fastHan

致歉：fastHan的模型因为服务器故障导致参数丢失，暂时停止服务。我们将尽快开始下一版迭代，敬请期待。同时，如果有已经下载或保存参数的朋友，恳请您与我们联系，万分感谢。

简介

fastHan是基于fastNLP与pytorch实现的中文自然语言处理工具，像spacy一样调用方便。

其内核为基于BERT的联合模型，其在15个语料库中进行训练，可处理中文分词、词性标注、依存分析、命名实体识别多项任务。

从fastHan2.0开始，fastHan在原有的基础上，增加了对古汉语分词、古汉语词性标注的处理。此外，fastHan还可以处理中文AMR任务。fastHan在各项任务均有不错表现，在部分数据集上接近甚至超越SOTA模型。

最后，如果您对古汉语分词、词性标注非常感兴趣，您也可以关注实验室另外一个工作bert-ancient-chinese（论文）。

For English README, you can click here

引用

如果您在工作中使用了fastHan工具，您可以引用这篇论文： Zhichao Geng, Hang Yan, Xipeng Qiu and Xuanjing Huang, fastHan: A BERT-based Multi-Task Toolkit for Chinese NLP, ACL, 2021.

@inproceedings{geng-etal-2021-fasthan,
  author = {Geng, Zhichao and Yan, Hang and Qiu, Xipeng and Huang, Xuanjing},
  title = {fastHan: A BERT-based Multi-Task Toolkit for Chinese NLP},
  booktitle = {Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing: System Demonstrations},
  year = {2021},
  pages = {99--106}, 
  url = {https://aclanthology.org/2021.acl-demo.12}
}

安装指南

fastHan需要以下依赖的包：

torch>=1.8.0
fastNLP>=1.0.0
- 特别注意：2.0版本以前的fastHan依赖的fastNLP版本低于1.0.0。
transformers>=4.0.0
fastHan2.0可能还使用了其他一些常见的包，如果在使用过程中碰见找不到包提示，直接使用pip安装即可。
- datasets==2.7.0
- pandas==1.5.1
- numpy==1.22.2

版本更新:

1.1版本的fastHan与0.5.5版本的fastNLP会导致import error。如果使用1.1版本的fastHan，请使用0.5.0版本的fastNLP。
1.2版本的fastHan修复了fastNLP版本兼容问题。小于等于1.2版本的fastHan在输入句子的首尾包含空格、换行符时会产生BUG。如果字符串首尾包含上述字符，请使用 strip 函数处理输入字符串。
1.3版本的fastHan自动对输入字符串做 strip 函数处理。
1.4版本的fastHan加入用户词典功能（仅限于分词任务）
1.5版本的fastHan
- 修正了Parsing任务中可能会出现的Value Error
- 修改结果的返回形式，默认以list的形式返回
- 可以通过url路径加载模型
1.6版本的fastHan
- 将用户词典功能扩充到所有任务
- 可以在返回值中包含位置信息
1.7版本的fastHan
- 添加finetune功能
2.0版本的fastHan
- **训练数据集：**新增了《人民日报》数据集、《左传》数据集进行训练
- **模型架构：**在原来的基础了引入了prompt技术，进一步提升了模型的能力
- **问题修复：**修复了基础功能当传入的句子过多而导致显存、内存使用量剧增的问题
- **新增功能：**新增了中文AMR能力

可执行如下命令完成安装：

pip install fastHan

或者可以通过github安装：

git clone git@github.com:fastnlp/fastHan.git
cd fastHan
python setup.py install

快速上手

fastHan的使用极为简单，只需两步：加载模型、将句子输入模型。

加载模型

执行以下代码可以加载fastHan模型：

from fastHan import FastHan
model=FastHan()

此时若用户为首次初始化模型，将自动从服务器中下载参数。

fastHan2.0模型基于12层BERT模型，如果需要使用更小的模型，可以下载fastHan2.0之前的版本。

执行以下代码可以加载FastCAMR模型：

from fastHan import FastCAMR
camr_model=FastCAMR()

此时若用户为首次初始化模型，将自动从服务器中下载参数。

此外，对于手动下载模型的用户以及保存过微调模型的用户，可以使用模型路径加载模型。下载压缩包并解压后，可将对应路径通过url参数传入。一则使用模型路径加载模型的例子如下：

model=FastHan(url="/remote-home/pywang/finetuned_model")
camr_model=FastCAMR(url="/remote-home/pywang/finetuned_camr_model")

输入句子

模型对句子进行依存分析、命名实体识别的简单例子如下：

sentence="郭靖是金庸笔下的男主角。"
answer=model(sentence)
print(answer)
answer=model(sentence,target="Parsing")
print(answer)
answer=model(sentence,target="NER")
print(answer)

