项目背景

近年来随着深度学习的发展，模型参数数量飞速增长，为了训练这些参数，需要更大的数据集来避免过拟合。然而，对于大部分NLP任务来说，构建大规模的标注数据集成本过高，非常困难，特别是对于句法和语义相关的任务。相比之下，大规模的未标注语料库的构建则相对容易。最近的研究表明，基于大规模未标注语料库的预训练模型（Pretrained Models, PTM) 能够习得通用的语言表示，将预训练模型Fine-tune到下游任务，能够获得出色的表现。另外，预训练模型能够避免从零开始训练模型。

使用PaddleHub进行Finetune的优势

在前面提到的文本分类任务迁移学习项目中，使用的都是PaddleNLP，感兴趣的读者可以了解PaddleNLP2.0：BERT模型在文本分类任务上的应用系列项目：

• 使用PaddleNLP进行恶意网页识别（五）：用BERT识别恶意网页内容
  • 使用PaddleNLP的BERT预训练模型，根据HTML网页内容处理结果判断网页是否正常，大幅提高验证集上准确率
• 使用PaddleNLP进行恶意网页识别（六）：用BERT识别网页标签序列）
  • 验证集上模型准确率可以轻松达到96.5%以上，测试集上准确率接近97%，在BERT预训练模型上进行finetune，得到了目前在该HTML标签序列分类任务上的最好表现。
• 使用PaddleNLP识别垃圾邮件（二）：用BERT做中文邮件内容分类
  • 使用PaddleNLP的BERT预训练模型，根据提取的中文邮件内容判断邮件是否为垃圾邮件，只需3个epoch，验证集准确率即超过99.6%。

PS：如果觉得以上项目写得还行，请轻点下fork哈，感谢！

其实PaddleHub也支持文本分类任务的迁移学习，而且它有一个巨大的优势：代码量低！

比如，我们尝试实现下PaddleHub文档中给的示例：

PaddleHub Transformer模型fine-tune文本分类（动态图）

注：原文档中存在一些问题，本项目已修正，代码请以项目为准。

代码步骤

使用PaddleHub Fine-tune API进行Fine-tune可以分为4个步骤。

Step1: 选择模型

%set_env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

import paddlehub as hub
import paddle

model = hub.Module(name='ernie_tiny', version='2.0.1', task='seq-cls', num_classes=2)

Step2: 下载并加载数据集

train_dataset = hub.datasets.ChnSentiCorp(
    tokenizer=model.get_tokenizer(), max_seq_len=128, mode='train')
dev_dataset = hub.datasets.ChnSentiCorp(
    tokenizer=model.get_tokenizer(), max_seq_len=128, mode='dev')

Step3: 选择优化策略和运行配置

optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=5e-5, parameters=model.parameters())
trainer = hub.Trainer(model, optimizer, checkpoint_dir='test_ernie_text_cls', use_gpu=True)
# 为缩短演示时间，这里只训练一个epoch
trainer.train(train_dataset, epochs=1, batch_size=32, eval_dataset=dev_dataset)

# 在验证集上评估当前训练模型
trainer.evaluate(dev_dataset, batch_size=32)

Step4: 模型预测

import paddlehub as hub

data = [
    ['这个宾馆比较陈旧了，特价的房间也很一般。总体来说一般'],
    ['怀着十分激动的心情放映，可是看着看着发现，在放映完毕后，出现一集米老鼠的动画片'],
    ['作为老的四星酒店，房间依然很整洁，相当不错。机场接机服务很好，可以在车上办理入住手续，节省时间。'],
]
label_map = {0: 'negative', 1: 'positive'}

model = hub.Module(
    name='ernie_tiny',
    version='2.0.1',
    task='seq-cls',
    load_checkpoint='./test_ernie_text_cls/best_model/model.pdparams',
    label_map=label_map)
results = model.predict(data, max_seq_len=50, batch_size=1, use_gpu=False)
for idx, text in enumerate(data):
    print('Data: {} \t Lable: {}'.format(text[0], results[idx]))

