dl_ner_transformer/transformer_pipeline.ipynb at main

Adrian Klessa b642a2932a add data files

2024-05-30 19:07:24 +02:00

1.0 MiB

Raw Permalink Blame History

Hugging Face transformer pipeline NER

Testowanie pobranego modelu

from transformers import pipeline

nlp = pipeline("ner")

sequence = "Hugging Face Inc. is a company based in New York City. Its headquarters are in DUMBO, therefore very" \
           "close to the Manhattan Bridge which is visible from the window."

print(nlp(sequence))

No model was supplied, defaulted to dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english and revision f2482bf (https://huggingface.co/dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english).
Using a pipeline without specifying a model name and revision in production is not recommended.
C:\Users\Adrian\miniconda3\lib\site-packages\huggingface_hub\file_download.py:1132: FutureWarning: `resume_download` is deprecated and will be removed in version 1.0.0. Downloads always resume when possible. If you want to force a new download, use `force_download=True`.
  warnings.warn(

config.json:   0%|          | 0.00/998 [00:00<?, ?B/s]

C:\Users\Adrian\miniconda3\lib\site-packages\huggingface_hub\file_download.py:157: UserWarning: `huggingface_hub` cache-system uses symlinks by default to efficiently store duplicated files but your machine does not support them in C:\Users\Adrian\.cache\huggingface\hub\models--dbmdz--bert-large-cased-finetuned-conll03-english. Caching files will still work but in a degraded version that might require more space on your disk. This warning can be disabled by setting the `HF_HUB_DISABLE_SYMLINKS_WARNING` environment variable. For more details, see https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/how-to-cache#limitations.
To support symlinks on Windows, you either need to activate Developer Mode or to run Python as an administrator. In order to see activate developer mode, see this article: https://docs.microsoft.com/en-us/windows/apps/get-started/enable-your-device-for-development
  warnings.warn(message)

model.safetensors:   0%|          | 0.00/1.33G [00:00<?, ?B/s]

Some weights of the model checkpoint at dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english were not used when initializing BertForTokenClassification: ['bert.pooler.dense.bias', 'bert.pooler.dense.weight']
- This IS expected if you are initializing BertForTokenClassification from the checkpoint of a model trained on another task or with another architecture (e.g. initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForPreTraining model).
- This IS NOT expected if you are initializing BertForTokenClassification from the checkpoint of a model that you expect to be exactly identical (initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForSequenceClassification model).

tokenizer_config.json:   0%|          | 0.00/60.0 [00:00<?, ?B/s]

vocab.txt:   0%|          | 0.00/213k [00:00<?, ?B/s]

[{'entity': 'I-ORG', 'score': 0.9995635, 'index': 1, 'word': 'Hu', 'start': 0, 'end': 2}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.99159384, 'index': 2, 'word': '##gging', 'start': 2, 'end': 7}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.99826705, 'index': 3, 'word': 'Face', 'start': 8, 'end': 12}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.9994404, 'index': 4, 'word': 'Inc', 'start': 13, 'end': 16}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.99943465, 'index': 11, 'word': 'New', 'start': 40, 'end': 43}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.99932706, 'index': 12, 'word': 'York', 'start': 44, 'end': 48}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.9993864, 'index': 13, 'word': 'City', 'start': 49, 'end': 53}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.9825622, 'index': 19, 'word': 'D', 'start': 79, 'end': 80}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.93698275, 'index': 20, 'word': '##UM', 'start': 80, 'end': 82}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.89870983, 'index': 21, 'word': '##BO', 'start': 82, 'end': 84}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.97582406, 'index': 29, 'word': 'Manhattan', 'start': 113, 'end': 122}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.99024945, 'index': 30, 'word': 'Bridge', 'start': 123, 'end': 129}]

Jak widać model inaczej tokenizuje zdania niż przykład z zad. 3, i dane wyjściowe też muszą być zmienione żeby tagi BIO odnosiły się do słów a nie ich części

tokenized_raw = nlp(sequence)
print(tokenized_raw)

print(sequence[123:129])

[{'entity': 'I-ORG', 'score': 0.9995635, 'index': 1, 'word': 'Hu', 'start': 0, 'end': 2}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.99159384, 'index': 2, 'word': '##gging', 'start': 2, 'end': 7}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.99826705, 'index': 3, 'word': 'Face', 'start': 8, 'end': 12}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.9994404, 'index': 4, 'word': 'Inc', 'start': 13, 'end': 16}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.99943465, 'index': 11, 'word': 'New', 'start': 40, 'end': 43}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.99932706, 'index': 12, 'word': 'York', 'start': 44, 'end': 48}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.9993864, 'index': 13, 'word': 'City', 'start': 49, 'end': 53}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.9825622, 'index': 19, 'word': 'D', 'start': 79, 'end': 80}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.93698275, 'index': 20, 'word': '##UM', 'start': 80, 'end': 82}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.89870983, 'index': 21, 'word': '##BO', 'start': 82, 'end': 84}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.97582406, 'index': 29, 'word': 'Manhattan', 'start': 113, 'end': 122}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.99024945, 'index': 30, 'word': 'Bridge', 'start': 123, 'end': 129}]
Bridge

with open("en-ner-conll-2003/dev-0/in.tsv","r",encoding="utf-8") as f:
    dev_in_lines = f.readlines()

with open("en-ner-conll-2003/dev-0/expected.tsv","r",encoding="utf-8") as f:
    dev_expected_lines = f.readlines()

line_in_split = dev_in_lines[0].split()
line_expected_split = dev_expected_lines[0].split()

print(len(line_expected_split))
print(len(line_in_split))

456
456

def generate_date(filename):
    with open(filename, "r", encoding="utf-8") as f:
        lines = f.readlines()
    for l in lines:
        yield l

for out in nlp(generate_date("en-ner-conll-2003/dev-0/in.tsv")):
    print(out)