模型将会输出如下信息：

[['郭靖', '是', '金庸', '笔', '下', '的', '男', '主角', '。']]
[[['郭靖', 2, 'top', 'NR'], ['是', 0, 'root', 'VC'], ['金庸', 4, 'nn', 'NR'], ['笔', 5, 'lobj', 'NN'], ['下', 8, 'assmod', 'LC'], ['的', 5, 'assm', 'DEG'], ['男', 8, 'amod', 'JJ'], ['主角', 2, 'attr', 'NN'], ['。', 2, 'punct', 'PU']]]
[[['郭靖', 'NR'], ['金庸', 'NR']]]

可选参数：

target: 可在'CWS', 'POS', 'CWS-guwen', 'POS-guwen', 'NER', 'Parsing'六个选项中取值，模型将分别进行中文分词（现代汉语）、词性标注（现代汉语）、中文分词（古代汉语）、词性标注（古代汉语）、命名实体识别、依存分析任务，模型默认进行CWS任务。
- 词性标注任务包含了分词的信息，而依存分析任务又包含了分词任务。命名实体识别任务相较其他任务独立。
- 模型的POS、Parsing任务均使用CTB标签集。NER使用msra标签集。
use_dict: 是否使用用户词典，默认为False。
return_list：是否以list形式传递返回值。默认为True。
return_loc: 是否将词的位置信息返回，默认为False。可用于spanF metric的评估。

模型对句子进行中文CAMR的简单例子如下：

sentence = "这样 的 活动 还 有 什么 意义 呢 ？"
answer = camr_model(sentence)
for ans in answer:
    print(ans)

模型将会输出如下信息：

(x5/有-03
        :mod()(x4/还)
        :arg1()(x7/意义
                :mod()(x11/amr-unknown))
        :mode(x12/interrogative)(x13/expressive)
        :time(x2/的)(x3/活动-01
                :arg0-of(x2/的-01)(x1/这样)))

特别注意的是，输入到fastCAMR模型中的句子必须是用空格隔开分词的句子。如果原始的句子并没有经过分词，可以先通过fastHan的分词功能进行分词，在将通过空格分隔开词汇的句子输入到fastCAMR句子中。

切换设备

可使用模型的 set_device 函数，令模型在cuda上运行或切换回cpu，示例如下：

model.set_device('cuda:0')
model.set_device('cpu')
camr_model.set_device('cuda:0')
camr_model.set_device('cpu')

进阶功能

微调模型

用户可以根据自己的需求在新的数据集上进行微调，一则微调的例子如下方所示：

from fastHan import FastHan

model=FastHan()

# train data file path
cws_url='train.dat'

model.set_device(0)
model.finetune(data_path=cws_url,task='CWS',save=True,save_url='finetuned_model')

微调前设置set_device函数可实用GPU加速。微调时需要将用于训练的数据按格式放到一个文件里。

对于CWS任务，则要求每行一条数据，每个词用空格分隔开。

Example:

上海 浦东 开发 与 法制 建设 同步
新华社 上海 二月 十日 电 （ 记者 谢金虎 、 张持坚 ）
...

对于NER任务，要求按照MSRA数据集的格式与标签集。

Example:

札 B-NS
幌 E-NS
雪 O
国 O
庙 O
会 O
。 O

主 O
道 O
上 O
的 O
雪 O

...

对于CWS-guwen, 由于训练样本制约, 本模型暂不支持单纯的对古文分词进行训练。

对于POS-guwen, 要求按照如下格式, 每个句子一行。

Example:

春秋/n 左傳/n 定公/nr
元年/t ，/w 春/n ，/w 王/n 正月/t 辛巳/t ，/w 晉/ns 魏舒/nr 合/v 諸侯/n 之/u 大夫/n 于/p 狄泉/ns ，/w 將/d 以/c 城/n 成周/ns 。/w
魏子/nr 蒞政/v 。/w
...

对于POS和dependency parsing，要求按照CTB9的格式与标签集。

Example:

1       印度    _       NR      NR      _       3       nn      _       _
2       海军    _       NN      NN      _       3       nn      _       _
3       参谋长  _       NN      NN      _       5       nsubjpass       _       _
4       被      _       SB      SB      _       5       pass    _       _
5       解职    _       VV      VV      _       0       root    _       _

1       新华社  _       NR      NR      _       7       dep     _       _
2       新德里  _       NR      NR      _       7       dep     _       _
3       １２月  _       NT      NT      _       7       dep     _       _
...