输出结果：

Data: 这个宾馆比较陈旧了，特价的房间也很一般。总体来说一般 	 Lable: negative
Data: 怀着十分激动的心情放映，可是看着看着发现，在放映完毕后，出现一集米老鼠的动画片 	 Lable: negative
Data: 作为老的四星酒店，房间依然很整洁，相当不错。机场接机服务很好，可以在车上办理入住手续，节省时间。 	 Lable: negative

30行代码，就完成了Transformer模型的迁移学习！准确率还很高！

说到这，我们一定会想，能不能在自己的数据集上完成如此简单的迁移学习？当然可以，不过得加点代码——真的只需要一点点！

参考PaddleHub文本分类自定义数据集文档，当然，读者也可以看我这个项目，尝试下对源码的分析解读，然后自己运行下。

PaddleHub代码分析

首先，我们聚焦于前面的流程，发现自定义数据集其实只跟一个步骤高度相关，就是它：

Step2: 下载并加载数据集

train_dataset = hub.datasets.ChnSentiCorp(
    tokenizer=model.get_tokenizer(), max_seq_len=128, mode='train')
dev_dataset = hub.datasets.ChnSentiCorp(
    tokenizer=model.get_tokenizer(), max_seq_len=128, mode='dev')

使用AI Studio上查看源码的功能，我们找到了源代码中对ChnSentiCorp这个类的定义。

# 没错，这里是小写的chnsenticorp！用代码提示的时候会跳出来，读者可以和大写的`hub.datasets.ChnSentiCorp`函数对比下，被封装了
??hub.datasets.chnsenticorp

下面，在注释中对hub.datasets.chnsenticorp源代码进行解读。

from typing import Dict, List, Optional, Union, Tuple
import os

from paddlehub.env import DATA_HOME
from paddlehub.utils.download import download_data
from paddlehub.datasets.base_nlp_dataset import TextClassificationDataset
from paddlehub.text.bert_tokenizer import BertTokenizer
from paddlehub.text.tokenizer import CustomTokenizer

# 下载chnsenticorp数据集，会自动在默认路径解压
@download_data(url="https://bj.bcebos.com/paddlehub-dataset/chnsenticorp.tar.gz")
class ChnSentiCorp(TextClassificationDataset):
    """
    ChnSentiCorp is a dataset for chinese sentiment classification,
    which was published by Tan Songbo at ICT of Chinese Academy of Sciences.
    """

    # TODO(zhangxuefei): simplify datatset load, such as
    # train_ds, dev_ds, test_ds = hub.datasets.ChnSentiCorp(tokenizer=xxx, max_seq_len=128, select='train', 'test', 'valid')
    # 这里再次说明了相关的输入信息，其中，tokenizer要跟着加载模型来
    def __init__(self, tokenizer: Union[BertTokenizer, CustomTokenizer], max_seq_len: int = 128, mode: str = 'train'):
        """
        Args:
            tokenizer (:obj:`BertTokenizer` or `CustomTokenizer`):
                It tokenizes the text and encodes the data as model needed.
            max_seq_len (:obj:`int`, `optional`, defaults to :128):
                The maximum length (in number of tokens) for the inputs to the selected module,
                such as ernie, bert and so on.
            mode (:obj:`str`, `optional`, defaults to `train`):
                It identifies the dataset mode (train, test or dev).
        Examples:
            .. code-block:: python
                import paddlehub as hub

                tokenizer = hub.BertTokenizer(vocab_file='./vocab.txt')
                train_dataset = hub.datasets.ChnSentiCorp(tokenizer=tokenizer, max_seq_len=120, mode='train')
                dev_dataset = hub.datasets.ChnSentiCorp(tokenizer=tokenizer, max_seq_len=120, mode='dev')
                test_dataset = hub.datasets.ChnSentiCorp(tokenizer=tokenizer, max_seq_len=120, mode='test')

        """
        # base_path写死了，这是自定义数据集重点要修改的地方
        base_path = os.path.join(DATA_HOME, "chnsenticorp")
        if mode == 'train':
            data_file = 'train.tsv'
        elif mode == 'test':
            data_file = 'test.tsv'
        else:
            data_file = 'dev.tsv'
        super().__init__(
            base_path=base_path,
            tokenizer=tokenizer,
            max_seq_len=max_seq_len,
            mode=mode,
            data_file=data_file,
            # chnsenticorp数据集的标签就是0和1，所以label_list要根据数据集具体内容来的
            label_list=["0", "1"],
            # tsv文件有个标题栏
            is_file_with_header=True)

