#
تصنيف الرموز(Token classification)

يهدف تصنيف الرموز إلى إعطاء تسمية لكل رمز على حدة في الجملة. من أكثر مهام تصنيف الرموز شيوعًا هو التعرف على الكيانات المسماة (NER). يحاول NER تحديد تسمية لكل كيان في الجملة، مثل شخص، أو مكان، أو منظمة.

سيوضح لك هذا الدليل كيفية:

1. ضبط DistilBERT على مجموعة بيانات WNUT 17 للكشف عن كيانات جديدة.
2. استخدام نموذجك المضبوط بدقة للاستدلال.

للاطلاع جميع البنى والنقاط المتوافقة مع هذه المهمة، نوصي بالرجوع من صفحة المهمة.

قبل أن تبدأ، تأكد من تثبيت جميع المكتبات الضرورية:

    pip install transformers datasets evaluate seqeval

نحن نشجعك على تسجيل الدخول إلى حساب HuggingFace الخاص بك حتى تتمكن من تحميل ومشاركة نموذجك مع المجتمع. عندما يُطلب منك، أدخل رمزك لتسجيل الدخول:

    >>> from huggingface_hub import notebook_login

    >>> notebook_login()

##
تحميل مجموعة بيانات WNUT 17

ابدأ بتحميل مجموعة بيانات WNUT 17 من مكتبة 🤗 Datasets:

    >>> from datasets import load_dataset

    >>> wnut = load_dataset("wnut_17")

ثم ألق نظرة على مثال:

    >>> wnut["train"][0]
    {'id': '0',
     'ner_tags': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 7, 8, 8, 0, 7, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
     'tokens': ['@paulwalk', 'It', "'s", 'the', 'view', 'from', 'where', 'I', "'m", 'living', 'for', 'two', 'weeks', '.', 'Empire', 'State', 'Building', '=', 'ESB', '.', 'Pretty', 'bad', 'storm', 'here', 'last', 'evening', '.']
    }

يمثل كل رقم في `ner_tags` كياناً. حوّل الأرقام إلى أسماء التصنيفات لمعرفة ماهية الكيانات:

    >>> label_list = wnut["train"].features[f"ner_tags"].feature.names
    >>> label_list
    [
        "O",
        "B-corporation",
        "I-corporation",
        "B-creative-work",
        "I-creative-work",
        "B-group",
        "I-group",
        "B-location",
        "I-location",
        "B-person",
        "I-person",
        "B-product",
        "I-product",
    ]

يشير الحرف الذي يسبق كل `ner_tag` إلى موضع الرمز للكيان:

- `B-` يشير إلى بداية الكيان.
- `I-` يشير إلى أن الرمز يقع ضمن نفس الكيان (على سبيل المثال، الرمز `State` هو جزء من كيان مثل `Empire State Building`).
- `0` يشير إلى أن الرمز لا يمثل أي كيان.

##
المعالجة المسبقة(Preprocess)

الخطوة التالية هي تحميل مُجزِّئ النصوص DistilBERT للمعالجة المسبقة لحقل `tokens`:

    >>> from transformers import AutoTokenizer

    >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")

كما رأيت في حقل `tokens` المثال أعلاه، يبدو أن المدخل قد تم تحليله بالفعل. لكن المدخل لم يُجزأ بعد ويتعيّن عليك ضبط `is_split_into_words=True` لتقسيم الكلمات إلى كلمات فرعية. على سبيل المثال:

    >>> example = wnut["train"][0]
    >>> tokenized_input = tokenizer(example["tokens"], is_split_into_words=True)
    >>> tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(tokenized_input["input_ids"])
    >>> tokens
    ['[CLS]', '@', 'paul', '##walk', 'it', "'", 's', 'the', 'view', 'from', 'where', 'i', "'", 'm', 'living', 'for', 'two', 'weeks', '.', 'empire', 'state', 'building', '=', 'es', '##b', '.', 'pretty', 'bad', 'storm', 'here', 'last', 'evening', '.', '[SEP]']

