dl_ner_transformer/transformer_pipeline.ipynb
2024-05-30 19:07:24 +02:00

1.0 MiB
Raw 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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[{'entity': 'I-PER', 'score': 0.99964964, 'index': 3, 'word': 'Thatcher', 'start': 11, 'end': 19}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.9988331, 'index': 17, 'word': 'L', 'start': 58, 'end': 59}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.9970331, 'index': 18, 'word': '##ON', 'start': 59, 'end': 61}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.965837, 'index': 19, 'word': '##D', 'start': 61, 'end': 62}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.9986071, 'index': 20, 'word': '##ON', 'start': 62, 'end': 64}, {'entity': 'I-MISC', 'score': 0.9992834, 'index': 31, 'word': 'British', 'start': 83, 'end': 90}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99892634, 'index': 34, 'word': 'Margaret', 'start': 106, 'end': 114}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9995945, 'index': 35, 'word': 'Thatcher', 'start': 115, 'end': 123}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.940539, 'index': 41, 'word': 'IRA', 'start': 144, 'end': 147}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.9620667, 'index': 72, 'word': 'The', 'start': 275, 'end': 278}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.9993606, 'index': 73, 'word': 'Sunday', 'start': 279, 'end': 285}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.99873215, 'index': 74, 'word': 'Telegraph', 'start': 286, 'end': 295}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9978562, 'index': 76, 'word': 'Major', 'start': 303, 'end': 308}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99910635, 'index': 77, 'word': '##ie', 'start': 308, 'end': 310}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99960035, 'index': 78, 'word': 'Or', 'start': 311, 'end': 313}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9907437, 'index': 79, 'word': '##r', 'start': 313, 'end': 314}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99981505, 'index': 90, 'word': 'Thatcher', 'start': 355, 'end': 363}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.9512621, 'index': 93, 'word': 'Li', 'start': 368, 'end': 370}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.83668184, 'index': 94, 'word': '##bra', 'start': 370, 'end': 373}, {'entity': 'I-MISC', 'score': 0.60038644, 'index': 95, 'word': '##n', 'start': 373, 'end': 374}, {'entity': 'I-MISC', 'score': 0.99890935, 'index': 104, 'word': 'Irish', 'start': 417, 'end': 422}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.99357337, 'index': 112, 'word': 'Conservative', 'start': 463, 'end': 475}, {'entity': 'I-ORG', 'score': 0.9907981, 'index': 113, 'word': 'Party', 'start': 476, 'end': 481}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9988937, 'index': 125, 'word': 'Or', 'start': 523, 'end': 525}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99963284, 'index': 128, 'word': 'Thatcher', 'start': 532, 'end': 540}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9992982, 'index': 133, 'word': 'Bernard', 'start': 560, 'end': 567}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99973863, 'index': 134, 'word': 'Ingram', 'start': 568, 'end': 574}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99928194, 'index': 155, 'word': 'Bernard', 'start': 660, 'end': 667}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9958364, 'index': 156, 'word': 'In', 'start': 668, 'end': 670}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.8115069, 'index': 157, 'word': '##gh', 'start': 670, 'end': 672}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.94692653, 'index': 158, 'word': '##am', 'start': 672, 'end': 674}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99914074, 'index': 178, 'word': 'Or', 'start': 761, 'end': 763}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.5169633, 'index': 179, 'word': '##r', 'start': 763, 'end': 764}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9991233, 'index': 186, 'word': 'Or', 'start': 777, 'end': 779}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.61910456, 'index': 187, 'word': '##r', 'start': 779, 'end': 780}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9996057, 'index': 224, 'word': 'Ingram', 'start': 939, 'end': 945}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9988881, 'index': 251, 'word': 'Or', 'start': 1065, 'end': 1067}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99963415, 'index': 258, 'word': 'Thatcher', 'start': 1088, 'end': 1096}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9997733, 'index': 267, 'word': 'Thatcher', 'start': 1113, 'end': 1121}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.9659531, 'index': 272, 'word': 'Iron', 'start': 1137, 'end': 1141}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.995362, 'index': 273, 'word': 'Lady', 'start': 1142, 'end': 1146}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.99912125, 'index': 310, 'word': 'U', 'start': 1302, 'end': 1303}, {'entity': 'I-LOC', 'score': 0.9913174, 'index': 312, 'word': 'S', 'start': 1304, 'end': 1305}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99884546, 'index': 315, 'word': 'Ronald', 'start': 1317, 'end': 1323}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99889624, 'index': 316, 'word': 'Reagan', 'start': 1324, 'end': 1330}, {'entity': 'I-PER', 'score': 0.99907255, 'index': 321, 'word': 'Nancy', 'start': 1341, 'end': 1346}, {'entity': 'I-MISC', 'score': 0.98566794, 'index': 327, 'word': 'My', 'start': 1375, 'end': 1377}, {'entity': 'I-MISC', 'score': 0.984522, 'index': 328, 'word': 'Turn', 'start': 1378, 'end': 1382}]
---------------------------------------------------------------------------
KeyboardInterrupt                         Traceback (most recent call last)
Cell In [12], line 1
----> 1 for out in nlp(generate_date("en-ner-conll-2003/dev-0/in.tsv")):
      2     print(out)

