基于pytorch实现的在线问诊语义相似度判断源代码+模型+数据集，医学搜索词相关性判断

# 【NLP】医学搜索Query相关性判断 预训练模型链接在下面，需要自己去下载，解压后有三个文件bert_config.json, pytorch_model.bin, vocab.txt, 将这些放到pretrain_models相应模型目录下。 希望大家不要就像完成任务一样只是跑通而已，代码并不难，重要的是理解代码。各位复现不出来就算了吧，真的很玄学的，代码看看就行了，我当初也调了20天左右。 ------ ## 1.任务 Query（即搜索词）之间的相关性是评估两个Query所表述主题的匹配程度，即判断Query-A和Query-B是否发生转义，以及转义的程度。 给定Query-A和Query-B，判断他们之间的相关性。 - 2分：表示A与B等价，表述完全一致 - 1分：B为A的语义子集，B指代范围小于A - 0分：B为A的语义父集，B指代范围大于A； 或者A与B语义毫无关联 ## 2.参考 本人小白一枚，方案照着[“公益AI之星”挑战赛-新冠疫情相似句对判定大赛第二名方案](https://github.com/thunderboom/text_similarity)做的，这是“公益AI之星”挑战赛[比赛链接](https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231776/introduction)。 ## 3.数据增强 原始数据标签0，1，2对应的数量分别为8946，2603，3451 使用传递性生成数据，原始数据qeury1\query2\label=2和query1\quey3\label=2，则可生成数据query2\query3\label=2。 而如果标签为0或1，则传递性可能失效，但是经本人尝试，额外增强0和1标签对准确率略有提，我猜测是大多数据仍满足传递性，数据得到增强，不满足的则降低了模型过拟合 数据增强比例：考虑到正负样本均衡， 标签0，1，2增强比例分别设置为0.1，0.15，0.3 ## 4.模型选择 使用预训练模型Bert作为基础模型结构，在pooler层后加了简单的全连接层和Sigmoid激活层。 **预训练模型选择** - ERNIE 在医疗数据中，往往会存在较多的实体概念；此外文本相似度作为问答任务的子任务，数据描述类型也偏向于口语。ERNIE是百度提出的知识增强的语义表示模型，通过对词、实体等语义单元的掩码，使模型学习完整概念的语义表示，其训练语料包括了百科类文章、新闻资讯、论坛对话。因此ERNIE能够更准确表达语句中实体的语义，且符合口语的情景。 - Roberta_large Roberta_large是目前大多数NLP任务的SOTA模型。在Roberta_large中文版本使用了动态掩码、全词掩码，增加了训练数据，并改变了生成的方式和语言模型的任务。因此，在医疗文本上，Roberta_large能更好地对文本进行编码。 - Roberta_large_pair Roberta_large_pair是针对文本对任务提出的专门模型，能够较好地处理语义相似度或句子对问题。因此，在医疗文本相似度任务上，往往能够取得更好的结果。 **预训练模型下载地址** ERNIE:https://github.com/649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch Roberta_large:https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm Roberta_large_pair:https://github.com/CLUEbenchmark/CLUEPretrainedModels ## 5 模型融合 **单个模型最佳正确率** - ERNIE: 0.8321 - Roberta_large_wwm: 0.8534 - Roberta_large_pair: 0.8578 my_model: 链接：https://pan.baidu.com/s/1bREYalWZawjrKQJZByLr2A?pwd=104a 提取码：104a **融合模型正确率** 我反感模型融合，纯粹是为了提升正确率提升排名，浪费大量的算力获取一点不大的提升。 其实仅用Roberta_large_pair的效果就已经很好了，但为了提升排名还是得这样做 模型融合后正确率为0.8672， 融合方式为使用三个模型的输出概率乘对应权重相加，再取最大值的索引： ``` weight1, weight2, weight3 = 0.5, 0.35, 0.05 final_output = weight1*outputs_pair+weight2*outputs_wwm+weight3*outputs_ernie max = np.max(final_output, axis=1).reshape(-1, 1) labels = np.where(final_output == max)[1] ``` ## 6.代码说明 ### 6.1 代码文件结构 ``` ├── code │   ├── bert.py │   ├── data_augment.py │   ├── DataProcessor.py │   ├── run_ernie.py │   ├── run_large_roberta_pair.py │   ├── run_large_roberta_wwm_ext.py │   ├── test.py │   ├── test_mix.py │   ├── train_eval.py │   └── utils.py ├── data │   ├── KUAKE │   │   ├── KUAKE-QQR_dev.json │   │   ├── KUAKE-QQR_test.json │   │   └── KUAKE-QQR_train.json ├── longging │ │── ernie │ │── roberta_large_pair │ │── roberta_wwm_large ├── my_model ├── prediction_result ├── pretrain_models │ │── ERNIE │ │── roberta_large_pair │ │── roberta_wwm_large_ext └── README.md ``` ### 6.2 代码文件说明 1、 code部分 ``` * bert.py bert模型文件 * utils.py 包含数据加载，特征转换等一些小的接口 * train_eval.py 主要为模型训练、验证和测试的底层接口 * run_ernie.py 单独运行ERNIE模型 * run_large_roberta_pair.py 单独运行roberta_large_pair模型 * run_large_roberta_wwm_ext.py 单独运行roberta_large_wwm_ext模型 * data_augment.py 单独运行，获取增强数据集 * test 单独使用一个模型预测 * test_mix 模型融合预测 ``` 2、 其他部分 ``` data 文件夹 为官方提供的原始数据 logging 文件夹 运行每个模型产生的logging日志 my_model 文件夹 自己训练的模型 pretrain_models 文件夹 预训练模型文件夹 prediction_result 文件夹 预测结果 ``` ## 7.运行环境 * GPU RTX3090 * ubuntu 20.04.1 * cuda == 11.3 * python == 3.8.13 * pytorch == 1.10.1 * transformers==4.21.1 * numpy==1.22.4 ## 8.运行说明 ### 8.1 数据增强 ``` # 1. 进入code文件夹下 > cd code # 2. 运行data_augment.py文件，进行数据扩充 > python data_augment.py ``` 注： 请先确保项目目录下data/KUAKE存在json文件; 你也可以修改数据增强比例。 ### 8.2 训练 ``` # 1. 进入code文件夹下 > cd code # 2. 有三个训练文件，可以随意选择，以run_ernie.py为例, 进行模型训练 > python run_ernie.py ``` 注： 请先确保下载预训练权重文件到pretrain_models/ERNIE; 训练后会在logging/ernie下生成log文件；模型会保存到my_model ### 8.3 预测 根据模型先修改test.py设置模型名字和路径，再运行test.py, 例如 ``` model_name = 'ernie' model_path = '../my_model/best_ernie.pkl' ``` 结果会保存到prediction_result 如需预测混合模型，需要训练好三个模型，设置test_mix.py中模型路径和模型权重，运行test_mix.py