ومع ذلك، يضيف هذا بعض الرموز الخاصة `[CLS]` و`[SEP]` وتقسيم الكلمات إلى أجزاء يُنشئ عدم تطابق بين المُدخلات والتسميات. قد يتم تقسيم كلمة واحدة تقابل تسمية واحدة الآن إلى كلمتين فرعيتين. ستحتاج إلى إعادة محاذاة الرموز والتسميات عن طريق:

1. ربط كل رمز بالكلمة الأصلية باستخدام الخاصية `word_ids`.
2. تعيين التسمية `-100` للرموز الخاصة `[CLS]` و`[SEP]` بحيث يتم تجاهلها بواسطة دالة الخسارة PyTorch (انظر CrossEntropyLoss).
3. تسمية الرمز الأول فقط لكلمة معينة. قم بتعيين `-100` لأجزاء الكلمة الأخرى.

هنا كيف يمكنك إنشاء وظيفة لإعادة محاذاة الرموز والتسميات، وقص الجمل لتتجاوز الحد الأقصى لطول مُدخلات DistilBERT:

    >>> def tokenize_and_align_labels(examples):
    ...     tokenized_inputs = tokenizer(examples["tokens"], truncation=True, is_split_into_words=True)

    ...     labels = []
    ...     for i, label in enumerate(examples[f"ner_tags"]):
    ...         word_ids = tokenized_inputs.word_ids(batch_index=i)  # تعيين الرموز إلى كلماتهم المقابلة.
    ...         previous_word_idx = None
    ...         label_ids = []
    ...         for word_idx in word_ids:  # تعيين الرموز الخاصة إلى -100.
    ...             if word_idx is None:
    ...                 label_ids.append(-100)
    ...             elif word_idx != previous_word_idx:  # تسمية الرمز الأول فقط لكلمة معينة.
    ...                 label_ids.append(label[word_idx])
    ...             else:
    ...                 label_ids.append(-100)
    ...             previous_word_idx = word_idx
    ...         labels.append(label_ids)

    ...     tokenized_inputs["labels"] = labels
    ...     return tokenized_inputs

لتطبيق هذه العملية على كامل مجموعة البيانات، استخدم الدالة `map` لمجموعة بيانات 🤗. يمكنك تسريع الدالة `map` عن طريق تعيين `batched=True` لمعالجة عناصر متعددة من مجموعة البيانات في وقت واحد:

    >>> tokenized_wnut = wnut.map(tokenize_and_align_labels, batched=True)

الآن قم بإنشاء دفعة من الأمثلة باستخدام `DataCollatorWithPadding`.من الأفضل استخدام الحشو الديناميكي للجمل إلى أطول طول في دفعة أثناء التجميع، بدلاً من حشو مجموعة البيانات بالكامل إلى الطول الأقصى.

Pytorch
Hide Pytorch content

    >>> from transformers import DataCollatorForTokenClassification

    >>> data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tokenizer=tokenizer)

TensorFlow
Hide TensorFlow content

    >>> from transformers import DataCollatorForTokenClassification

    >>> data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tokenizer=tokenizer, return_tensors="tf")

##
التقييم(Evaluate)

يُعدّ تضمين مقياس أثناء التدريب مفيدًا في تقييم أداء نموذجك. يمكنك تحميل طريقة تقييم بسرعة مع مكتبة 🤗 Evaluate. لهذه المهمة، قم بتحميل إطار seqeval (انظر جولة 🤗 Evaluate quick tour لمعرفة المزيد حول كيفية تحميل وحساب مقياس). يُخرج seqeval عدة نتائج: الدقة، والاستذكار، ومقياس F1، والدقة.

