深度学习速通系列:如何使用bert和crf进行法律文书脱敏
使用BERT和CRF进行法律文书中的脱敏处理是一个复杂的过程,涉及多个步骤。下面我将详细展开每个步骤,包括数据标注、数据处理、模型微调、评估模型、导出模型以及使用模型。
步骤一:数据收集与标注
1. 数据收集
- 目标:收集包含敏感信息的法律文书。
- 来源:可以从公开的法律数据库、法院判决书或模拟生成的法律文本中获取数据。
2. 数据标注
- 工具选择:选择标注工具,如Label Studio、Prodigy或其他文本标注平台。
- 标注标准:
- 确定需要标注的敏感信息类型,例如:
- 姓名(B-PER, I-PER)
- 地址(B-LOC, I-LOC)
- 身份证号(B-ID, I-ID)
- 使用BIO格式进行标注:
B-*
表示该实体的开始部分。I-*
表示该实体的内部部分。O
表示非敏感信息。
- 确定需要标注的敏感信息类型,例如:
3. 标注示例
假设有以下句子:
张三住在北京市朝阳区。
标注结果应为:
张三 B-PER
住 O
在 O
北京 B-LOC
市 I-LOC
朝阳区 I-LOC
。 O
步骤二:数据预处理
1. 数据清洗
- 去除重复行、空值和无效数据。
- 确保所有标注均符合标准。
2. 数据分割
- 将数据集分成训练集、验证集和测试集。例如,采用70%训练,15%验证,15%测试的比例。
3. 数据格式化
- 将数据转换为模型可接受的格式,通常为输入文本和相应的标签序列。
import pandas as pd
# 加载标注数据
data = pd.read_csv('annotated_data.csv')
# 转换为模型输入格式
texts = data['text'].tolist()
labels = data['labels'].tolist() # 应为BIO格式
步骤三:微调模型
1. 环境准备
- 安装所需库:
pip install transformers torch sklearn seqeval
2. 创建自定义Dataset类
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from transformers import BertTokenizer
class LegalDocDataset(Dataset):
def __init__(self, texts, labels, tokenizer, max_len):
self.texts = texts
self.labels = labels
self.tokenizer = tokenizer
self.max_len = max_len
def __len__(self):
return len(self.texts)
def __getitem__(self, idx):
text = self.texts[idx]
label = self.labels[idx]
encoding = self.tokenizer(text,
return_tensors='pt',
padding='max_length',
truncation=True,
max_length=self.max_len)
item = {key: val.squeeze() for key, val in encoding.items()}
item['labels'] = torch.tensor(label, dtype=torch.long)
return item
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
max_len = 128
dataset = LegalDocDataset(texts, labels, tokenizer, max_len)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)
3. 加载BERT模型
from transformers import BertForTokenClassification
model = BertForTokenClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=num_classes)
4. 设置优化器
from torch.optim import AdamW
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
5. 训练循环
from tqdm import tqdm
import torch
model.train()
for epoch in range(num_epochs):
for batch in tqdm(dataloader):
optimizer.zero_grad()
outputs = model(**batch)
loss = outputs.loss
loss.backward()
optimizer.step()
步骤四:评估模型
1. 模型评估函数
- 定义评估指标,通常使用F1-score来衡量模型性能。
from sklearn.metrics import f1_score
def evaluate_model(model, dataloader):
model.eval()
all_preds, all_labels = [], []
with torch.no_grad():
for batch in dataloader:
outputs = model(**batch)
preds = outputs.logits.argmax(dim=-1).numpy()
all_preds.extend(preds)
all_labels.extend(batch['labels'].numpy())
return f1_score(all_labels, all_preds, average='weighted')
2. 在验证集上评估
val_f1 = evaluate_model(model, validation_dataloader)
print(f"Validation F1 Score: {val_f1}")
步骤五:导出模型
1. 保存模型
- 在训练完成后,保存模型以便后续使用。
model.save_pretrained('saved_model')
tokenizer.save_pretrained('saved_model')
步骤六:使用模型进行脱敏
1. 加载模型和Tokenizer
from transformers import BertForTokenClassification, BertTokenizer
model = BertForTokenClassification.from_pretrained('saved_model')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('saved_model')
2. 编写脱敏函数
def predict_and_mask(text):
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True, max_length=max_len)
outputs = model(**inputs)
predictions = outputs.logits.argmax(dim=-1).numpy()[0]
masked_text = []
for token, prediction in zip(inputs['input_ids'][0], predictions):
word = tokenizer.decode([token])
if prediction == sensitive_label_id: # 假设这是敏感标签ID
masked_text.append("[MASK]")
else:
masked_text.append(word)
return ' '.join(masked_text)
# 示例文本
text = "张三住在北京市朝阳区。"
masked_output = predict_and_mask(text)
print(masked_output)
总结
以上步骤详细介绍了如何使用BERT和CRF进行法律文书的脱敏处理,包括数据标注、预处理、模型微调、评估、导出和使用模型等环节。每一步都可以根据实际需求进行调整,以便更好地满足特定的应用场景。
原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_51455837/article/details/142745569
免责声明:本站文章内容转载自网络资源,如本站内容侵犯了原著者的合法权益,可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网(zxcms.com)!