PaddleNLP/applications/zero_shot_text_classification

• 零样本文本分类
• • 1. 零样本文本分类应用
  • 2. 快速开始
  • • 2.1 代码结构
    • 2.2 数据标注
    • 2.3 模型微调
    • 2.4 模型评估
    • 2.5 定制模型一键预测
    • 2.6 模型部署
    • • Python 部署
      • 服务化部署
    • 2.7 实验指标

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零样本文本分类

目录

• 1. 零样本文本分类应用
• 2. 快速开始
  • 2.1 代码结构
  • 2.2 数据标注
  • 2.3 模型微调
  • 2.4 模型评估
  • 2.5 定制模型一键预测
  • 2.6 模型部署
  • 2.7 实验指标

1. 零样本文本分类应用

本项目提供基于通用文本分类 UTC（Universal Text Classification） 模型微调的文本分类端到端应用方案，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程，可快速实现文本分类产品落地。

文本分类简单来说就是对给定的句子或文本使用分类模型分类。在文本分类的落地过程中通常面临领域多变、任务多样、数据稀缺等许多挑战。针对文本分类领域的痛点和难点，PaddleNLP 零样本文本分类应用 UTC 通过统一语义匹配方式 USM（Unified Semantic Matching）统一建模标签与文本的语义匹配能力，具备低资源迁移能力，支持通用分类、评论情感分析、语义相似度计算、蕴含推理、多项式阅读理解等众多“泛分类”任务，助力开发者简单高效实现多任务文本分类数据标注、训练、调优、上线，降低文本分类落地技术门槛。

零样本文本分类应用亮点：

• 覆盖场景全面🎓： 覆盖文本分类各类主流任务，支持多任务训练，满足开发者多样文本分类落地需求。
• 效果领先🏃： 具有突出分类效果的UTC模型作为训练基座，提供良好的零样本和小样本学习能力。该模型在ZeroCLUE和FewCLUE均取得榜首（截止2023年1月11日）。
• 简单易用： 通过Taskflow实现三行代码可实现无标注数据的情况下进行快速调用，一行命令即可开启文本分类，轻松完成部署上线，降低多任务文本分类落地门槛。
• 高效调优✊： 开发者无需机器学习背景知识，即可轻松上手数据标注及模型训练流程。

2. 快速开始

对于简单的文本分类可以直接使用paddlenlp.Taskflow实现零样本（zero-shot）分类，对于细分场景我们推荐使用定制功能（标注少量数据进行模型微调）以进一步提升效果。

2.1 代码结构

.
├── deploy/simple_serving/ # 模型部署脚本
├── utils.py               # 数据处理工具
├── run_train.py           # 模型微调脚本
├── run_eval.py            # 模型评估脚本
├── label_studio.py        # 数据格式转换脚本
├── label_studio_text.md   # 数据标注说明文档
└── README.md

2.2 数据标注

我们推荐使用Label Studio 数据标注工具进行标注，如果已有标注好的本地数据集，我们需要将数据集整理为文档要求的格式，详见Label Studio数据标注指南。

这里我们提供预先标注好的医疗意图分类数据集的文件，可以运行下面的命令行下载数据集，我们将展示如何使用数据转化脚本生成训练/验证/测试集文件，并使用UTC模型进行微调。

下载医疗意图分类数据集：

wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/datasets/utc-medical.tar.gz
tar -xvf utc-medical.tar.gz
mv utc-medical data
rm utc-medical.tar.gz

生成训练/验证集文件：

python label_studio.py \
    --label_studio_file ./data/label_studio.json \
    --save_dir ./data \
    --splits 0.8 0.1 0.1 \
    --options ./data/label.txt

多任务训练场景可分别进行数据转换再进行混合。

2.3 模型微调

推荐使用 PromptTrainer API 对模型进行微调，该 API 封装了提示定义功能，且继承自 Trainer API 。只需输入模型、数据集等就可以使用 Trainer API 高效快速地进行预训练、微调等任务，可以一键启动多卡训练、混合精度训练、梯度累积、断点重启、日志显示等功能，Trainer API 还针对训练过程的通用训练配置做了封装，比如：优化器、学习率调度等。

