Skip to content

distant supervised relation extraction models: PCNN MIL (Zeng 2015), PCNN+ATT(Lin 2016). 关系抽取

Notifications You must be signed in to change notification settings

Timothy1014/pytorch-relation-extraction

This branch is 4 commits behind ShomyLiu/pytorch-relation-extraction:master.

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

83589c4 · Jun 25, 2019

History

39 Commits
Jun 25, 2019
Mar 9, 2019
Mar 9, 2019
Mar 9, 2019
Mar 9, 2019
Mar 9, 2019
Jul 12, 2018
Mar 9, 2019

Repository files navigation

2019.03.09更新:

  • 更新至Python3.X
  • 更新至Pytorch 0.4+(移除Variable等)
  • 使用mask作 Piece Pooling
  • 相比FilterNYT,建议使用大版本数据集NYT

2019.03.05:

修复mask piece wise的bug.

  • 更新至pytorch 0.4+, 0.3版本不兼容

2018.11.3:

基于mask的use_pcnn=True目前有一些问题,正在修改, 建议:

2018.10.14更新:

全监督的关系抽取PCNN(Zeng 2014)的代码地址: PCNN

2018.9.10 更新:

  • 参考OpenNRE使用mask可以快速计算piece wise pooling.
    • 修改NYT 53类数据处理 (完成)
    • 修改NYT 27类数据处理 (未完成)

数据处理已经修改

使用Pytorch 复现 PCNN+MIL (Zeng 2015) 与 PCNN+ATT (Lin 2016), 以及两个模型在两个大小版本的数据集上(27类关系/53类关系)的表现对比。

相关博客:

在代码的组织,结构设计上, 主要参考 陈云Pytorch实战指南 (个人推荐)。因此一些实现细节就不再赘述了,可以参考陈云的实战指南。

实现总览

环境:

  • Python 2.X
  • Pytorch 0.3.1
  • fire

简单介绍主要目录:

├── checkpoints         # 保存预加载模型
├── config.py             # 参数
├── dataset                # 数据目录
│ ├── FilterNYT         # SMALL 数据
│ ├── NYT                 # LARGE 数据
│ ├── filternyt.py
│ ├── __init__.py
│ ├── nyt.py
├── main_mil.py       # PCNN+ONE 主文件
├── main_att.py        # PCNN+ATT 主文件
├── models               # 模型目录
│ ├── BasicModule.py
│ ├── __init__.py
│ ├── PCNN_ATT.py
│ ├── PCNN_ONE.py
├── plot.ipynb
├── README.md
├── utils.py                # 工具函数

这份代码基本上是按照陈云的指南模仿来写的。 数据模型分开,参数/配置单独文件, 并且使用fire 库来管理命令行参数,更加方便修改参数。

因为PCNN+ONE和PCNN+ATT的训练,测试方法不太一样,因此为了简单起见, 分别写了主文件: main_mil.pymain_att.py

训练方式一样,如使用PCNN+ONE 训练大数据集, 后面可以直接修改参数, 默认使用config.py的参数:


python main_mil.py train --data="NYT"  --batch_size=128

注:需要提前按照下一节处理下数据(主要是生成npy格式的数据,方便直接被模型导入).

数据预处理

为了节省空间, 上传了LARGE和SMALL两份的原生数据,因此需要用数据预处理下,从而生成npy格式数据。

首先下载两份原始数据,地址:

百度网盘 谷歌云盘

数据格式简单说明:

  • 第一行: 两个实体ID: ent1id ent2id
  • 第二行: bag标签和bag内句子个数,其中由于少数bag有多个label(不会超过4个),因此句子label用4个整数表示,-1表示为空,如: 2 4 -1 -1 3 表示该bag的标签为2和4,然后包含3个句子
  • 后续几行表示该bag内的句子

将两个zip放到dataset目录下,解压,这样会形成两个目录 ,一个NYT, 一个FilterNYT, 其中LARGE数据集在NYT目录,SMALL数据在FilterNYT内,这里的原始数据分别是从Zeng 2015 以及 Lin2016 的开源代码中获得。

对于LARGE数据:

  • 切换到NYT目录下,

  • 编译执行extract_cpp目录的extract.cpp: g++ extract.cpp -o extract, 之后执行:./extract, 得到bag_train.txt, bag_test.txt, vector.txt (在NYT目录内),该cpp是Lin2016预处理的代码

  • 切换回主目录:执行数据预处理: python dataset/nyt.py 这样就会在NYT目录下生成一系列的npy文件。

对于SMALL数据

  • 直接执行 python dataset/filternyt.py 即可在FilterNYT的目录下生成npy文件。

生成的NPY文件,均使用Pytorch的Dataset来直接导入,具体代码见 nyt.pyfilternyt.py*Data类.

数据预处理完毕之后,即可按照上述的命令来训练/测试。

调参优化

在复现的过程了花了不少功夫,踩了不少坑,简单记一下:

  • 优化函数使用Adadelta而不是Adam, 用SGD 也可以,不过不如Adadelta 效果好。

  • Zeng 2015的theano代码中,关于select instance 和predict的地方,有些错误(并没有取概率最大的instance)

  • BatchSize相对大一些效果要好(128)

关于结果的说明可以在博客查看。

参考

About

distant supervised relation extraction models: PCNN MIL (Zeng 2015), PCNN+ATT(Lin 2016). 关系抽取

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Python 74.3%
  • C++ 20.2%
  • Jupyter Notebook 5.5%