[{'entity': 'I-ORG', 'score': 0.34655792, 'index': 6, 'word': 'L', 'start': 10, 'end': 11}, {'entity': 'I-MISC', 'score': 0.38114062, 'index': 16, 'word': '##A', 'start': 26, 'end': 27}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.99792373, 'index': 40, 'word': 'L', 'start': 71, 'end': 72}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.98120636, 'index': 41, 'word': '##ON', 'start': 72, 'end': 74}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.5895176, 'index': 42, 'word': '##D', 'start': 74, 'end': 75}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.9873344, 'index': 43, 'word': '##ON', 'start': 75, 'end': 77}, {'entity': 'I-MISC', 'score': 0.998058, 'index': 53, 'word': 'West', 'start': 94, 'end': 98}, {'entity': 'I-MISC', 'score': 0.9981534, 'index': 54, 'word': 'Indian', 'start': 99, 'end': 105}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99967587, 'index': 59, 'word': 'Phil', 'start': 118, 'end': 122}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9997974, 'index': 60, 'word': 'Simmons', 'start': 123, 'end': 130}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.99539727, 'index': 68, 'word': 'Leicestershire', 'start': 161, 'end': 175}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.997735, 'index': 70, 'word': 'Somerset', 'start': 181, 'end': 189}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.9995547, 'index': 110, 'word': 'Essex', 'start': 351, 'end': 356}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.9992822, 'index': 112, 'word': 'Derbyshire', 'start': 359, 'end': 369}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.9993387, 'index': 114, 'word': 'Surrey', 'start': 374, 'end': 380}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.9993369, 'index': 121, 'word': 'Kent', 'start': 412, 'end': 416}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.99557805, 'index': 134, 'word': 'Nottinghamshire', 'start': 476, 'end': 491}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.99760664, 'index': 142, 'word': 'Somerset', 'start': 513, 'end': 521}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.99549663, 'index': 151, 'word': 'Grace', 'start': 559, 'end': 564}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.9957711, 'index': 152, 'word': 'Road', 'start': 565, 'end': 569}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.9976046, 'index': 154, 'word': 'Leicestershire', 'start': 572, 'end': 586}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.9994592, 'index': 170, 'word': 'England', 'start': 664, 'end': 671}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9996742, 'index': 173, 'word': 'Andy', 'start': 680, 'end': 684}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99951124, 'index': 174, 'word': 'C', 'start': 685, 'end': 686}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9585547, 'index': 175, 'word': '##ad', 'start': 686, 'end': 688}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9994407, 'index': 176, 'word': '##dick', 'start': 688, 'end': 692}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.9989544, 'index': 191, 'word': 'Somerset', 'start': 738, 'end': 746}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9996531, 'index': 201, 'word': 'Simmons', 'start': 796, 'end': 803}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.9993154, 'index': 215, 'word': 'Essex', 'start': 849, 'end': 854}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99979573, 'index': 227, 'word': 'Na', 'start': 911, 'end': 913}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99969757, 'index': 228, 'word': '##sser', 'start': 913, 'end': 917}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9998305, 'index': 229, 'word': 'Hussain', 'start': 918, 'end': 925}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9997776, 'index': 231, 'word': 'Peter', 'start': 930, 'end': 935}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9995061, 'index': 232, 'word': 'Such', 'start': 936, 'end': 940}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.9935796, 'index': 242, 'word': 'Yorkshire', 'start': 986, 'end': 995}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.9984114, 'index': 244, 'word': 'Head', 'start': 999, 'end': 1003}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.9905387, 'index': 245, 'word': '##ing', 'start': 1003, 'end': 1006}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.9977272, 'index': 246, 'word': '##ley', 'start': 1006, 'end': 1009}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99976915, 'index': 252, 'word': 'Hussain', 'start': 1017, 'end': 1024}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.999605, 'index': 257, 'word': 'England', 'start': 1049, 'end': 1056}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.99933463, 'index': 277, 'word': 'Essex', 'start': 1146, 'end': 1151}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.99699366, 'index': 297, 'word': 'Yorkshire', 'start': 1220, 'end': 1229}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9988619, 'index': 312, 'word': 'Such', 'start': 1286, 'end': 1290}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.9991185, 'index': 346, 'word': 'Oval', 'start': 1425, 'end': 1429}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.9990688, 'index': 348, 'word': 'Surrey', 'start': 1432, 'end': 1438}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.999728, 'index': 350, 'word': 'Chris', 'start': 1447, 'end': 1452}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9998248, 'index': 351, 'word': 'Lewis', 'start': 1453, 'end': 1458}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.99957126, 'index': 357, 'word': 'England', 'start': 1483, 'end': 1490}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.9987552, 'index': 383, 'word': 'Warwickshire', 'start': 1616, 'end': 1628}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.7200179, 'index': 387, 'word': 'S', 'start': 1633, 'end': 1634}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.9987576, 'index': 394, 'word': 'England', 'start': 1658, 'end': 1665}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9997397, 'index': 396, 'word': 'Mark', 'start': 1674, 'end': 1678}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99968576, 'index': 397, 'word': 'Butcher', 'start': 1679, 'end': 1686}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.9978284, 'index': 402, 'word': 'Surrey', 'start': 1702, 'end': 1708}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.5290491, 'index': 417, 'word': 'S', 'start': 1753, 'end': 1754}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.9982393, 'index': 419, 'word': 'Derbyshire', 'start': 1756, 'end': 1766}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.999025, 'index': 433, 'word': 'Worcestershire', 'start': 1842, 'end': 1856}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.5895676, 'index': 455, 'word': 'S', 'start': 1955, 'end': 1956}, {'entity': 'I-MISC', 'score': 0.9989274, 'index': 457, 'word': 'Australian', 'start': 1958, 'end': 1968}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9996902, 'index': 458, 'word': 'Tom', 'start': 1969, 'end': 1972}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9997054, 'index': 459, 'word': 'Moody', 'start': 1973, 'end': 1978}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9997602, 'index': 465, 'word': 'Chris', 'start': 1999, 'end': 2004}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99969935, 'index': 466, 'word': 'Adams', 'start': 2005, 'end': 2010}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99973315, 'index': 471, 'word': 'Tim', 'start': 2023, 'end': 2026}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9992537, 'index': 472, 'word': 'O', 'start': 2027, 'end': 2028}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.5700803, 'index': 474, 'word': 'Go', 'start': 2029, 'end': 2031}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.9984907, 'index': 480, 'word': 'Derbyshire', 'start': 2049, 'end': 2059}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.4096156, 'index': 494, 'word': 'S', 'start': 2103, 'end': 2104}]
[{'entity': 'I-MISC', 'score': 0.46102676, 'index': 2, 'word': '##IC', 'start': 2, 'end': 4}, {'entity': 'I-MISC', 'score': 0.99607205, 'index': 6, 'word': 'E', 'start': 10, 'end': 11}, {'entity': 'I-MISC', 'score': 0.95949733, 'index': 7, 'word': '##NG', 'start': 11, 'end': 13}, {'entity': 'I-MISC', 'score': 0.95654744, 'index': 8, 'word': '##L', 'start': 13, 'end': 14}, {'entity': 'I-MISC', 'score': 0.50948775, 'index': 10, 'word': '##H', 'start': 16, 'end': 17}, {'entity': 'I-MISC', 'score': 0.9255237, 'index': 11, 'word': 'CO', 'start': 18, 'end': 20}, {'entity': 'I-MISC', 'score': 0.62757576, 'index': 12, 'word': '##UN', 'start': 20, 'end': 22}, {'entity': 'I-MISC', 'score': 0.8929872, 'index': 13, 'word': '##TY', 'start': 22, 'end': 24}, {'entity': 'I-MISC', 'score': 0.97692674, 'index': 14, 'word': 'CH', 'start': 25, 'end': 27}, {'entity': 'I-MISC', 'score': 0.45881018, 'index': 15, 'word': '##AM', 'start': 27, 'end': 29}, {'entity': 'I-MISC', 'score': 0.6647645, 'index': 19, 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File [1;32m~\miniconda3\lib\site-packages\transformers\pipelines\base.py:1068[0m, in [0;36mPipeline.forward[1;34m(self, model_inputs, **forward_params)[0m
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[1;32m-> 1068[0m         model_outputs [38;5;241m=[39m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_forward(model_inputs, [38;5;241m*[39m[38;5;241m*[39mforward_params)
[0;32m   1069[0m         model_outputs [38;5;241m=[39m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_ensure_tensor_on_device(model_outputs, device[38;5;241m=[39mtorch[38;5;241m.[39mdevice([38;5;124m"[39m[38;5;124mcpu[39m[38;5;124m"[39m))
[0;32m   1070[0m [38;5;28;01melse[39;00m:

File [1;32m~\miniconda3\lib\site-packages\transformers\pipelines\token_classification.py:286[0m, in [0;36mTokenClassificationPipeline._forward[1;34m(self, model_inputs)[0m
[0;32m    284[0m     logits [38;5;241m=[39m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39mmodel([38;5;241m*[39m[38;5;241m*[39mmodel_inputs)[[38;5;241m0[39m]
[0;32m    285[0m [38;5;28;01melse[39;00m:
[1;32m--> 286[0m     output [38;5;241m=[39m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39mmodel([38;5;241m*[39m[38;5;241m*[39mmodel_inputs)
[0;32m    287[0m     logits [38;5;241m=[39m output[[38;5;124m"[39m[38;5;124mlogits[39m[38;5;124m"[39m] [38;5;28;01mif[39;00m [38;5;28misinstance[39m(output, [38;5;28mdict[39m) [38;5;28;01melse[39;00m output[[38;5;241m0[39m]
[0;32m    289[0m [38;5;28;01mreturn[39;00m {
[0;32m    290[0m     [38;5;124m"[39m[38;5;124mlogits[39m[38;5;124m"[39m: logits,
[0;32m    291[0m     [38;5;124m"[39m[38;5;124mspecial_tokens_mask[39m[38;5;124m"[39m: special_tokens_mask,
[1;32m   (...)[0m
[0;32m    295[0m     [38;5;241m*[39m[38;5;241m*[39mmodel_inputs,
[0;32m    296[0m }

File [1;32m~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\nn\modules\module.py:1130[0m, in [0;36mModule._call_impl[1;34m(self, *input, **kwargs)[0m
[0;32m   1126[0m [38;5;66;03m# If we don't have any hooks, we want to skip the rest of the logic in[39;00m
[0;32m   1127[0m [38;5;66;03m# this function, and just call forward.[39;00m
[0;32m   1128[0m [38;5;28;01mif[39;00m [38;5;129;01mnot[39;00m ([38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_backward_hooks [38;5;129;01mor[39;00m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_forward_hooks [38;5;129;01mor[39;00m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_forward_pre_hooks [38;5;129;01mor[39;00m _global_backward_hooks
[0;32m   1129[0m         [38;5;129;01mor[39;00m _global_forward_hooks [38;5;129;01mor[39;00m _global_forward_pre_hooks):
[1;32m-> 1130[0m     [38;5;28;01mreturn[39;00m forward_call([38;5;241m*[39m[38;5;28minput[39m, [38;5;241m*[39m[38;5;241m*[39mkwargs)
[0;32m   1131[0m [38;5;66;03m# Do not call functions when jit is used[39;00m
[0;32m   1132[0m full_backward_hooks, non_full_backward_hooks [38;5;241m=[39m [], []

File [1;32m~\miniconda3\lib\site-packages\transformers\models\bert\modeling_bert.py:1758[0m, in [0;36mBertForTokenClassification.forward[1;34m(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids, position_ids, head_mask, inputs_embeds, labels, output_attentions, output_hidden_states, return_dict)[0m
[0;32m   1752[0m [38;5;124mr[39m[38;5;124;03m"""[39;00m
[0;32m   1753[0m [38;5;124;03mlabels (`torch.LongTensor` of shape `(batch_size, sequence_length)`, *optional*):[39;00m
[0;32m   1754[0m [38;5;124;03m    Labels for computing the token classification loss. Indices should be in `[0, ..., config.num_labels - 1]`.[39;00m
[0;32m   1755[0m [38;5;124;03m"""[39;00m
[0;32m   1756[0m return_dict [38;5;241m=[39m return_dict [38;5;28;01mif[39;00m return_dict [38;5;129;01mis[39;00m [38;5;129;01mnot[39;00m [38;5;28;01mNone[39;00m [38;5;28;01melse[39;00m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39mconfig[38;5;241m.[39muse_return_dict
[1;32m-> 1758[0m outputs [38;5;241m=[39m [38;5;28;43mself[39;49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mbert[49m[43m([49m
[0;32m   1759[0m [43m    [49m[43minput_ids[49m[43m,[49m
[0;32m   1760[0m [43m    [49m[43mattention_mask[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mattention_mask[49m[43m,[49m
[0;32m   1761[0m [43m    [49m[43mtoken_type_ids[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mtoken_type_ids[49m[43m,[49m
[0;32m   1762[0m [43m    [49m[43mposition_ids[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mposition_ids[49m[43m,[49m
[0;32m   1763[0m [43m    [49m[43mhead_mask[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mhead_mask[49m[43m,[49m
[0;32m   1764[0m [43m    [49m[43minputs_embeds[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43minputs_embeds[49m[43m,[49m
[0;32m   1765[0m [43m    [49m[43moutput_attentions[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43moutput_attentions[49m[43m,[49m
[0;32m   1766[0m [43m    [49m[43moutput_hidden_states[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43moutput_hidden_states[49m[43m,[49m
[0;32m   1767[0m [43m    [49m[43mreturn_dict[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mreturn_dict[49m[43m,[49m
[0;32m   1768[0m [43m[49m[43m)[49m
[0;32m   1770[0m sequence_output [38;5;241m=[39m outputs[[38;5;241m0[39m]
[0;32m   1772[0m sequence_output [38;5;241m=[39m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39mdropout(sequence_output)

File [1;32m~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\nn\modules\module.py:1130[0m, in [0;36mModule._call_impl[1;34m(self, *input, **kwargs)[0m
[0;32m   1126[0m [38;5;66;03m# If we don't have any hooks, we want to skip the rest of the logic in[39;00m
[0;32m   1127[0m [38;5;66;03m# this function, and just call forward.[39;00m
[0;32m   1128[0m [38;5;28;01mif[39;00m [38;5;129;01mnot[39;00m ([38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_backward_hooks [38;5;129;01mor[39;00m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_forward_hooks [38;5;129;01mor[39;00m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_forward_pre_hooks [38;5;129;01mor[39;00m _global_backward_hooks
[0;32m   1129[0m         [38;5;129;01mor[39;00m _global_forward_hooks [38;5;129;01mor[39;00m _global_forward_pre_hooks):
[1;32m-> 1130[0m     [38;5;28;01mreturn[39;00m forward_call([38;5;241m*[39m[38;5;28minput[39m, [38;5;241m*[39m[38;5;241m*[39mkwargs)
[0;32m   1131[0m [38;5;66;03m# Do not call functions when jit is used[39;00m
[0;32m   1132[0m full_backward_hooks, non_full_backward_hooks [38;5;241m=[39m [], []

File [1;32m~\miniconda3\lib\site-packages\transformers\models\bert\modeling_bert.py:1013[0m, in [0;36mBertModel.forward[1;34m(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids, position_ids, head_mask, inputs_embeds, encoder_hidden_states, encoder_attention_mask, past_key_values, use_cache, output_attentions, output_hidden_states, return_dict)[0m
[0;32m   1004[0m head_mask [38;5;241m=[39m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39mget_head_mask(head_mask, [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39mconfig[38;5;241m.[39mnum_hidden_layers)
[0;32m   1006[0m embedding_output [38;5;241m=[39m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39membeddings(
[0;32m   1007[0m     input_ids[38;5;241m=[39minput_ids,
[0;32m   1008[0m     position_ids[38;5;241m=[39mposition_ids,
[1;32m   (...)[0m
[0;32m   1011[0m     past_key_values_length[38;5;241m=[39mpast_key_values_length,
[0;32m   1012[0m )
[1;32m-> 1013[0m encoder_outputs [38;5;241m=[39m [38;5;28;43mself[39;49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mencoder[49m[43m([49m
[0;32m   1014[0m [43m    [49m[43membedding_output[49m[43m,[49m
[0;32m   1015[0m [43m    [49m[43mattention_mask[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mextended_attention_mask[49m[43m,[49m
[0;32m   1016[0m [43m    [49m[43mhead_mask[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mhead_mask[49m[43m,[49m
[0;32m   1017[0m [43m    [49m[43mencoder_hidden_states[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mencoder_hidden_states[49m[43m,[49m
[0;32m   1018[0m [43m    [49m[43mencoder_attention_mask[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mencoder_extended_attention_mask[49m[43m,[49m
[0;32m   1019[0m [43m    [49m[43mpast_key_values[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mpast_key_values[49m[43m,[49m
[0;32m   1020[0m [43m    [49m[43muse_cache[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43muse_cache[49m[43m,[49m
[0;32m   1021[0m [43m    [49m[43moutput_attentions[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43moutput_attentions[49m[43m,[49m
[0;32m   1022[0m [43m    [49m[43moutput_hidden_states[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43moutput_hidden_states[49m[43m,[49m
[0;32m   1023[0m [43m    [49m[43mreturn_dict[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43mreturn_dict[49m[43m,[49m
[0;32m   1024[0m [43m[49m[43m)[49m
[0;32m   1025[0m sequence_output [38;5;241m=[39m encoder_outputs[[38;5;241m0[39m]
[0;32m   1026[0m pooled_output [38;5;241m=[39m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39mpooler(sequence_output) [38;5;28;01mif[39;00m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39mpooler [38;5;129;01mis[39;00m [38;5;129;01mnot[39;00m [38;5;28;01mNone[39;00m [38;5;28;01melse[39;00m [38;5;28;01mNone[39;00m