    >>> import evaluate

    >>> seqeval = evaluate.load("seqeval")

احصل على تسميات الكيانات المسماة (NER) أولاً،ثم أنشئ دالة تُمرر تنبؤاتك وتسمياتك الصحيحة إلى `compute` لحساب النتائج:

    >>> import numpy as np

    >>> labels = [label_list[i] for i in example[f"ner_tags"]]

    >>> def compute_metrics(p):
    ...     predictions, labels = p
    ...     predictions = np.argmax(predictions, axis=2)

    ...     true_predictions = [
    ...         [label_list[p] for (p, l) in zip(prediction, label) if l != -100]
    ...         for prediction, label in zip(predictions, labels)
    ...     ]
    ...     true_labels = [
    ...         [label_list[l] for (p, l) in zip(prediction, label) if l != -100]
    ...         for prediction, label in zip(predictions, labels)
    ...     ]

    ...     results = seqeval.compute(predictions=true_predictions, references=true_labels)
    ...     return {
    ...         "precision": results["overall_precision"],
    ...         "recall": results["overall_recall"],
    ...         "f1": results["overall_f1"],
    ...         "accuracy": results["overall_accuracy"],
    ...     }

دالة `compute_metrics` جاهزة للاستخدام، وستحتاج إليها عند إعداد التدريب.

##
التدريب(Train)

قبل تدريب النموذج، جهّز خريطة تربط بين المعرّفات المتوقعة وتسمياتها باستخدام `id2label` و `label2id`:

    >>> id2label = {
    ...     0: "O",
    ...     1: "B-corporation",
    ...     2: "I-corporation",
    ...     3: "B-creative-work",
    ...     4: "I-creative-work",
    ...     5: "B-group",
    ...     6: "I-group",
    ...     7: "B-location",
    ...     8: "I-location",
    ...     9: "B-person",
    ...     10: "I-person",
    ...     11: "B-product",
    ...     12: "I-product",
    ... }
    >>> label2id = {
    ...     "O": 0,
    ...     "B-corporation": 1,
    ...     "I-corporation": 2,
    ...     "B-creative-work": 3,
    ...     "I-creative-work": 4,
    ...     "B-group": 5,
    ...     "I-group": 6,
    ...     "B-location": 7,
    ...     "I-location": 8,
    ...     "B-person": 9,
    ...     "I-person": 10,
    ...     "B-product": 11,
    ...     "I-product": 12,
    ... }

Pytorch
Hide Pytorch content

إذا لم تكن على دراية بتعديل نموذج باستخدام `Trainer`, ألق نظرة على الدليل التعليمي الأساسي هنا!

أنت مستعد الآن لبدء تدريب نموذجك! قم بتحميل DistilBERT مع `AutoModelForTokenClassification` إلى جانب عدد التصنيفات المتوقعة، وخريطة التسميات:

    >>> from transformers import AutoModelForTokenClassification, TrainingArguments, Trainer

    >>> model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(
    ...     "distilbert/distilbert-base-uncased", num_labels=13, id2label=id2label, label2id=label2id
    ... )

في هذه المرحلة، هناك ثلاث خطوات فقط متبقية:

1. حدد معلمات التدريب الخاصة بك في `TrainingArguments`. المعامل الوحيد المطلوب هو `output_dir` الذي يحدد مكان حفظ نموذجك. ستقوم بدفع هذا النموذج إلى Hub عن طريق تعيين `push_to_hub=True` (يجب أن تكون مسجلاً الدخول إلى Hugging Face لتحميل نموذجك). في نهاية كل حقبة، سيقوم `Trainer` بتقييم درجات seqeval وحفظ تسخة التدريب.
2. قم بتمرير معاملات التدريب إلى `Trainer` إلى جانب النموذج، ومجموعة البيانات، والمُجزِّئ اللغوي، و`data collator`، ودالة `compute_metrics`. 3.استدعِ `train()` لتدريب نموذجك.

    >>> training_args = TrainingArguments(
    ...     output_dir="my_awesome_wnut_model",
    ...     learning_rate=2e-5,
    ...     per_device_train_batch_size=16,
    ...     per_device_eval_batch_size=16,
    ...     num_train_epochs=2,
    ...     weight_decay=0.01,
    ...     eval_strategy="epoch",
    ...     save_strategy="epoch",
    ...     load_best_model_at_end=True,
    ...     push_to_hub=True,
    ... )