不难看出，其实就是到 https://bj.bcebos.com/paddlehub-dataset/chnsenticorp.tar.gz 下载并解压数据集后，继承TextClassificationDataset类，将解压后训练集、验证集、测试集的位置配置进去即可。

也就是说，只要让自己的数据集和chnsenticorp数据集格式一致，我们完全可以仿照ChnSentiCorp这个类的定义，进行数据集自定义，包括配置路径、指定tokenizer类型等。

封装的chnsenticorp数据集格式分析

!wget https://bj.bcebos.com/paddlehub-dataset/chnsenticorp.tar.gz

!tar -zxvf chnsenticorp.tar.gz

chnsenticorp数据集是tsv格式，除首行为标题外，每行都是（标签+分隔符+文本）的形式。

需要注意的是，由于ChnSentiCorp类是直接继承了TextClassificationDataset类，因此准备自定义数据集时，包括标题内容label text_a在内的全部格式都要与chnsenticorp数据集一致。

!head chnsenticorp/train.tsv

label	text_a
1	选择珠江花园的原因就是方便，有电动扶梯直接到达海边，周围餐馆、食廊、商场、超市、摊位一应俱全。酒店装修一般，但还算整洁。 泳池在大堂的屋顶，因此很小，不过女儿倒是喜欢。 包的早餐是西式的，还算丰富。 服务吗，一般
1	15.4寸笔记本的键盘确实爽，基本跟台式机差不多了，蛮喜欢数字小键盘，输数字特方便，样子也很美观，做工也相当不错
0	房间太小。其他的都一般。。。。。。。。。
0	1.接电源没有几分钟,电源适配器热的不行. 2.摄像头用不起来. 3.机盖的钢琴漆，手不能摸，一摸一个印. 4.硬盘分区不好办.
1	今天才知道这书还有第6卷,真有点郁闷:为什么同一套书有两种版本呢?当当网是不是该跟出版社商量商量,单独出个第6卷,让我们的孩子不会有所遗憾。
0	机器背面似乎被撕了张什么标签，残胶还在。但是又看不出是什么标签不见了，该有的都在，怪
0	呵呵，虽然表皮看上去不错很精致，但是我还是能看得出来是盗的。但是里面的内容真的不错，我妈爱看，我自己也学着找一些穴位。
0	这本书实在是太烂了,以前听浙大的老师说这本书怎么怎么不对,哪些地方都是误导的还不相信,终于买了一本看一下,发现真是~~~无语,这种书都写得出来
1	地理位置佳，在市中心。酒店服务好、早餐品种丰富。我住的商务数码房电脑宽带速度满意,房间还算干净，离湖南路小吃街近。

还要改什么？

确定了数据集形式，其实要改动的内容已经非常少了，总的来说，只有：

• 修改下载数据集为直接使用本地数据集
• base_path的文件路径设置也要相应修改

效果检验：用千言数据集数据进行迁移学习

数据集介绍——千言数据集：情感分析

情感分析旨在自动识别和提取文本中的倾向、立场、评价、观点等主观信息。它包含各式各样的任务，比如句子级情感分类、评价对象级情感分类、观点抽取、情绪分类等。情感分析是人工智能的重要研究方向，具有很高的学术价值。同时，情感分析在消费决策、舆情分析、个性化推荐等领域均有重要的应用，具有很高的商业价值。

近两年，NLP技术发展较快，一个趋势是大家不再过度关注模型在单一数据的效果，开始逐渐关注模型在多个数据集的效果。基于此，百度与多位研究学者一起收集和整理了一个综合、全面的中文情感分析评测数据集，希望能进一步提升情感分析的研究水平，推动自然语言理解和人工智能技术的应用和发展。