File [1;32m~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\nn\modules\module.py:1130[0m, in [0;36mModule._call_impl[1;34m(self, *input, **kwargs)[0m
[0;32m   1126[0m [38;5;66;03m# If we don't have any hooks, we want to skip the rest of the logic in[39;00m
[0;32m   1127[0m [38;5;66;03m# this function, and just call forward.[39;00m
[0;32m   1128[0m [38;5;28;01mif[39;00m [38;5;129;01mnot[39;00m ([38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_backward_hooks [38;5;129;01mor[39;00m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_forward_hooks [38;5;129;01mor[39;00m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_forward_pre_hooks [38;5;129;01mor[39;00m _global_backward_hooks
[0;32m   1129[0m         [38;5;129;01mor[39;00m _global_forward_hooks [38;5;129;01mor[39;00m _global_forward_pre_hooks):
[1;32m-> 1130[0m     [38;5;28;01mreturn[39;00m forward_call([38;5;241m*[39m[38;5;28minput[39m, [38;5;241m*[39m[38;5;241m*[39mkwargs)
[0;32m   1131[0m [38;5;66;03m# Do not call functions when jit is used[39;00m
[0;32m   1132[0m full_backward_hooks, non_full_backward_hooks [38;5;241m=[39m [], []

File [1;32m~\miniconda3\lib\site-packages\transformers\models\bert\modeling_bert.py:607[0m, in [0;36mBertEncoder.forward[1;34m(self, hidden_states, attention_mask, head_mask, encoder_hidden_states, encoder_attention_mask, past_key_values, use_cache, output_attentions, output_hidden_states, return_dict)[0m
[0;32m    596[0m     layer_outputs [38;5;241m=[39m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_gradient_checkpointing_func(
[0;32m    597[0m         layer_module[38;5;241m.[39m[38;5;21m__call__[39m,
[0;32m    598[0m         hidden_states,
[1;32m   (...)[0m
[0;32m    604[0m         output_attentions,
[0;32m    605[0m     )
[0;32m    606[0m [38;5;28;01melse[39;00m:
[1;32m--> 607[0m     layer_outputs [38;5;241m=[39m [43mlayer_module[49m[43m([49m
[0;32m    608[0m [43m        [49m[43mhidden_states[49m[43m,[49m
[0;32m    609[0m [43m        [49m[43mattention_mask[49m[43m,[49m
[0;32m    610[0m [43m        [49m[43mlayer_head_mask[49m[43m,[49m
[0;32m    611[0m [43m        [49m[43mencoder_hidden_states[49m[43m,[49m
[0;32m    612[0m [43m        [49m[43mencoder_attention_mask[49m[43m,[49m
[0;32m    613[0m [43m        [49m[43mpast_key_value[49m[43m,[49m
[0;32m    614[0m [43m        [49m[43moutput_attentions[49m[43m,[49m
[0;32m    615[0m [43m    [49m[43m)[49m
[0;32m    617[0m hidden_states [38;5;241m=[39m layer_outputs[[38;5;241m0[39m]
[0;32m    618[0m [38;5;28;01mif[39;00m use_cache:

File [1;32m~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\nn\modules\module.py:1130[0m, in [0;36mModule._call_impl[1;34m(self, *input, **kwargs)[0m
[0;32m   1126[0m [38;5;66;03m# If we don't have any hooks, we want to skip the rest of the logic in[39;00m
[0;32m   1127[0m [38;5;66;03m# this function, and just call forward.[39;00m
[0;32m   1128[0m [38;5;28;01mif[39;00m [38;5;129;01mnot[39;00m ([38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_backward_hooks [38;5;129;01mor[39;00m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_forward_hooks [38;5;129;01mor[39;00m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_forward_pre_hooks [38;5;129;01mor[39;00m _global_backward_hooks
[0;32m   1129[0m         [38;5;129;01mor[39;00m _global_forward_hooks [38;5;129;01mor[39;00m _global_forward_pre_hooks):
[1;32m-> 1130[0m     [38;5;28;01mreturn[39;00m forward_call([38;5;241m*[39m[38;5;28minput[39m, [38;5;241m*[39m[38;5;241m*[39mkwargs)
[0;32m   1131[0m [38;5;66;03m# Do not call functions when jit is used[39;00m
[0;32m   1132[0m full_backward_hooks, non_full_backward_hooks [38;5;241m=[39m [], []

File [1;32m~\miniconda3\lib\site-packages\transformers\models\bert\modeling_bert.py:539[0m, in [0;36mBertLayer.forward[1;34m(self, hidden_states, attention_mask, head_mask, encoder_hidden_states, encoder_attention_mask, past_key_value, output_attentions)[0m
[0;32m    536[0m     cross_attn_present_key_value [38;5;241m=[39m cross_attention_outputs[[38;5;241m-[39m[38;5;241m1[39m]
[0;32m    537[0m     present_key_value [38;5;241m=[39m present_key_value [38;5;241m+[39m cross_attn_present_key_value
[1;32m--> 539[0m layer_output [38;5;241m=[39m [43mapply_chunking_to_forward[49m[43m([49m
[0;32m    540[0m [43m    [49m[38;5;28;43mself[39;49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mfeed_forward_chunk[49m[43m,[49m[43m [49m[38;5;28;43mself[39;49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mchunk_size_feed_forward[49m[43m,[49m[43m [49m[38;5;28;43mself[39;49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mseq_len_dim[49m[43m,[49m[43m [49m[43mattention_output[49m
[0;32m    541[0m [43m[49m[43m)[49m
[0;32m    542[0m outputs [38;5;241m=[39m (layer_output,) [38;5;241m+[39m outputs
[0;32m    544[0m [38;5;66;03m# if decoder, return the attn key/values as the last output[39;00m

File [1;32m~\miniconda3\lib\site-packages\transformers\pytorch_utils.py:236[0m, in [0;36mapply_chunking_to_forward[1;34m(forward_fn, chunk_size, chunk_dim, *input_tensors)[0m
[0;32m    233[0m     [38;5;66;03m# concatenate output at same dimension[39;00m
[0;32m    234[0m     [38;5;28;01mreturn[39;00m torch[38;5;241m.[39mcat(output_chunks, dim[38;5;241m=[39mchunk_dim)
[1;32m--> 236[0m [38;5;28;01mreturn[39;00m [43mforward_fn[49m[43m([49m[38;5;241;43m*[39;49m[43minput_tensors[49m[43m)[49m