    >>> trainer = Trainer(
    ...     model=model,
    ...     args=training_args,
    ...     train_dataset=tokenized_wnut["train"],
    ...     eval_dataset=tokenized_wnut["test"],
    ...     processing_class=tokenizer,
    ...     data_collator=data_collator,
    ...     compute_metrics=compute_metrics,
    ... )

    >>> trainer.train()

بمجرد اكتمال التدريب، شارك نموذجك على Hub باستخدام طريقة `push_to_hub()` حتى يتمكن الجميع من استخدام نموذجك:

    >>> trainer.push_to_hub()

TensorFlow
Hide TensorFlow content

إذا لم تكن على دراية بتعديل نموذج باستخدام Keras، ألق نظرة على الدليل التعليمي الأساسي هنا!

للتعديل على نموذج في TensorFlow، ابدأ بإعداد دالة محسن، وجدول معدل التعلم، وبعض معلمات التدريب:

    >>> from transformers import create_optimizer

    >>> batch_size = 16
    >>> num_train_epochs = 3
    >>> num_train_steps = (len(tokenized_wnut["train"]) // batch_size) * num_train_epochs
    >>> optimizer, lr_schedule = create_optimizer(
    ...     init_lr=2e-5,
    ...     num_train_steps=num_train_steps,
    ...     weight_decay_rate=0.01,
    ...     num_warmup_steps=0,
    ... )

ثم يمكنك تحميل DistilBERT مع `TFAutoModelForTokenClassification` إلى جانب عدد التسميات المتوقعة، وتخطيطات التسميات:

    >>> from transformers import TFAutoModelForTokenClassification

    >>> model = TFAutoModelForTokenClassification.from_pretrained(
    ...     "distilbert/distilbert-base-uncased", num_labels=13, id2label=id2label, label2id=label2id
    ... )

قم بتحويل مجموعات بياناتك إلى تنسيق `tf.data.Dataset` مع `prepare_tf_dataset()`:

    >>> tf_train_set = model.prepare_tf_dataset(
    ...     tokenized_wnut["train"],
    ...     shuffle=True,
    ...     batch_size=16,
    ...     collate_fn=data_collator,
    ... )

    >>> tf_validation_set = model.prepare_tf_dataset(
    ...     tokenized_wnut["validation"],
    ...     shuffle=False,
    ...     batch_size=16,
    ...     collate_fn=data_collator,
    ... )

هيّئ النموذج للتدريب باستخدام `compile`. لاحظ أن نماذج Transformers تتضمن دالة خسارة افتراضية مرتبطة بالمهمة، لذلك لا تحتاج إلى تحديد واحدة إلا إذا كنت ترغب في ذلك:

    >>> import tensorflow as tf

    >>> model.compile(optimizer=optimizer)  # No loss argument!

آخر أمرين يجب إعدادهما قبل بدء التدريب هو حساب درجات seqeval من التنبؤات، وتوفير طريقة لدفع نموذجك إلى Hub. يتم ذلك باستخدام Keras callbacks.

مرر دالة `compute_metrics` الخاصة بك إلى `KerasMetricCallback`:

    >>> from transformers.keras_callbacks import KerasMetricCallback

    >>> metric_callback = KerasMetricCallback(metric_fn=compute_metrics, eval_dataset=tf_validation_set)

حدد مكان دفع نموذجك والمحلل اللغوي في `PushToHubCallback`:

    >>> from transformers.keras_callbacks import PushToHubCallback

    >>> push_to_hub_callback = PushToHubCallback(
    ...     output_dir="my_awesome_wnut_model",
    ...     tokenizer=tokenizer,
    ... )

ثم جمّع callbacks الخاصة بك معًا:

    >>> callbacks = [metric_callback, push_to_hub_callback]

أخيرًا، أنت جاهز الآن لبدء تدريب نموذجك! قم باستدعاء `fit` مع بيانات التدريب والتحقق، وعدد الحقبات، وcallbacks لتعديل النموذج:

    >>> model.fit(x=tf_train_set, validation_data=tf_validation_set, epochs=3, callbacks=callbacks)

بمجرد اكتمال التدريب، يتم تحميل نموذجك تلقائيًا إلى Hub حتى يتمكن الجميع من استخدامه!