使用下面的命令，使用 utc-base 作为预训练模型进行模型微调，将微调后的模型保存至$finetuned_model：

单卡启动：

python run_train.py  \
    --device gpu \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 100 \
    --eval_steps 100 \
    --seed 1000 \
    --model_name_or_path utc-base \
    --output_dir ./checkpoint/model_best \
    --dataset_path ./data/ \
    --max_seq_length 512  \
    --per_device_train_batch_size 2 \
    --per_device_eval_batch_size 2 \
    --gradient_accumulation_steps 8 \
    --num_train_epochs 20 \
    --learning_rate 1e-5 \
    --do_train \
    --do_eval \
    --do_export \
    --export_model_dir ./checkpoint/model_best \
    --overwrite_output_dir \
    --disable_tqdm True \
    --metric_for_best_model macro_f1 \
    --load_best_model_at_end  True \
    --save_total_limit 1 \
    --save_plm

如果在GPU环境中使用，可以指定gpus参数进行多卡训练：

python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0,1" run_train.py \
    --device gpu \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 100 \
    --eval_steps 100 \
    --seed 1000 \
    --model_name_or_path utc-base \
    --output_dir ./checkpoint/model_best \
    --dataset_path ./data/ \
    --max_seq_length 512  \
    --per_device_train_batch_size 2 \
    --per_device_eval_batch_size 2 \
    --gradient_accumulation_steps 8 \
    --num_train_epochs 20 \
    --learning_rate 1e-5 \
    --do_train \
    --do_eval \
    --do_export \
    --export_model_dir ./checkpoint/model_best \
    --overwrite_output_dir \
    --disable_tqdm True \
    --metric_for_best_model macro_f1 \
    --load_best_model_at_end  True \
    --save_total_limit 1 \
    --save_plm

该示例代码中由于设置了参数 --do_eval，因此在训练完会自动进行评估。

可配置参数说明：

• single_label: 每条样本是否只预测一个标签。默认为False，表示多标签分类。
• device: 训练设备，可选择 'cpu'、'gpu' 其中的一种；默认为 GPU 训练。
• logging_steps: 训练过程中日志打印的间隔 steps 数，默认10。
• save_steps: 训练过程中保存模型 checkpoint 的间隔 steps 数，默认100。
• eval_steps: 训练过程中保存模型 checkpoint 的间隔 steps 数，默认100。
• seed：全局随机种子，默认为 42。
• model_name_or_path：进行 few shot 训练使用的预训练模型。默认为 "utc-base", 可选"utc-xbase", "utc-base", "utc-medium", "utc-mini", "utc-micro", "utc-nano", "utc-pico"。
• output_dir：必须，模型训练或压缩后保存的模型目录；默认为 None 。
• dataset_path：数据集文件所在目录；默认为 ./data/ 。
• train_file：训练集后缀；默认为 train.txt 。
• dev_file：开发集后缀；默认为 dev.txt 。
• max_seq_len：文本最大切分长度，包括标签的输入超过最大长度时会对输入文本进行自动切分，标签部分不可切分，默认为512。
• per_device_train_batch_size:用于训练的每个 GPU 核心/CPU 的batch大小，默认为8。
• per_device_eval_batch_size:用于评估的每个 GPU 核心/CPU 的batch大小，默认为8。
• num_train_epochs: 训练轮次，使用早停法时可以选择 100；默认为10。
• learning_rate：训练最大学习率，UTC 推荐设置为 1e-5；默认值为3e-5。
• do_train:是否进行微调训练，设置该参数表示进行微调训练，默认不设置。
• do_eval:是否进行评估，设置该参数表示进行评估，默认不设置。
• do_export:是否进行导出，设置该参数表示进行静态图导出，默认不设置。
• export_model_dir:静态图导出地址，默认为None。
• overwrite_output_dir： 如果 True，覆盖输出目录的内容。如果 output_dir 指向检查点目录，则使用它继续训练。
• disable_tqdm： 是否使用tqdm进度条。
• metric_for_best_model：最优模型指标, UTC 推荐设置为 macro_f1，默认为None。
• load_best_model_at_end：训练结束后是否加载最优模型，通常与metric_for_best_model配合使用，默认为False。
• save_total_limit：如果设置次参数，将限制checkpoint的总数。删除旧的checkpoints 输出目录，默认为None。