File [1;32m~\miniconda3\lib\site-packages\transformers\models\bert\modeling_bert.py:552[0m, in [0;36mBertLayer.feed_forward_chunk[1;34m(self, attention_output)[0m
[0;32m    550[0m [38;5;28;01mdef[39;00m [38;5;21mfeed_forward_chunk[39m([38;5;28mself[39m, attention_output):
[0;32m    551[0m     intermediate_output [38;5;241m=[39m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39mintermediate(attention_output)
[1;32m--> 552[0m     layer_output [38;5;241m=[39m [38;5;28;43mself[39;49m[38;5;241;43m.[39;49m[43moutput[49m[43m([49m[43mintermediate_output[49m[43m,[49m[43m [49m[43mattention_output[49m[43m)[49m
[0;32m    553[0m     [38;5;28;01mreturn[39;00m layer_output

File [1;32m~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\nn\modules\module.py:1130[0m, in [0;36mModule._call_impl[1;34m(self, *input, **kwargs)[0m
[0;32m   1126[0m [38;5;66;03m# If we don't have any hooks, we want to skip the rest of the logic in[39;00m
[0;32m   1127[0m [38;5;66;03m# this function, and just call forward.[39;00m
[0;32m   1128[0m [38;5;28;01mif[39;00m [38;5;129;01mnot[39;00m ([38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_backward_hooks [38;5;129;01mor[39;00m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_forward_hooks [38;5;129;01mor[39;00m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_forward_pre_hooks [38;5;129;01mor[39;00m _global_backward_hooks
[0;32m   1129[0m         [38;5;129;01mor[39;00m _global_forward_hooks [38;5;129;01mor[39;00m _global_forward_pre_hooks):
[1;32m-> 1130[0m     [38;5;28;01mreturn[39;00m forward_call([38;5;241m*[39m[38;5;28minput[39m, [38;5;241m*[39m[38;5;241m*[39mkwargs)
[0;32m   1131[0m [38;5;66;03m# Do not call functions when jit is used[39;00m
[0;32m   1132[0m full_backward_hooks, non_full_backward_hooks [38;5;241m=[39m [], []

File [1;32m~\miniconda3\lib\site-packages\transformers\models\bert\modeling_bert.py:464[0m, in [0;36mBertOutput.forward[1;34m(self, hidden_states, input_tensor)[0m
[0;32m    463[0m [38;5;28;01mdef[39;00m [38;5;21mforward[39m([38;5;28mself[39m, hidden_states: torch[38;5;241m.[39mTensor, input_tensor: torch[38;5;241m.[39mTensor) [38;5;241m-[39m[38;5;241m>[39m torch[38;5;241m.[39mTensor:
[1;32m--> 464[0m     hidden_states [38;5;241m=[39m [38;5;28;43mself[39;49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mdense[49m[43m([49m[43mhidden_states[49m[43m)[49m
[0;32m    465[0m     hidden_states [38;5;241m=[39m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39mdropout(hidden_states)
[0;32m    466[0m     hidden_states [38;5;241m=[39m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39mLayerNorm(hidden_states [38;5;241m+[39m input_tensor)

File [1;32m~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\nn\modules\module.py:1130[0m, in [0;36mModule._call_impl[1;34m(self, *input, **kwargs)[0m
[0;32m   1126[0m [38;5;66;03m# If we don't have any hooks, we want to skip the rest of the logic in[39;00m
[0;32m   1127[0m [38;5;66;03m# this function, and just call forward.[39;00m
[0;32m   1128[0m [38;5;28;01mif[39;00m [38;5;129;01mnot[39;00m ([38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_backward_hooks [38;5;129;01mor[39;00m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_forward_hooks [38;5;129;01mor[39;00m [38;5;28mself[39m[38;5;241m.[39m_forward_pre_hooks [38;5;129;01mor[39;00m _global_backward_hooks
[0;32m   1129[0m         [38;5;129;01mor[39;00m _global_forward_hooks [38;5;129;01mor[39;00m _global_forward_pre_hooks):
[1;32m-> 1130[0m     [38;5;28;01mreturn[39;00m forward_call([38;5;241m*[39m[38;5;28minput[39m, [38;5;241m*[39m[38;5;241m*[39mkwargs)
[0;32m   1131[0m [38;5;66;03m# Do not call functions when jit is used[39;00m
[0;32m   1132[0m full_backward_hooks, non_full_backward_hooks [38;5;241m=[39m [], []

File [1;32m~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\nn\modules\linear.py:114[0m, in [0;36mLinear.forward[1;34m(self, input)[0m
[0;32m    113[0m [38;5;28;01mdef[39;00m [38;5;21mforward[39m([38;5;28mself[39m, [38;5;28minput[39m: Tensor) [38;5;241m-[39m[38;5;241m>[39m Tensor:
[1;32m--> 114[0m     [38;5;28;01mreturn[39;00m [43mF[49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mlinear[49m[43m([49m[38;5;28;43minput[39;49m[43m,[49m[43m [49m[38;5;28;43mself[39;49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mweight[49m[43m,[49m[43m [49m[38;5;28;43mself[39;49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mbias[49m[43m)[49m

[1;31mKeyboardInterrupt[0m:

import re
def get_word_indices(string_to_search):
    pattern = "\s\S"
    #pattern = "(\s\S)|^\S"
    matches = re.finditer(pattern, string_to_search)
    indices = [m.start(0)+1 for m in matches]
    if not string_to_search[0].isspace():
        indices.append(0)
    return sorted(indices)

print(get_word_indices("This is a test, test, test"))
print(get_word_indices("aaa . <S> aaaa"))

[0, 5, 8, 10, 16, 22]
[0, 4, 6, 10]

def get_word_beginning(string_to_search, letter_index):
    current_index = letter_index
    while current_index>0:
        current_index-=1
        if string_to_search[current_index]==" ":
            return current_index+1
    return 0

from pprint import pprint
def wordpiece_to_word_tokenization(ner_tokenized, original_sentence):
    # https://stackoverflow.com/a/72685554 # Zmodyfikowana wersja tego, żeby tagi O też dodawać
    #tag_start_indices = set()
    word_start_index_to_tag = dict()
    formatted_results = []
    for result in ner_tokenized:
      end = result["start"]+len(result["word"].replace("##", ""))

      abbreviation_flag = False # Dodane ze względu na problemy ze skrótem U.N. tokenizowanym jako dwa słowa bez ##
      if len(formatted_results)>0 and not original_sentence[result["start"]-1].isspace():
          abbreviation_flag=True
      if (result["word"].startswith("##") and len(formatted_results)>0 and result["start"]==formatted_results[-1]["end"]) or abbreviation_flag:
        formatted_results[-1]["end"] = end
        formatted_results[-1]["word"]+= result["word"].replace("##", "")
      elif len(formatted_results)==0 or (result["word"].startswith("##") and not result["start"] == formatted_results[-1]["end"]):
        formatted_results.append({
            'start': result["start"],
            'end': end,
            'entity': result["entity"],
            'index': result["index"],
            'score': result["score"],
            'word': result["word"]})
        formatted_results[-1]["start"] = get_word_beginning(original_sentence,formatted_results[-1]["start"])
      else:
        formatted_results.append({
            'start': result["start"],
            'end': end,
            'entity': result["entity"],
            'index': result["index"],
            'score': result["score"],
            'word': result["word"]})
    #print(sorted(formatted_results, key=lambda x: x["start"]))
    for result in formatted_results:
        word_start_index_to_tag[result["start"]] = result["entity"]
    for index in get_word_indices(original_sentence):
        if index not in word_start_index_to_tag:
            word_start_index_to_tag[index] = "O"
    return [word_start_index_to_tag[index] for index in sorted(word_start_index_to_tag.keys())]