该函数有如下参数：

data_path: str，用于微调的数据集文件的路径。
task：str，此次微调的任务，可选值'CWS','POS','CWS-guwen','POS-guwen','Parsing','NER'。
lr：float，微调的学习率。默认取1e-5。
n_epochs：int，微调的迭代次数，默认取1。
batch_size:int，每个batch的数据数量，默认为8。
save:bool，是否保存微调后的模型，默认为False。
save_url:str，若保存模型，则此值为保存模型的路径。

camr_model也拥有微调功能，一则微调的例子如下方所示：

from fastHan import FastCAMR

camr_model=FastCAMR()

# train data file path
cws_url='train.dat'

camr_model.set_device(0)
camr_model.finetune(data_path=cws_url,save=True,save_url='finetuned_model')

微调前设置set_device函数可实用GPU加速。微调时需要将用于训练的数据按格式放到一个文件里。

数据集文件的格式要依照中文AMR语料库CAMR1.0的格式, 如下所示。

Example:

# ::id export_amr.1322 ::2017-01-04
# ::snt 这样 的 活动 还 有 什么 意义 呢 ？
# ::wid x1_这样 x2_的 x3_活动 x4_还 x5_有 x6_什么 x7_意义 x8_呢 x9_？ x10_
(x5/有-03 
    :mod()(x4/还) 
    :arg1()(x7/意义 
        :mod()(x11/amr-unknown)) 
    :mode()(x2/的) 
    :mod-of(x12/的而)(x1/这样))


# ::id export_amr.1327 ::2017-01-04
# ::snt 并且 还 有 很多 高层 的 人物 哦 ！
# ::wid x1_并且 x2_还 x3_有 x4_很多 x5_高层 x6_的 x7_人物 x8_哦 x9_！ x10_
(x11/and 
    :op2(x1/并且)(x3/有-03 
        :mod()(x2/还) 
        :arg1()(x7/人物 
            :mod-of(x6/的)(x5/高层) 
            :quant()(x12/-))) 
    :mode()(x13/- 
        :expressive()(x14/-)))
        
...

相关格式的含义请详见中文AMR语料库CAMR1.0的标准。

该函数有如下参数：

:param str data_path: 用于微调的数据集文件的路径。
:param float lr: 微调的学习率。默认取1e-5。
:param int n_epochs: 微调的迭代次数, 默认取1。
:param int batch_size: 每个batch的数据数量, 默认为8。
:param bool save: 是否保存微调后的模, 默认为False。
:param str save_url: 若保存模型，则此值为保存模型的路径。

词典分词

用户可以使用模型的 add_user_dict 函数添加自定义词典，该词典会影响模型在分词任务中的权重分配。进行分词任务时，首先利用词典进行正向、反向最大匹配法进行分词，并将词典方法的分词结果乘上权重系数融入到深度学习模型的结果中。该函数的参数可以是由词组成的list，也可以是文件路径（文件中的内容是由'\n'分隔开的词）。

用户可使用 set_user_dict_weight 函数设置权重系数（若不设置，默认为0.05）。我们在大规模的训练语料库中发现0.05-0.1即可取得较好的结果。条件允许的情况下，用户也可以自行设置验证集、测试集，找到最适合自己任务的权重系数。

添加完用户词典后，需要在调用模型时令 use_dict 参数为True。

用户可调用 remove_user_dict 移除之前添加的用户词典。

使用用户词典影响分词的一则例子如下：

sentence="奥利奥利奥"
print(model(sentence))
model.add_user_dict(["奥利","奥利奥"])
print(model(sentence,use_dict=True))

输出为：

[['奥利奥利奥']]
[['奥利', '奥利奥']]

分词风格

分词风格，指的是训练模型中文分词模块的10个语料库，模型可以区分这10个语料库，设置分词style为S即令模型认为现在正在处理S语料库的分词。所以分词style实际上是与语料库的覆盖面、分词粒度相关的。如本模型默认的CTB语料库分词粒度较细。如果想切换不同的粒度，可以使用模型的 set_cws_style 函数，例子如下：

sentence="一个苹果。"
print(model(sentence,'CWS'))
model.set_cws_style('cnc')
print(model(sentence,'CWS'))

模型将输出如下内容：

[['一', '个', '苹果', '。']]
[['一个', '苹果', '。']]

对语料库的选取参考了下方CWS SOTA模型的论文，共包括：SIGHAN 2005的 MSR、PKU、AS、CITYU 语料库，由山西大学发布的 SXU 语料库，由斯坦福的CoreNLP 发布的 CTB6 语料库，由国家语委公布的 CNC 语料库，由王威廉先生公开的微博树库 WTB，由张梅山先生公开的诛仙语料库 ZX，Universal Dependencies 项目的 UD 语料库。

输入与输出

输入模型的可以是单独的字符串，也可是由字符串组成的列表。在fastHan2.0之前，如果输入的是列表，模型将一次性处理所有输入的字符串，所以请自行控制 batch size。从FastHan2.0开始，将不受输入的list大小的限制。