2.4 模型评估

通过运行以下命令进行模型评估预测：

python run_eval.py \
    --model_path ./checkpoint/model_best \
    --test_path ./data/test.txt \
    --per_device_eval_batch_size 2 \
    --max_seq_len 512 \
    --output_dir ./checkpoint_test

可配置参数说明：

• model_path: 进行评估的模型文件夹路径，路径下需包含模型权重文件model_state.pdparams及配置文件model_config.json。
• test_path: 进行评估的测试集文件。
• per_device_eval_batch_size: 批处理大小，请结合机器情况进行调整，默认为16。
• max_seq_len: 文本最大切分长度，输入超过最大长度时会对输入文本进行自动切分，默认为512。
• single_label: 每条样本是否只预测一个标签。默认为False，表示多标签分类。

2.5 定制模型一键预测

paddlenlp.Taskflow装载定制模型，通过task_path指定模型权重文件的路径，路径下需要包含训练好的模型权重文件model_state.pdparams。

>>> from pprint import pprint
>>> from paddlenlp import Taskflow
>>> schema = ["病情诊断", "治疗方案", "病因分析", "指标解读", "就医建议", "疾病表述", "后果表述", "注意事项", "功效作用", "医疗费用", "其他"]
>>> my_cls = Taskflow("zero_shot_text_classification", model="utc-base", schema=schema, task_path='./checkpoint/model_best/plm', precision="fp16")
>>> pprint(my_cls("中性粒细胞比率偏低"))

2.6 模型部署

目前 UTC 模型提供基于多种部署方式，包括基于 FastDeploy 的本地 Python 部署以及 PaddleNLP SimpleServing 的服务化部署。

Python 部署

以下示例展示如何基于 FastDeploy 库完成 UTC 模型完成通用文本分类任务的 Python 预测部署，可通过命令行参数--device以及--backend指定运行在不同的硬件以及推理引擎后端，并使用--model_dir参数指定运行的模型。模型目录为 application/zero_shot_text_classification/checkpoint/model_best（用户可按实际情况设置）。

# CPU 推理
python deploy/python/infer.py --model_dir ./checkpoint/model_best --device cpu
# GPU 推理
python deploy/python/infer.py --model_dir ./checkpoint/model_best --device gpu

运行完成后返回的结果如下：

[2023-03-02 06:32:47,528] [    INFO] - We are using <class 'paddlenlp.transformers.ernie.tokenizer.ErnieTokenizer'> to load './checkpoint/model_best'.
[INFO] fastdeploy/runtime/runtime.cc(266)::CreatePaddleBackend    Runtime initialized with Backend::PDINFER in Device::GPU.
[2023-03-02 06:33:18,120] [    INFO] - Assigning ['[O-MASK]'] to the additional_special_tokens key of the tokenizer
[{'predictions': [{'label': '这是一条好评', 'score': 0.9073}], 'text_a': '房间干净明亮，非常不错'}]

更多细节请参考UTC Python 部署方法

服务化部署

在 UTC 的服务化能力中我们提供基于PaddleNLP SimpleServing 来搭建服务化能力，通过几行代码即可搭建服务化部署能力。

# Save at server.py
from paddlenlp import SimpleServer, Taskflow

schema = ["病情诊断", "治疗方案", "病因分析", "指标解读", "就医建议"]
utc = Taskflow("zero_shot_text_classification",
               model="utc-base",
               schema=schema,
               task_path="../../checkpoint/model_best/plm",
               precision="fp32")
app = SimpleServer()
app.register_taskflow("taskflow/utc", utc)

# Start the server
paddlenlp server server:app --host 0.0.0.0 --port 8990

支持FP16半精度推理加速，详见UTC SimpleServing 使用方法

2.7 实验指标

医疗意图分类数据集 KUAKE-QIC 验证集 zero-shot 实验指标：

	Macro F1	Micro F1
utc-xbase	66.30	89.67
utc-base	64.13	89.06
utc-medium	69.62	89.15
utc-micro	60.31	79.14
utc-mini	65.82	89.82
utc-nano	62.03	80.92
utc-pico	53.63	83.57