def get_ner_tokenization(sentence):
    wordpiece_tokenized = nlp(sentence)
    final = wordpiece_to_word_tokenization(wordpiece_tokenized, sentence)
    input_word_tokens = sentence.split()
    pprint(list(zip(input_word_tokens, final)))
    return final

test_string= """NATO monitors Moslem move towards tense village . </S> MAHALA , Bosnia 1996-08-31 </S> NATO said it was closely monitoring the movement of about 75 Moslem men towards the village of Mahala in Bosnia 's Serb republic on Saturday , two days after a violent confrontation with Serbs . </S> " I have to report this morning that we have in fact received reports ... </S> that up to 75 Moslem men are believed to be approaching Mahala , " NATO spokesman Lieutenant-Colonel Max Marriner said in Sarajevo . </S> Marriner said that NATO troops had set up a checkpoint on the road between Tuzla and Mahala to establish the identities and intentions of the men headed towards the village . </S> Mahala is a Moslem village on Bosnian Serb republic territory . </S> Moslems were driven from the village during the 43- month Bosnian war and most of their houses were destroyed . </S> Some Moslems began returning to rebuild their properties earlier in the week . </S> Fights and shooting broke out between the Moslems and Serb police on Thursday and NATO troops finally brought restored order . </S> A Reuters reporter who entered Mahala on Saturday morning found it tranquil but NATO troops and U.N. police were seen on the ground and NATO helicopters flew overhead . </S>"""

test_tokenized = get_ner_tokenization(test_string)
expected_out = """B-ORG O B-MISC O O O O O O B-LOC O B-LOC O O B-ORG O O O O O O O O O O B-MISC O O O O O B-LOC O B-LOC O B-MISC O O O O O O O O O O O B-MISC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-MISC O O O O O O B-LOC O O B-ORG O O B-PER I-PER O O B-LOC O O B-PER O O B-ORG O O O O O O O O O O B-LOC O B-LOC O O O O O O O O O O O O O O O B-LOC O O B-MISC O O B-MISC I-MISC O O O O B-MISC O O O O O O O O O B-MISC O O O O O O O O O O O B-MISC O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-MISC O B-MISC O O O O B-ORG O O O O O O O O B-ORG O O O B-LOC O O O O O O O B-ORG O O B-ORG O O O O O O O B-ORG O O O O O"""

print(len(test_tokenized))
print(len(test_string.split()))
print(len(expected_out.split()))

[('NATO', 'I-ORG'),
 ('monitors', 'O'),
 ('Moslem', 'I-MISC'),
 ('move', 'O'),
 ('towards', 'O'),
 ('tense', 'O'),
 ('village', 'O'),
 ('.', 'O'),
 ('</S>', 'O'),
 ('MAHALA', 'I-LOC'),
 (',', 'O'),
 ('Bosnia', 'I-LOC'),
 ('1996-08-31', 'O'),
 ('</S>', 'O'),
 ('NATO', 'I-ORG'),
 ('said', 'O'),
 ('it', 'O'),
 ('was', 'O'),
 ('closely', 'O'),
 ('monitoring', 'O'),
 ('the', 'O'),
 ('movement', 'O'),
 ('of', 'O'),
 ('about', 'O'),
 ('75', 'O'),
 ('Moslem', 'I-MISC'),
 ('men', 'O'),
 ('towards', 'O'),
 ('the', 'O'),
 ('village', 'O'),
 ('of', 'O'),
 ('Mahala', 'I-LOC'),
 ('in', 'O'),
 ('Bosnia', 'I-LOC'),
 ("'s", 'O'),
 ('Serb', 'I-MISC'),
 ('republic', 'O'),
 ('on', 'O'),
 ('Saturday', 'O'),
 (',', 'O'),
 ('two', 'O'),
 ('days', 'O'),
 ('after', 'O'),
 ('a', 'O'),
 ('violent', 'O'),
 ('confrontation', 'O'),
 ('with', 'O'),
 ('Serbs', 'I-MISC'),
 ('.', 'O'),
 ('</S>', 'O'),
 ('"', 'O'),
 ('I', 'O'),
 ('have', 'O'),
 ('to', 'O'),
 ('report', 'O'),
 ('this', 'O'),
 ('morning', 'O'),
 ('that', 'O'),
 ('we', 'O'),
 ('have', 'O'),
 ('in', 'O'),
 ('fact', 'O'),
 ('received', 'O'),
 ('reports', 'O'),
 ('...', 'O'),
 ('</S>', 'O'),
 ('that', 'O'),
 ('up', 'O'),
 ('to', 'O'),
 ('75', 'O'),
 ('Moslem', 'I-MISC'),
 ('men', 'O'),
 ('are', 'O'),
 ('believed', 'O'),
 ('to', 'O'),
 ('be', 'O'),
 ('approaching', 'O'),
 ('Mahala', 'I-LOC'),
 (',', 'O'),
 ('"', 'O'),
 ('NATO', 'I-ORG'),
 ('spokesman', 'O'),
 ('Lieutenant-Colonel', 'O'),
 ('Max', 'I-PER'),
 ('Marriner', 'I-PER'),
 ('said', 'O'),
 ('in', 'O'),
 ('Sarajevo', 'I-LOC'),
 ('.', 'O'),
 ('</S>', 'O'),
 ('Marriner', 'I-PER'),
 ('said', 'O'),
 ('that', 'O'),
 ('NATO', 'I-ORG'),
 ('troops', 'O'),
 ('had', 'O'),
 ('set', 'O'),
 ('up', 'O'),
 ('a', 'O'),
 ('checkpoint', 'O'),
 ('on', 'O'),
 ('the', 'O'),
 ('road', 'O'),
 ('between', 'O'),
 ('Tuzla', 'I-LOC'),
 ('and', 'O'),
 ('Mahala', 'I-LOC'),
 ('to', 'O'),
 ('establish', 'O'),
 ('the', 'O'),
 ('identities', 'O'),
 ('and', 'O'),
 ('intentions', 'O'),
 ('of', 'O'),
 ('the', 'O'),
 ('men', 'O'),
 ('headed', 'O'),
 ('towards', 'O'),
 ('the', 'O'),
 ('village', 'O'),
 ('.', 'O'),
 ('</S>', 'O'),
 ('Mahala', 'I-LOC'),
 ('is', 'O'),
 ('a', 'O'),
 ('Moslem', 'I-MISC'),
 ('village', 'O'),
 ('on', 'O'),
 ('Bosnian', 'I-MISC'),
 ('Serb', 'I-MISC'),
 ('republic', 'O'),
 ('territory', 'O'),
 ('.', 'O'),
 ('</S>', 'O'),
 ('Moslems', 'I-MISC'),
 ('were', 'O'),
 ('driven', 'O'),
 ('from', 'O'),
 ('the', 'O'),
 ('village', 'O'),
 ('during', 'O'),
 ('the', 'O'),
 ('43-', 'O'),
 ('month', 'O'),
 ('Bosnian', 'I-MISC'),
 ('war', 'O'),
 ('and', 'O'),
 ('most', 'O'),
 ('of', 'O'),
 ('their', 'O'),
 ('houses', 'O'),
 ('were', 'O'),
 ('destroyed', 'O'),
 ('.', 'O'),
 ('</S>', 'O'),
 ('Some', 'O'),
 ('Moslems', 'I-MISC'),
 ('began', 'O'),
 ('returning', 'O'),
 ('to', 'O'),
 ('rebuild', 'O'),
 ('their', 'O'),
 ('properties', 'O'),
 ('earlier', 'O'),
 ('in', 'O'),
 ('the', 'O'),
 ('week', 'O'),
 ('.', 'O'),
 ('</S>', 'O'),
 ('Fights', 'O'),
 ('and', 'O'),
 ('shooting', 'O'),
 ('broke', 'O'),
 ('out', 'O'),
 ('between', 'O'),
 ('the', 'O'),
 ('Moslems', 'I-MISC'),
 ('and', 'O'),
 ('Serb', 'I-MISC'),
 ('police', 'O'),
 ('on', 'O'),
 ('Thursday', 'O'),
 ('and', 'O'),
 ('NATO', 'I-ORG'),
 ('troops', 'O'),
 ('finally', 'O'),
 ('brought', 'O'),
 ('restored', 'O'),
 ('order', 'O'),
 ('.', 'O'),
 ('</S>', 'O'),
 ('A', 'O'),
 ('Reuters', 'I-ORG'),
 ('reporter', 'O'),
 ('who', 'O'),
 ('entered', 'O'),
 ('Mahala', 'I-LOC'),
 ('on', 'O'),
 ('Saturday', 'O'),
 ('morning', 'O'),
 ('found', 'O'),
 ('it', 'O'),
 ('tranquil', 'O'),
 ('but', 'O'),
 ('NATO', 'I-ORG'),
 ('troops', 'O'),
 ('and', 'O'),
 ('U.N.', 'I-ORG'),
 ('police', 'O'),
 ('were', 'O'),
 ('seen', 'O'),
 ('on', 'O'),
 ('the', 'O'),
 ('ground', 'O'),
 ('and', 'O'),
 ('NATO', 'I-ORG'),
 ('helicopters', 'O'),
 ('flew', 'O'),
 ('overhead', 'O'),
 ('.', 'O'),
 ('</S>', 'O')]
221
221
221

