佳时，我们需要采取一些措施来改进系统性能。以下是具体的步骤和方法：

2.1 技术要求

运行示例需要以下数据和软件：
- Python 3和Jupyter Notebook
- TREC数据集
- Matplotlib和Seaborn包用于图形显示
- pandas和NumPy用于数据的数值操作
- BERT NLU系统
- Keras机器学习库
- NLTK用于生成新数据
- OpenAI API密钥

2.2 发现系统问题

在初始开发和持续部署过程中，发现系统问题都非常重要。

2.2.1 初始开发

我们主要使用之前学到的评估技术，如混淆矩阵，来检测表现不佳的类别。同时，查看数据集的类别平衡也很重要，因为不平衡的数据可能会导致问题。

我们使用TREC数据集，该数据集包含5452个训练示例和500个测试示例，问题主题分为六个大类：
- 缩写（ABBR）
- 描述（DESC）
- 实体（ENTY）
- 人类（HUM）
- 位置（LOC）
- 数字（NUM）

以下是查看数据集文本文件总数和类别的代码：

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np
training_ds = tf.keras.utils.text_dataset_from_directory('trec_processed/training')
class_names = training_ds.class_names
print(class_names)

结果为：

Found 5452 files belonging to 6 classes.
['ABBR', 'DESC', 'ENTY', 'HUM', 'LOC', 'NUM']

然后，我们可以统计每个类别的文件数量并以条形图显示：

files_dict = {}
for class_name in class_names:
    files_count = training_ds.list_files('trec_processed/training/' + class_name + '/*.txt')
    files_length = files_count.cardinality().numpy()
    category_count = {class_name: files_length}
    files_dict.update(category_count)
from collections import OrderedDict
sorted_files_dict = sorted(files_dict.items(), key=lambda t: t[1], reverse=True)
print(sorted_files_dict)
pd_files_dict = pd.Series(dict(sorted_files_dict))
fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 10))
all_plot = sns.barplot(x=pd_files_dict.index, y=pd_files_dict.values, ax=ax, palette="Set2")
plt.xticks(rotation = 90)
plt.show()

结果为：

[('ENTY', 1250), ('HUM', 1223), ('ABBR', 1162), ('LOC', 896), ('NUM', 835), ('DESC', 86)]

从结果可以看出，DESC类的样本数量远小于其他类，可能会导致准确性问题。

2.2.2 初始评估

完成初始探索后，我们可以使用基于BERT的训练过程训练初始模型并进行评估。由于是多类别分类问题（六个类别），模型定义需要做一些更改：

def build_classifier_model():
    text_input = tf.keras.layers.Input(shape=(), dtype=tf.string, name='text')
    preprocessing_layer = hub.KerasLayer(tfhub_handle_preprocess, name='preprocessing')
    encoder_inputs = preprocessing_layer(text_input)
    encoder = hub.KerasLayer(tfhub_handle_encoder, trainable=True, name='BERT_encoder')
    outputs = encoder(encoder_inputs)
    net = outputs['pooled_output']
    net = tf.keras.layers.Dropout(0.1)(net)
    net = tf.keras.layers.Dense(6, activation=tf.keras.activations.softmax, name='classifier')(net)
    return tf.keras.Model(text_input, net)

同时，损失函数和指标也需要更改：

loss = "sparse_categorical_crossentropy"
metrics = tf.metrics.CategoricalAccuracy()

训练模型后，如果模型未达到预期性能，可以尝试不同的超参数设置或其他模型。

2.2.3 检查弱类别

我们可以通过查看数据集中大量项目的分类概率来检查弱类别。以下是相关代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
scores = [[], [], [], [], [], []]
for text_batch, label_batch in train_ds.take(100):
    for i in range(160):
        text_to_classify = [text_batch.numpy()[i]]
        prediction = classifier_model.predict(text_to_classify)
        classification = np.max(prediction)
        max_index = np.argmax(prediction)
        scores[max_index].append(classification)
averages = []
for i in range(len(scores)):
    print(len(scores[i]))
    averages.append(np.average(scores[i]))
print(averages)