本项目评测的情感分析数据集涵盖了是句子级情感分类（Sentence-level Sentiment Classification）任务。定义如下：

句子级情感分类

对于给定的文本d，系统需要根据文本的内容，给出其对应的情感类别s，类别s一般只包含积极、消极两类，部分数据集还包括中性类别。数据集中每个样本是一个二元组 <d, s> ，样例如下：

输入文本（d）：15.4寸笔记本的键盘确实爽，基本跟台式机差不多了，蛮喜欢数字小键盘，输数字特方便，样子也很美观，做工也相当不错

情感类别（s）：积极

注：数据集中1表示积极，0表示消极

# 为与chnsenticorp数据集进行区分，这里使用千言数据集中的NLPCC14-SC数据集
!unzip data/data53469/NLPCC14-SC.zip

NLPCC14-SC数据集没用提供验证集，因此需要我们自行切分。我们先查看下数据集内容，会发现它的标题与chnsenticorp数据集一致，因此，只需要重点关注数据集的切分即可。注意到NLPCC14-SC数据集的标签，这里还需要进行乱序处理。

!head NLPCC14-SC/train.tsv

label	text_a
1	请问这机不是有个遥控器的吗？
1	发短信特别不方便！背后的屏幕很大用起来不舒服，是手触屏的！切换屏幕很麻烦！
1	手感超好，而且黑色相比白色在转得时候不容易眼花，找童年的记忆啦。
1	！！！！！
1	先付款的   有信用
1	价格质量售后都很满意
1	书的质量和印刷都不错，字的大小也刚刚好，很清楚，喜欢
1	超级值得看的一个电影
1	今天突然看到卓越有卖这个的，可是韩国不是卖没有了吗。虽然是引进版的，可是之前也卖没有了。卓越从哪里找出来的啊

准备工具库

import os
import random
import numpy as np
import paddlehub as hub
import paddle
from typing import Dict, List, Optional, Union, Tuple
from paddlehub.datasets.base_nlp_dataset import TextClassificationDataset
from paddlehub.text.bert_tokenizer import BertTokenizer
from paddlehub.text.tokenizer import CustomTokenizer

切分数据集

# 读取tsv
def read_tsv(tsv):
    datas = []
    with open(tsv, 'r', encoding='UTF-8') as f:
        for i, line in enumerate(f):
            if i==0:
                continue
            else:
                data = line[:-1].split('\t')
                datas.append('\t'.join([data[0], data[1]])+'\n')
    return datas

# 写入tsv
def write_tsv(tsv, datas):
    with open(tsv, 'w', encoding='UTF-8') as f:
        for line in datas:
            f.write(line)

# 切分并转换
def split_dataset_change(tsv, split_num):
    datas = read_tsv(tsv)
    random.shuffle(datas)
    write_tsv(tsv, datas[:-split_num])
    write_tsv('/'.join(tsv.split('/')[:-1])+'/dev.tsv', datas[-split_num:])

# 我们将train.tsv的后500条切分到了dev.tsv文件中
split_dataset_change('NLPCC14-SC/train.tsv', 500)

选一个Transformer模型

PaddleHub还提供BERT等模型可供选择, 当前支持文本分类任务的模型对应的加载示例如下：

模型名	PaddleHub Module
ERNIE, Chinese	hub.Module(name='ernie')
ERNIE tiny, Chinese	hub.Module(name='ernie_tiny')
ERNIE 2.0 Base, English	hub.Module(name='ernie_v2_eng_base')
ERNIE 2.0 Large, English	hub.Module(name='ernie_v2_eng_large')
BERT-Base, English Cased	hub.Module(name='bert-base-cased')
BERT-Base, English Uncased	hub.Module(name='bert-base-uncased')
BERT-Large, English Cased	hub.Module(name='bert-large-cased')
BERT-Large, English Uncased	hub.Module(name='bert-large-uncased')
BERT-Base, Multilingual Cased	hub.Module(nane='bert-base-multilingual-cased')
BERT-Base, Multilingual Uncased	hub.Module(nane='bert-base-multilingual-uncased')
BERT-Base, Chinese	hub.Module(name='bert-base-chinese')
BERT-wwm, Chinese	hub.Module(name='chinese-bert-wwm')
BERT-wwm-ext, Chinese	hub.Module(name='chinese-bert-wwm-ext')
RoBERTa-wwm-ext, Chinese	hub.Module(name='roberta-wwm-ext')
RoBERTa-wwm-ext-large, Chinese	hub.Module(name='roberta-wwm-ext-large')
RBT3, Chinese	hub.Module(name='rbt3')
RBTL3, Chinese	hub.Module(name='rbtl3')
ELECTRA-Small, English	hub.Module(name='electra-small')
ELECTRA-Base, English	hub.Module(name='electra-base')
ELECTRA-Large, English	hub.Module(name='electra-large')
ELECTRA-Base, Chinese	hub.Module(name='chinese-electra-base')
ELECTRA-Small, Chinese	hub.Module(name='chinese-electra-small')