nlp("""CRICKET - ENGLISH COUNTY CHAMPIONSHIP SCORES . </S> LONDON 1996-08-30 </S> Result and close of play scores in English county championship matches on Friday : </S> Leicester : Leicestershire beat Somerset by an innings and 39 runs . </S> Somerset 83 and 174 ( P. Simmons 4-38 ) , Leicestershire 296 . </S> Leicestershire 22 points , Somerset 4 . </S> Chester-le-Street : Glamorgan 259 and 207 ( A. Dale 69 , H. Morris 69 ; D. Blenkiron 4-43 ) , Durham 114 ( S. Watkin 4-28 ) and 81-3 . </S> Tunbridge Wells : Nottinghamshire 214 ( P. Johnson 84 ; M. McCague 4-55 ) , Kent 108-3 . </S> London ( The Oval ) : Warwickshire 195 , Surrey 429-7 ( C. Lewis 80 not out , M. Butcher 70 , G. Kersey 63 , J. Ratcliffe 63 , D. Bicknell 55 ) . </S> Hove : Sussex 363 ( W. Athey 111 , V. Drakes 52 ; I. Austin 4-37 ) , Lancashire 197-8 ( W. Hegg 54 ) </S> Portsmouth : Middlesex 199 and 426 ( J. Pooley 111 , M. Ramprakash 108 , M. Gatting 83 ) , Hampshire 232 and 109-5 . </S> Chesterfield : Worcestershire 238 and 133-5 , Derbyshire 471 ( J. Adams 123 , T.O'Gorman 109 not out , K. Barnett 87 ; T. Moody 6-82 ) </S> Bristol : Gloucestershire 183 and 185-6 ( J. Russell 56 not out ) , Northamptonshire 190 ( K. Curran 52 ; A. Smith 5-68 ) . </S>""")

nlp("""CRICKET - ENGLISH COUNTY CHAMPIONSHIP SCORES . </S> LONDON 1996-08-30 </S> Result and close of play scores in English county championship matches on Friday : </S> Leicester : Leicestershire beat Somerset by an innings and 39 runs . </S> Somerset 83 and 174 ( P. Simmons 4-38 ) , Leicestershire 296 . </S> Leicestershire 22 points , Somerset 4 . </S> Chester-le-Street : Glamorgan 259 and 207 ( A. Dale 69 , H. Morris 69 ; D. Blenkiron 4-43 ) , Durham 114 ( S. Watkin 4-28 ) and 81-3 . </S> Tunbridge Wells : Nottinghamshire 214 ( P. Johnson 84 ; M. McCague 4-55 ) , Kent 108-3 . </S> London ( The Oval ) : Warwickshire 195 , Surrey 429-7 ( C. Lewis 80 not out , M. Butcher 70 , G. Kersey 63 , J. Ratcliffe 63 , D. Bicknell 55 ) . </S> Hove : Sussex 363 ( W. Athey 111 , V. Drakes 52 ; I. Austin 4-37 ) , Lancashire 197-8 ( W. Hegg 54 ) </S> Portsmouth : Middlesex 199 and 426 ( J. Pooley 111 , M. Ramprakash 108 , M. Gatting 83 ) , Hampshire 232 and 109-5 . </S> Chesterfield : Worcestershire 238 and 133-5 , Derbyshire 471 ( J. Adams 123 , T.O'Gorman 109 not out , K. Barnett 87 ; T. Moody 6-82 ) </S> Bristol : Gloucestershire 183 and 185-6 ( J. Russell 56 not out ) , Northamptonshire 190 ( K. Curran 52 ; A. Smith 5-68 ) . </S>""")