模型的输出可以是python的list，也可以是fastHan中自定义的Sentence与Token类。模型默认返回list。

如果将"return_list"参数设为False，模型将输出一个由sentence组成的列表，而每个sentence又由token组成。每个token本身代表一个被分好的词，有pos、head、head_label、ner、loc属性，代表了该词的词性、依存关系、命名实体识别信息、起始位置。

一则输入输出的例子如下所示：

sentence=["我爱踢足球。","林丹是冠军"]
answer=model(sentence,'Parsing',return_list=False)
for i,sentence in enumerate(answer):
    print(i)
    for token in sentence:
        print(token,token.pos,token.head,token.head_label)

上述代码将输出如下内容：

0
我 PN 2 nsubj
爱 VV 0 root
踢 VV 2 ccomp
足球 NN 3 dobj
。 PU 2 punct
1
林丹 NR 2 top
是 VC 0 root
冠军 NN 2 attr
！ PU 2 punct

可在分词风格中选择'as'、'cityu'进行繁体字分词，这两项为繁体语料库。

此外，由于各项任务共享词表、词嵌入，即使不切换模型的分词风格，模型对繁体字、英文字母、数字均具有一定识别能力。

模型表现

泛化能力测试

对于NLP工具包来说，最重要的就是泛化能力，即在未知数据集里的表现。我们选取了样本较为复杂的Weibo数据集。我们在Weibo的dev集和test集进行了分词测试，并与jieba、THULAC、LTP4.0、SnowNLP进行了对比，对比结果如下（spanF metric）。

数据集	SnowNLP	jieba	THULAC	LTP4.0 base	fastHan large	fastHan (fine-tuned)
Weibo dev_set	0.7999	0.8319	0.8649	0.9182	0.9314	0.9632
Weibo test_set	0.7965	0.8358	0.8665	0. 9205	0.9338	0.9664

作为可以现成使用的工具，fastHan的准确率相较于SnowNLP、jieba、THULAC有较大提升。相较于LTP 4.0-base，fastHan的准确率更高，且模型更小（262MB：492MB）。在finetune之后，fastHan的准确率也提升明显。

准确率测试

模型在以下数据集进行训练和准确性测试：

CWS：AS, CITYU, CNC, CTB, MSR, PKU, SXU, UDC, WTB, ZX
NER：MSRA、OntoNotes
POS & Parsing：CTB9

注：模型在训练NER OntoNotes时将其标签集转换为与MSRA一致。

模型在ctb分词语料库的前800句进行了速度测试，平均每句有45.2个字符。测试环境为私人电脑， Intel Core i5-9400f + NVIDIA GeForce GTX 1660ti，batch size取8。经测试依存分析运行速度较慢，其他各项任务运行速度大致相同。。

最终模型取得的表现如下：

任务	CWS	POS	NER MSRA	CWS-guen	POS-guwen	NER OntoNotes	Parsing	速度(句/s),cpu	速度(句/s)，gpu
SOTA模型	97.1	93.15	96.09	——	——	81.82	81.71	——	——
base模型	97.27	94.88	94.33	——	——	82.86	76.71	25-55	22-111
large模型	97.41	95.66	95.50	——	——	83.82	81.38	14-28	21-97
FastHan2.0	97.50	95.92	95.79	93.29	86.53	82.76	81.31	2-10	20-60

表格中单位为百分数。CWS的成绩是10项任务的平均成绩。SOTA模型的数据来自笔者对网上资料及论文的查阅，如有缺漏请指正，不胜感激。

在fastHan2.0中，相关的古汉语处理已经达到了很高的水平，如果您追求更好的性能，并且对BERT以及transformers库有一定的了解，欢迎了解实验室的另外一个工作bert-ancient-chinese。

这五项SOTA表现分别来自如下五篇论文：

Huang W, Cheng X, Chen K, et al. Toward Fast and Accurate Neural Chinese Word Segmentation with Multi-Criteria Learning.[J]. arXiv: Computation and Language, 2019.
Hang Yan, Xipeng Qiu, and Xuanjing Huang. "A Graph-based Model for Joint Chinese Word Segmentation and Dependency Parsing." Transactions of the Association for Computational Linguistics 8 (2020): 78-92.
Meng Y, Wu W, Wang F, et al. Glyce: Glyph-vectors for Chinese Character Representations[J]. arXiv: Computation and Language, 2019.
Xiaonan Li, Hang Yan, Xipeng Qiu, and XuanjingHuang. 2020. FLAT: Chinese NER using flat-latticetransformer.InProceedings of the 58th AnnualMeeting of the Association for Computational Lin-guistics, pages 6836–6842, Online. Association forComputational Linguisti

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