للحصول على مثال أكثر تفصيلاً حول كيفية تعديل نموذج لتصنيف الرموز، ألق نظرة على الدفتر المقابل دفتر PyTorch أو دفتر TensorFlow.

##
الاستدلال(Inference)

رائع، الآن بعد أن قمت بتعديل نموذج، يمكنك استخدامه للاستدلال!

احصل على بعض النصوص التي تريد تشغيل الاستدلال عليها:

    >>> text = "The Golden State Warriors are an American professional basketball team based in San Francisco."

أبسط طريقة لتجربة نموذجك المُدرب مسبقًا للاستدلال هي استخدامه في `pipeline()`. قم بتنفيذ `pipeline` لتصنيف الكيانات المسماة مع نموذجك، ومرر نصك إليه:

    >>> from transformers import pipeline

    >>> classifier = pipeline("ner", model="stevhliu/my_awesome_wnut_model")
    >>> classifier(text)
    [{'entity': 'B-location',
      'score': 0.42658573,
      'index': 2,
      'word': 'golden',
      'start': 4,
      'end': 10},
     {'entity': 'I-location',
      'score': 0.35856336,
      'index': 3,
      'word': 'state',
      'start': 11,
      'end': 16},
     {'entity': 'B-group',
      'score': 0.3064001,
      'index': 4,
      'word': 'warriors',
      'start': 17,
      'end': 25},
     {'entity': 'B-location',
      'score': 0.65523505,
      'index': 13,
      'word': 'san',
      'start': 80,
      'end': 83},
     {'entity': 'B-location',
      'score': 0.4668663,
      'index': 14,
      'word': 'francisco',
      'start': 84,
      'end': 93}]

يمكنك أيضًا تكرار نتائج `pipeline` يدويًا إذا أردت:

Pytorch
Hide Pytorch content

قسّم النص إلى رموز وأرجع المُوتّرات بلغة PyTorch:

    >>> from transformers import AutoTokenizer

    >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_wnut_model")
    >>> inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

مرر مدخلاتك إلى النموذج واحصل على `logits`:

    >>> from transformers import AutoModelForTokenClassification

    >>> model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_wnut_model")
    >>> with torch.no_grad():
    ...     logits = model(**inputs).logits

استخرج الفئة ذات الاحتمالية الأعلى، واستخدم جدول `id2label` الخاصة بالنموذج لتحويلها إلى تسمية نصية:

    >>> predictions = torch.argmax(logits, dim=2)
    >>> predicted_token_class = [model.config.id2label[t.item()] for t in predictions[0]]
    >>> predicted_token_class
    ['O',
     'O',
     'B-location',
     'I-location',
     'B-group',
     'O',
     'O',
     'O',
     'O',
     'O',
     'O',
     'O',
     'O',
     'B-location',
     'B-location',
     'O',
     'O']

TensorFlow
Hide TensorFlow content

قسّم النص إلى رموز وأرجع المُوتّرات ب TensorFlow:

    >>> from transformers import AutoTokenizer

    >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_wnut_model")
    >>> inputs = tokenizer(text, return_tensors="tf")

مرر مدخلاتك إلى النموذج واحصل على `logits`:

    >>> from transformers import TFAutoModelForTokenClassification

    >>> model = TFAutoModelForTokenClassification.from_pretrained("stevhliu/my_awesome_wnut_model")
    >>> logits = model(**inputs).logits

استخرج الفئة ذات الاحتمالية الأعلى، واستخدم جدول `id2label` الخاصة بالنموذج لتحويلها إلى تسمية نصية:

    >>> predicted_token_class_ids = tf.math.argmax(logits, axis=-1)
    >>> predicted_token_class = [model.config.id2label[t] for t in predicted_token_class_ids[0].numpy().tolist()]
    >>> predicted_token_class
    ['O',
     'O',
     'B-location',
     'I-location',
     'B-group',
     'O',
     'O',
     'O',
     'O',
     'O',
     'O',
     'O',
     'O',
     'B-location',
     'B-location',
     'O',
     'O']

< > Update on GitHub