在本项目中，就先选择BERT-Base, Chinese这个模型，读者可以根据需要，选择想尝试的模型。

model = hub.Module(name='bert-base-chinese', version='2.0.1', task='seq-cls', num_classes=2)

写一个自定义数据集的类

其实就是依葫芦画瓢，不过这里将base_path指定为NLPCC14-SC目录。

class SelfDataset(TextClassificationDataset):
    def __init__(self, tokenizer: Union[BertTokenizer, CustomTokenizer], max_seq_len: int = 128, mode: str = 'train'):
        base_path = './NLPCC14-SC'
        if mode == 'train':
            data_file = 'train.tsv'
        elif mode == 'test':
            data_file = 'test.tsv'
        else:
            data_file = 'dev.tsv'
        super().__init__(
            base_path=base_path,
            tokenizer=tokenizer,
            max_seq_len=max_seq_len,
            mode=mode,
            data_file=data_file,
            label_list=["0", "1"],
            is_file_with_header=True)

加载数据集

注意这里tokenizer其实不需要自己指定，用model.get_tokenizer()要更加通用

# 加载训练集和验证集
train_dataset = SelfDataset(tokenizer=model.get_tokenizer(), max_seq_len=128, mode='train')
dev_dataset = SelfDataset(tokenizer=model.get_tokenizer(), max_seq_len=128, mode='dev')
test_dataset = SelfDataset(tokenizer=model.get_tokenizer(), max_seq_len=128, mode='test')

需要注意的是，这里不能直接加载原数据集里的test.tsv作为测试集，会报错。因为实际上chnsenticorp数据集的测试集是带标签的，NLPCC14-SC的首列其实只是序号，读者可以自己对比下。

!head NLPCC14-SC/test.tsv

!head chnsenticorp/test.tsv

选择优化策略和运行配置

接下来的步骤，和前面就没有区别了，当然checkpoint_dir目录可以指定一下，和前面训练的模型分开。

optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=1e-5, parameters=model.parameters())
trainer = hub.Trainer(model, optimizer, checkpoint_dir='test_bert_text_cls',use_gpu=True)
# 这里改为边训练边验证
trainer.train(train_dataset, epochs=3, batch_size=64, eval_dataset=dev_dataset, save_interval=1)

# 在验证集上评估当前训练模型
v_dataset, save_interval=1)

[外链图片转存中…(img-KOC85gCV-1635902146074)]

# 在验证集上评估当前训练模型
trainer.evaluate(dev_dataset, batch_size=64)

模型预测

data = [
    ['这个宾馆比较陈旧了，特价的房间也很一般。总体来说一般'],
    ['怀着十分激动的心情放映，可是看着看着发现，在放映完毕后，出现一集米老鼠的动画片'],
    ['作为老的四星酒店，房间依然很整洁，相当不错。机场接机服务很好，可以在车上办理入住手续，节省时间。'],
]
label_map = {0: 'negative', 1: 'positive'}

model = hub.Module(
    name='bert-base-chinese',
    version='2.0.1',
    task='seq-cls',
    load_checkpoint='./test_bert_text_cls/best_model/model.pdparams',
    label_map=label_map)
results = model.predict(data, max_seq_len=50, batch_size=1, use_gpu=False)
for idx, text in enumerate(data):
    print('Data: {} \t Lable: {}'.format(text[0], results[idx]))

注：更详细的配置项说明请查看文档