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  'word': '.',
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  'end': 825},
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  'word': 'He',
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  'score': 0.9943855,
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  'word': '##ing',
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  'score': 0.99938464,
  'index': 319,
  'word': 'Hampshire',
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  'end': 941},
 {'entity': 'I-LOC',
  'score': 0.9905847,
  'index': 330,
  'word': 'Chesterfield',
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  'end': 975},
 {'entity': 'I-ORG',
  'score': 0.99893564,
  'index': 332,
  'word': 'Worcestershire',
  'start': 978,
  'end': 992},
 {'entity': 'I-ORG',
  'score': 0.9993286,
  'index': 339,
  'word': 'Derbyshire',
  'start': 1009,
  'end': 1019},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.9996786,
  'index': 343,
  'word': 'J',
  'start': 1026,
  'end': 1027},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.908016,
  'index': 344,
  'word': '.',
  'start': 1027,
  'end': 1028},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.9998272,
  'index': 345,
  'word': 'Adams',
  'start': 1029,
  'end': 1034},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.9997596,
  'index': 348,
  'word': 'T',
  'start': 1041,
  'end': 1042},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.96453863,
  'index': 349,
  'word': '.',
  'start': 1042,
  'end': 1043},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.9997553,
  'index': 350,
  'word': 'O',
  'start': 1043,
  'end': 1044},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.9975132,
  'index': 351,
  'word': "'",
  'start': 1044,
  'end': 1045},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.9980426,
  'index': 352,
  'word': 'Go',
  'start': 1045,
  'end': 1047},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.99937373,
  'index': 353,
  'word': '##rman',
  'start': 1047,
  'end': 1051},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.99974066,
  'index': 358,
  'word': 'K',
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  'end': 1067},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.9367585,
  'index': 359,
  'word': '.',
  'start': 1067,
  'end': 1068},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.9998441,
  'index': 360,
  'word': 'Barnett',
  'start': 1069,
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 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.9997073,
  'index': 363,
  'word': 'T',
  'start': 1082,
  'end': 1083},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.96596843,
  'index': 364,
  'word': '.',
  'start': 1083,
  'end': 1084},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.99981743,
  'index': 365,
  'word': 'Moody',
  'start': 1085,
  'end': 1090},
 {'entity': 'I-LOC',
  'score': 0.99594116,
  'index': 374,
  'word': 'Bristol',
  'start': 1103,
  'end': 1110},
 {'entity': 'I-ORG',
  'score': 0.9994455,
  'index': 376,
  'word': 'Gloucestershire',
  'start': 1113,
  'end': 1128},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.999629,
  'index': 383,
  'word': 'J',
  'start': 1145,
  'end': 1146},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.9994917,
  'index': 385,
  'word': 'Russell',
  'start': 1148,
  'end': 1155},
 {'entity': 'I-LOC',
  'score': 0.9423624,
  'index': 391,
  'word': 'Northamptonshire',
  'start': 1171,
  'end': 1187},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.99586487,
  'index': 394,
  'word': 'K',
  'start': 1194,
  'end': 1195},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.9998486,
  'index': 396,
  'word': 'Curran',
  'start': 1197,
  'end': 1203},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.9988618,
  'index': 399,
  'word': 'A',
  'start': 1209,
  'end': 1210},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.9765072,
  'index': 401,
  'word': 'Smith',
  'start': 1212,
  'end': 1217},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.998814,
  'index': 409,
  'word': 'S',
  'start': 1229,
  'end': 1230}]

W wiadomości wyświetlanej przy pobieraniu domyślnego modelu do zadania NER w bibliotece transformers:

_defaulted to dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english and revision f2482bf (https://huggingface.co/dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english)

widać iż ta wersja BERT'a była trenowana na wariancie tego konkretnego zbioru danych, więc zdecydowałem się nie dotrenowywać go _(inna kwestia że i tak nie miałbym do tego zasobów)

model_outputs = nlp(generate_date("en-ner-conll-2003/dev-0/in.tsv"))
with open("en-ner-conll-2003/dev-0/in.tsv","r",encoding="utf-8") as f:
    dev_in_lines = f.readlines()
original_sentences = dev_in_lines
processed_data = []
counter = 1
for model_out, raw_sentence in zip(model_outputs, dev_in_lines):
    to_append = " ".join(wordpiece_to_word_tokenization(model_out,raw_sentence))
    processed_data.append(to_append)
    if len(to_append.split())!=len(raw_sentence.split()):
        print(f"Invalid length for sentence #{counter}")
        print("Generated tags")
        print(to_append)
        print("Original sentence:")
        print(raw_sentence)
        pprint(list(zip(raw_sentence.split(), to_append.split())))
        raise AssertionError
    counter+=1
    if counter%5==0:
        print(f"{counter}/{len(original_sentences)}")
with open("en-ner-conll-2003/dev-0/out_raw.tsv","w",encoding="utf-8") as f:
    for line in processed_data:
            f.write(f"{line}\n")

model_outputs = nlp(generate_date("en-ner-conll-2003/test-A/in.tsv"))
with open("en-ner-conll-2003/test-A/in.tsv","r",encoding="utf-8") as f:
    in_lines = f.readlines()
original_sentences = in_lines
processed_data = []
counter = 1
for model_out, raw_sentence in zip(model_outputs, original_sentences):
    to_append = " ".join(wordpiece_to_word_tokenization(model_out,raw_sentence))
    processed_data.append(to_append)
    if len(to_append.split())!=len(raw_sentence.split()):
        print(f"Invalid length for sentence #{counter}")
        print("Generated tags")
        print(to_append)
        print("Original sentence:")
        print(raw_sentence)
        pprint(list(zip(raw_sentence.split(), to_append.split())))
        raise AssertionError
    counter+=1
    if counter%5==0:
        print(f"{counter}/{len(original_sentences)}")
with open("en-ner-conll-2003/test-A/out_raw.tsv","w",encoding="utf-8") as f:
    for line in processed_data:
            f.write(f"{line}\n")

Funkcja do czyszczenia tagów (skopiowana z rozwiązania z zad. 3)

tag_set = set()
with open("en-ner-conll-2003/dev-0/expected.tsv", "r", encoding="utf-8") as f:
    lines = f.readlines()
for line in lines:
    line_split = line.split()
    for tag in line_split:
        if tag not in tag_set:
            tag_set.add(tag)
print(tag_set)

{'O', 'I-MISC', 'I-ORG', 'B-ORG', 'B-MISC', 'B-PER', 'I-LOC', 'I-PER', 'B-LOC'}

inter_to_begin_mapping = {
    "I-LOC": "B-LOC",
    "I-MISC": 'B-MISC',
    'I-ORG': 'B-ORG',
    'I-PER': 'B-PER'
}
begin_to_inter_mapping = {v: k for k, v in inter_to_begin_mapping.items()}

def fix_tags_in_file(filename, filename_fixed):
    lines_fixed = []
    with open(filename, "r", encoding="utf-8") as f:
        lines = f.readlines()
    lines_tokenized = [line.split() for line in lines]
    for line in lines_tokenized:
        line_fixed = []
        for counter, element in enumerate(line):
            if element=="O": # O tag can be placed anywhere
                line_fixed.append(element)
            elif element in inter_to_begin_mapping:
                if counter==0: # Beginning of line, can't check previous tag
                    line_fixed.append(inter_to_begin_mapping[element])
                else:
                    previous_element = line_fixed[counter-1]
                    if previous_element==element or previous_element==inter_to_begin_mapping[element]: # Tag was compatible (same inters or compatible B-->I)
                        line_fixed.append(element)
                    elif previous_element=="O": # O--> Inter
                        line_fixed.append(inter_to_begin_mapping[element])
                    elif previous_element in inter_to_begin_mapping and element in inter_to_begin_mapping and previous_element!=element: # Incompatible subsequent inter-tags
                        line_fixed.append(previous_element)
                    else: # Begin --> Incompatible inter
                        corrected_tag = begin_to_inter_mapping[previous_element]
                        line_fixed.append(corrected_tag)
            elif element in begin_to_inter_mapping: # Beginning tag can be added safely
                line_fixed.append(element)
            else:
                print("This shouldn't happen")
        lines_fixed.append(" ".join(line_fixed))
    with open(filename_fixed, "w", encoding="utf-8") as f:
       for line in lines_fixed:
           f.write(f"{line}\n")

fix_tags_in_file("en-ner-conll-2003/dev-0/out_raw.tsv","en-ner-conll-2003/dev-0/out.tsv")

fix_tags_in_file("en-ner-conll-2003/test-A/out_raw.tsv","en-ner-conll-2003/test-A/out.tsv")

1.0 MiB Raw Permalink Blame History Unescape Escape

Hugging Face transformer pipeline NER

Testowanie pobranego modelu

Jak widać model inaczej tokenizuje zdania niż przykład z zad. 3, i dane wyjściowe też muszą być zmienione żeby tagi BIO odnosiły się do słów a nie ich części

Funkcja do czyszczenia tagów (skopiowana z rozwiązania z zad. 3)

1.0 MiB

Raw Permalink Blame History