Pytext上手——Intent-Slot 模型实战

对话系统里，首先要对用户的输入进行领域、意图识别和槽抽取。深度学习发展以后，意图识别的方法多使用深度学习的算法，使用CNN对意图进行多分类，领域分类和意图分类较为类似。而槽的预测可以看成是标签序列预测问题。例如句子“我想听周杰伦的菊花台”，标签可以定义为“O O O B-singer M-singer E-singer O B-song M-song E-song”。标签序列预测多使用CRF，RNN，LSTM，LSTM+crf的模型。 链接： www.zhihu.com/question/22…

2 槽位填充

槽位填充可以理解为一个序列标注的问题，我们训练范例{(x^((n)),y^((n)) ):n=1,……，N}，然后我们想要识别学到一个函数f∶x→y，这个函数能够匹配输入序列x和相应的标签序列y。在槽位填充中，输入序列和标签序列长度相同，因此排列是准确的。

3 数据集ATIS

ATIS数据集包含4978训练数据和893个测试数据，文本内容为客服对话，意图一共有26类。查询话语中的每个标记与填充IOB标签的插槽对齐，也就是上面图片中Sentence和Slots都是一一对齐的。

4 Pytext实战

本部分内容主要参考官方的文档 Train Intent-Slot model on ATIS Dataset ,有些地方稍微出入。

4.1 安装

目前Pytext只支持 Linux 和Mac系统，在命令行输入下面语句安装：

pip install pytext-nlp
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4.2 文件准备

4.3 数据预处理

python3 demo/atis_joint_model/data_processor.py --download-folder atis/ --output-directory demo/atis_joint_model/
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4.4 模型训练

pytext train < demo/atis_joint_model/atis_joint_config.json
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在没有使用GPU的情况下，训练需要30分钟左右

模型训练完毕时，我们通过 atis_joint_config.json 看到，结果文件和模型保存到 tmp目录下

4.6 模型导出

保存PyTorch模型时，简单的使用pickle进行序列化。这意味着简单的代码更改（例如，单词嵌入更新）可能导致与已部署模型的向后不兼容。为了解决此问题，可以使用内置的ONNX集成将模型导出为Caffe2格式。无论PyText或开发代码中的更改如何，导出的Caffe2模型都具有相同的行为。

在命令行中分别输入下面两行语句

CONFIG=demo/atis_joint_model/atis_joint_config.json
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pytext export --output-path exported_model.c2 < "$CONFIG"
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4.5 模型评估

我们可以使用 pytext test 来测试模型在测试集上的表现

pytext test < "$CONFIG"
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4.6 模型应用

我们可以将训练的模型部署成一个web应用，新建文件 flask_app.py

import sys
import flask
import pytext

config_file = sys.argv[1]
model_file = sys.argv[2]

config = pytext.load_config(config_file)
predictor = pytext.create_predictor(config, model_file)

app = flask.Flask(__name__)

@app.route('/get_flight_info', methods=['GET', 'POST'])
def get_flight_info():
    text = flask.request.data.decode()

    # Pass the inputs to PyText's prediction API
    result = predictor({"raw_text": text})

    # Results is a list of output blob names and their scores.
    # The blob names are different for joint models vs doc models
    # Since this tutorial is for both, let's check which one we should look at.
    doc_label_scores_prefix = (
        'scores:' if any(r.startswith('scores:') for r in result)
        else 'doc_scores:'
    )

    # For now let's just output the top document label!
    best_doc_label = max(
        (label for label in result if label.startswith(doc_label_scores_prefix)),
        key=lambda label: result[label][0],
    # Strip the doc label prefix here
    )[len(doc_label_scores_prefix):]

    return flask.jsonify({"question": f"Are you asking about {best_doc_label}?"})

app.run(host='0.0.0.0', port='8080', debug=True)
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执行

python flask_app.py "$CONFIG" exported_model.c2
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然后打开另一个Terminal，我们测试下服务： 测试1

curl http://localhost:8080/get_flight_info -H "Content-Type: text/plain" -d  "I am looking for flights from San Francisco to Minneapolis"

{
  "question": "Are you asking about flight?"
}

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测试2

curl http://localhost:8080/get_flight_info -H "Content-Type: text/plain" -d  "How much does a trip to NY cost?"

{
  "question": "Are you asking about airfare?"
}

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测试3

curl http://localhost:8080/get_flight_info -H "Content-Type: text/plain" -d  "Which airport should I go to?"

{
  "question": "Are you asking about airport?"
}
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我们可以看到，模型将3次的意图都识别到了。