关于使用BERT进行意图识别与槽位填充的问题

DrWhiter · 发表于昨天 11:29

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本帖最后由 DrWhiter 于 2025-10-19 13:02 编辑

项目需要对网易云的私信消息进行筛选首先需要将投稿（e.g. "午间歌单周杰伦《告白气球》"）与普通的推广信息区分开然后需要进行槽类填充来获取相关的歌手信息听说BERT模型可以完成这样的工作但是找了一圈也没有发现相关的示例代码希望有大佬可以提供相关的示例或者说明非常感谢

FishC · 发表于昨天 11:30

当然可以！使用BERT模型进行意图识别和槽位填充是一个常见的自然语言处理任务。下面我将用简洁的示例代码和说明来帮助你理解如何实现。请注意，这些代码基于Python和Hugging Face的Transformers库，你需要先安装相关依赖（如transformers和torch）。

1. 意图识别（区分投稿和推广信息）
意图识别可以看作一个文本分类任务。我们使用BERT的序列分类模型，将输入文本分类为“投稿”或“推广”。

示例代码：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch
# 加载预训练模型和分词器（假设你已有一个训练好的模型，这里用示例模型）
model_name = 'bert-base-chinese' # 使用中文BERT模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2) # 2个类别：投稿和推广
# 示例文本
text = "午间歌单周杰伦《告白气球》"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
# 预测
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
predicted_class = torch.argmax(logits, dim=1).item()
# 输出结果（假设0代表推广，1代表投稿）
if predicted_class == 1:
print("这是投稿消息")
else:
print("这是推广信息")

复制代码

说明：
- 你需要用自己的数据训练模型，或者使用预训练模型微调。这里只是一个预测示例。
- 训练时，你需要准备带标签的数据集（文本和对应的意图标签）。

2. 槽位填充（提取歌手信息）
槽位填充是序列标注任务，我们使用BERT的标记分类模型，为每个token分配标签（如B-ARTIST、I-ARTIST、O）。

示例代码：

from transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification
import torch
# 加载预训练模型和分词器（假设已训练好槽位填充模型）
model_name = 'bert-base-chinese'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForTokenClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=3) # 假设3个标签：O, B-ARTIST, I-ARTIST
# 示例文本
text = "午间歌单周杰伦《告白气球》"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
# 预测
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
predictions = torch.argmax(logits, dim=2)
# 提取槽位（歌手信息）
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0])
labels = predictions[0].tolist()
artist = []
for token, label in zip(tokens, labels):
if label == 1: # 假设1代表B-ARTIST
artist.append(token)
elif label == 2: # 假设2代表I-ARTIST
artist.append(token)
# 合并token并清理（如去除##子词）
artist_text = tokenizer.convert_tokens_to_string(artist).replace(' ##', '')
print(f"提取的歌手：{artist_text}")

复制代码

说明：
- 标签定义示例：O（其他）、B-ARTIST（歌手开始）、I-ARTIST（歌手中间）。
- 实际应用中，你需要用标注数据训练模型（每个token都有标签）。
- 处理子词：BERT分词可能会将词拆开，代码中使用了简单清理。

结合使用建议
- 先进行意图识别，如果是投稿，再执行槽位填充。
- 训练模型需要标注数据：意图标签和槽位标签。
- 如果没有现成数据，你可以从少量样本开始，手动标注并微调BERT。

如果你有更多问题，欢迎继续讨论！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

DrWhiter · 发表于昨天 13:13

如何进行训练

FishC · 发表于昨天 13:14

DrWhiter 发表于 2025-10-19 13:13
如何进行训练

当然可以！训练BERT模型进行意图识别和槽位填充需要准备数据、加载预训练模型并进行微调。下面我将分步骤说明，并提供示例代码。请注意，这些代码基于Python和Hugging Face的Transformers库，你需要先安装依赖（如transformers、torch和datasets）。

训练步骤概述
1. 准备数据：标注意图标签（用于分类）和槽位标签（用于序列标注）。
2. 加载预训练模型：使用BERT基础模型。
3. 微调模型：在自定义数据上训练。
4. 评估和保存模型。

1. 意图识别训练（文本分类）
意图识别是将文本分类为预定义类别（如“投稿”或“推广”）。以下是训练示例：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import Dataset
import torch
# 步骤1: 准备示例数据（假设数据格式：文本和标签）
texts = ["午间歌单周杰伦《告白气球》", "推广优惠券", ...] # 你的文本列表
labels = [1, 0, ...] # 标签：0=推广，1=投稿
# 创建数据集
dataset = Dataset.from_dict({"text": texts, "label": labels})
# 步骤2: 加载分词器和模型
model_name = "bert-base-chinese"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)
# 分词函数
def tokenize_function(examples):
return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True, max_length=128)
tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
# 步骤3: 设置训练参数
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=8,
evaluation_strategy="no", # 假设无验证集，实际应添加
save_strategy="epoch",
)
# 步骤4: 训练
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_dataset,
)
trainer.train()
# 保存模型
trainer.save_model("./intent_model")

复制代码

说明：
- 数据准备：你需要一个带标签的数据集。标签应为整数（如0和1）。
- 训练参数：根据数据量调整epochs和batch_size。
- 评估：建议添加验证集以监控性能。

2. 槽位填充训练（序列标注）
槽位填充是为每个token分配标签（如B-ARTIST、I-ARTIST、O）。以下是训练示例：

from transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import Dataset
import torch
# 步骤1: 准备示例数据（文本和每个token的标签）
texts = ["午间歌单周杰伦《告白气球》", ...]
labels = [[0, 0, 1, 2, 0, 0], ...] # 标签列表：0=O, 1=B-ARTIST, 2=I-ARTIST（假设）
# 创建数据集
dataset = Dataset.from_dict({"tokens": texts, "ner_tags": labels})
# 步骤2: 加载分词器和模型
model_name = "bert-base-chinese"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForTokenClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=3) # 3个标签
# 分词和对齐标签函数
def tokenize_and_align_labels(examples):
tokenized_inputs = tokenizer(examples["tokens"], truncation=True, padding="max_length", max_length=128, is_split_into_words=True)
labels = []
for i, label in enumerate(examples["ner_tags"]):
word_ids = tokenized_inputs.word_ids(batch_index=i)
previous_word_idx = None
label_ids = []
for word_idx in word_ids:
if word_idx is None:
label_ids.append(-100) # 忽略特殊token
elif word_idx != previous_word_idx:
label_ids.append(label[word_idx])
else:
label_ids.append(-100) # 或处理子词（这里简单忽略）
previous_word_idx = word_idx
labels.append(label_ids)
tokenized_inputs["labels"] = labels
return tokenized_inputs
tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_and_align_labels, batched=True)
# 步骤3: 设置训练参数（类似意图识别）
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./slot_results",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=8,
save_strategy="epoch",
)
# 步骤4: 训练
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_dataset,
)
trainer.train()
# 保存模型
trainer.save_model("./slot_model")

复制代码

说明：
- 数据准备：标签必须与token对齐。例如，文本“周杰伦”可能被分词为[“周”, “杰”, “伦”]，标签应为[B-ARTIST, I-ARTIST, I-ARTIST]。
- 标签对齐：代码中使用word_ids处理BERT分词产生的子词，将子词标签设为-100（被忽略）。
- 实际应用：你需要大量标注数据来获得好效果。

重要提示
- 数据质量：确保标注准确。可以从少量数据开始，逐步扩展。
- 资源：训练需要GPU支持，否则可能很慢。
- 测试：训练后使用验证集评估模型性能。

如果你有具体数据或问题，欢迎进一步讨论！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

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