结果如下表所示：
| 类别 | 项目数量 | 平均分数 |
| ---- | ---- | ---- |
| ABBR | 792 | 0.9070532 |
| DESC | 39 | 0.8191106 |
| HUM | 794 | 0.8899161 |
| ENTY | 767 | 0.9638871 |
| LOC | 584 | 0.9767452 |
| NUM | 544 | 0.9651737 |

从表中可以看出，DESC类的平均分数较低，可能存在问题。我们可以进一步查看每个类别的预测分类直方图：

def make_histogram(score_data, class_name):
    sns.histplot(score_data, bins = 100)
    plt.xlabel("probability score")
    plt.title(class_name)
    plt.show()
for i in range(len(scores)):
    make_histogram(scores[i], class_names[i])

以LOC类和DESC类为例，LOC类的平均概率高且低于0.9的概率很少，在部署应用中可能非常准确；而DESC类有很多概率分数低于0.9，如果设置阈值为0.9，“不知道”的回答会很频繁。

此外，混淆矩阵也可以帮助检测表现不佳的类别。以下是生成TREC数据混淆矩阵的代码：

y_pred = classifier_model.predict(x_test)
y_pred = np.where(y_pred > .5, 1, 0)
print(y_pred)
print(y_test)
predicted_classes = []
for i in range(len(y_pred)):
    max_index = np.argmax(y_pred[i])
    predicted_classes.append(max_index)
from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay, f1_score, classification_report
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, predicted_classes, normalize=None)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams.update({'font.size': 12})
disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix = conf_matrix, display_labels = class_names)
print(class_names)
disp.plot(xticks_rotation=75, cmap=plt.cm.Blues)
plt.show()

综上所述，在自然语言处理中，我们可以通过评估不同的文本分类方法来选择合适的模型，当系统表现不佳时，通过一系列的检查和调整措施来改进系统性能。

3. 深入分析与优化思路

在上文我们已经对系统问题进行了初步的诊断，接下来进一步探讨如何根据这些诊断结果进行优化。

3.1 针对弱类别的优化策略

从前面的分析可知，DESC类存在样本数量少、平均分数低等问题，这严重影响了系统的整体性能。针对这类弱类别，我们可以采取以下操作步骤进行优化：
1. 增加样本数据 ：利用NLTK生成新的数据，或者收集更多与DESC类相关的问题示例。例如，使用NLTK的文本生成功能，基于现有的DESC类问题，生成具有相似语义结构的新问题。

import nltk
from nltk.corpus import wordnet
import random

def generate_new_text(text):
    words = text.split()
    new_words = []
    for word in words:
        synsets = wordnet.synsets(word)
        if synsets:
            syn = random.choice(synsets)
            lemmas = syn.lemmas()
            if lemmas:
                new_word = lemmas[0].name()
                new_words.append(new_word)
            else:
                new_words.append(word)
        else:
            new_words.append(word)
    return " ".join(new_words)

# 假设现有一个DESC类问题
desc_text = "Describe the process of photosynthesis."
new_desc_text = generate_new_text(desc_text)
print(new_desc_text)

2. 调整模型权重 ：在模型训练时，对弱类别赋予更高的权重，让模型更加关注这些类别的样本。在Keras中，可以通过设置 class_weight 参数来实现。

from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight
import numpy as np

# 计算类别权重
class_weights = compute_class_weight('balanced', classes=np.unique(y_train), y=y_train)
class_weight_dict = dict(enumerate(class_weights))

# 在模型训练时使用类别权重
model.fit(x_train, y_train, class_weight=class_weight_dict, epochs=10)

3. 数据增强 ：对现有的DESC类样本进行数据增强操作，如随机替换、插入或删除一些词语，以增加样本的多样性。

import random

def augment_text(text):
    words = text.split()
    if len(words) > 1:
        index = random.randint(0, len(words) - 1)
        new_words = words.copy()
        new_words.pop(index)
        return " ".join(new_words)
    return text

