Transformer-based-pretrained-model-for-event-extraction

使用BERT/OpenAI-GPT2/ALBERT/XLM/Roberta/XLNet/Ctrl/DistilBert/TransfoXL等预训练语言模型在ace2005数据集上进行事件抽取任务。

代码在nlpcl-lab / bert-event-extraction框架上修改，使用transformers包和CRF模型替换了原项目的模型构建部分。

模型整体采用序列标注的方式，未使用任何辅助信息。 先用crf做触发词识别，再根据触发词识别结果再用crf进行论元识别。

预训练模型选用xlm-roberta-large时，trigger-f1=0.72; argument-f1=0.45。argument提升了0.05。

说明：当前是按照一个事件类型使用一个CRF进行识别论元，这会造成一定程度的数据稀疏问题，可以在consts.py中修改，将多种事件类型合并为一个CRF识别

trigger classification

P=0.677 R=0.754 F1=0.713

argument classification

P=0.588 R=0.384 F1=0.464

trigger identification

P=0.723 R=0.805 F1=0.762

argument identification

P=0.617 R=0.403 F1=0.488

超参如下

==================== 超参 ====================

可选预训练模型：

PreTrainModel = ['Bert_large', 'Gpt', 'Gpt2', 'Ctrl', 'TransfoXL',

'Xlnet_base', 'Xlnet_large', 'XLM', 'DistilBert_base', 'DistilBert_large',

'Roberta_base', 'Roberta_large', 'XLMRoberta_base', 'XLMRoberta_large',

'ALBERT-base-v1', 'ALBERT-large-v1', 'ALBERT-xlarge-v1', 'ALBERT-xxlarge-v1',

'ALBERT-base-v2', 'ALBERT-large-v2', 'ALBERT-xlarge-v2', 'ALBERT-xxlarge-v2']

       early_stop = 5
               lr = 1e-05
               l2 = 1e-05
         n_epochs = 50
           logdir = logdir
         trainset = data/train.json
           devset = data/dev.json
          testset = data/test.json
       LOSS_alpha = 1.0        
   PreTrain_Model = XLMRoberta_large
       model_path = /Transformer-based-pretrained-model-for-event-extraction-master/save_model/latest_model.pt
       batch_size = 16

运行

1. 在LDC网站获取ACE2005数据集,企业和学校购买后方可获取(LDC2006T06)： https://catalog.ldc.upenn.edu/byyear#2005

2. 按照 https://github.com/nlpcl-lab/ace2005-preprocessing 的方法，将ACE2005数据处理为json格式的train/dev/test后放入\data文件夹，处理后的格式应该和\data中sample.json一致

3. 安装依赖环境

4. 训练评估：python DataLoadAndTrain.py --LOSS_alpha=1 --lr=1e-5 --l2=1e-5 --early_stop=5 --PreTrain_Model="XLMRoberta_large" --batch_size=16

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