# 对DESC类样本进行增强
augmented_desc_text = augment_text(desc_text)
print(augmented_desc_text)

3.2 超参数调优

超参数的选择对模型的性能有着重要的影响。在前面我们提到可以尝试不同的超参数设置来改善模型性能，以下是一些常见超参数的调整思路和操作步骤：
1. 学习率 ：学习率控制着模型参数更新的步长。如果学习率过大，模型可能会跳过最优解；如果学习率过小，模型收敛速度会很慢。可以使用学习率调度器来动态调整学习率。

from tensorflow.keras.optimizers.schedules import ExponentialDecay

initial_learning_rate = 0.001
lr_schedule = ExponentialDecay(
    initial_learning_rate,
    decay_steps=100000,
    decay_rate=0.96,
    staircase=True)

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=metrics)

2. 批量大小 ：批量大小决定了每次训练时使用的样本数量。较大的批量大小可以加快训练速度，但可能会导致模型陷入局部最优；较小的批量大小可以增加模型的泛化能力，但训练速度会变慢。可以尝试不同的批量大小，如32、64、128等。

# 以批量大小为64进行训练
model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=10)

3. 优化器 ：不同的优化器对模型的训练效果有不同的影响。常见的优化器有Adam、SGD、RMSprop等。可以尝试不同的优化器，选择最适合当前任务的优化器。

# 使用SGD优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=metrics)

4. 系统部署与持续优化

当我们完成模型的训练和优化后，就可以将系统部署到实际应用中。但这并不意味着工作的结束，我们还需要对系统进行持续的监测和优化。

4.1 系统部署

系统部署的流程如下：
1. 环境搭建 ：确保部署环境具备所需的软件和库，如Python 3、TensorFlow、Keras等。
2. 模型导出 ：将训练好的模型保存为可部署的格式，如TensorFlow的SavedModel格式。

model.save('my_model')

3. 服务搭建 ：使用Flask或FastAPI等框架搭建Web服务，将模型集成到服务中。

from flask import Flask, request, jsonify
import tensorflow as tf
import numpy as np

app = Flask(__name__)
model = tf.keras.models.load_model('my_model')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.get_json(force=True)
    text = data['text']
    input_data = np.array([text])
    prediction = model.predict(input_data)
    result = np.argmax(prediction)
    return jsonify({'prediction': int(result)})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

4.2 持续优化

在系统部署后，需要持续监测系统的性能，并根据实际情况进行优化。具体操作如下：
1. 收集用户反馈 ：通过用户反馈了解系统存在的问题，如回答不准确、响应时间过长等。
2. 实时数据更新 ：根据新出现的问题和数据，及时更新模型。可以定期收集新数据，重新训练模型。
3. 模型评估 ：定期对模型进行评估，使用新的测试数据计算模型的性能指标，如准确率、召回率、F1分数等。如果性能下降，及时调整模型参数或增加数据。

总结

在自然语言处理中，模型评估和系统优化是一个持续的过程。通过对比不同的文本分类方法，我们可以选择更适合的模型；当系统表现不佳时，通过检查类别平衡、检测弱类别、调整超参数等方法，可以逐步提高系统的性能。在系统部署后，持续收集用户反馈，更新数据和模型，能够确保系统始终保持良好的性能，为用户提供更准确、高效的服务。整个流程可以用以下mermaid流程图表示：

graph LR
    A[数据准备] --> B[模型训练]
    B --> C[模型评估]
    C -->|性能达标| D[系统部署]
    C -->|性能不达标| E[问题诊断]
    E --> F[优化策略]
    F --> B
    D --> G[持续监测]
    G -->|性能下降| E
    G -->|性能稳定| H[持续服务]

通过以上的方法和步骤，我们可以不断提升自然语言处理系统的性能，满足实际应用的需求。