File ~\miniconda3\lib\site-packages\transformers\pipelines\pt_utils.py:124, in PipelineIterator.__next__(self)
    121     return self.loader_batch_item()
    123 # We're out of items within a batch
--> 124 item = next(self.iterator)
    125 processed = self.infer(item, **self.params)
    126 # We now have a batch of "inferred things".

File ~\miniconda3\lib\site-packages\transformers\pipelines\pt_utils.py:266, in PipelinePackIterator.__next__(self)
    263             return accumulator
    265 while not is_last:
--> 266     processed = self.infer(next(self.iterator), **self.params)
    267     if self.loader_batch_size is not None:
    268         if isinstance(processed, torch.Tensor):

File ~\miniconda3\lib\site-packages\transformers\pipelines\base.py:1068, in Pipeline.forward(self, model_inputs, **forward_params)
   1066     with inference_context():
   1067         model_inputs = self._ensure_tensor_on_device(model_inputs, device=self.device)
-> 1068         model_outputs = self._forward(model_inputs, **forward_params)
   1069         model_outputs = self._ensure_tensor_on_device(model_outputs, device=torch.device("cpu"))
   1070 else:

File ~\miniconda3\lib\site-packages\transformers\pipelines\token_classification.py:286, in TokenClassificationPipeline._forward(self, model_inputs)
    284     logits = self.model(**model_inputs)[0]
    285 else:
--> 286     output = self.model(**model_inputs)
    287     logits = output["logits"] if isinstance(output, dict) else output[0]
    289 return {
    290     "logits": logits,
    291     "special_tokens_mask": special_tokens_mask,
   (...)
    295     **model_inputs,
    296 }

File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\nn\modules\module.py:1130, in Module._call_impl(self, *input, **kwargs)
   1126 # If we don't have any hooks, we want to skip the rest of the logic in
   1127 # this function, and just call forward.
   1128 if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks
   1129         or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks):
-> 1130     return forward_call(*input, **kwargs)
   1131 # Do not call functions when jit is used
   1132 full_backward_hooks, non_full_backward_hooks = [], []

File ~\miniconda3\lib\site-packages\transformers\models\bert\modeling_bert.py:1758, in BertForTokenClassification.forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids, position_ids, head_mask, inputs_embeds, labels, output_attentions, output_hidden_states, return_dict)
   1752 r"""
   1753 labels (`torch.LongTensor` of shape `(batch_size, sequence_length)`, *optional*):
   1754     Labels for computing the token classification loss. Indices should be in `[0, ..., config.num_labels - 1]`.
   1755 """
   1756 return_dict = return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict
-> 1758 outputs = self.bert(
   1759     input_ids,
   1760     attention_mask=attention_mask,
   1761     token_type_ids=token_type_ids,
   1762     position_ids=position_ids,
   1763     head_mask=head_mask,
   1764     inputs_embeds=inputs_embeds,
   1765     output_attentions=output_attentions,
   1766     output_hidden_states=output_hidden_states,
   1767     return_dict=return_dict,
   1768 )
   1770 sequence_output = outputs[0]
   1772 sequence_output = self.dropout(sequence_output)

File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\nn\modules\module.py:1130, in Module._call_impl(self, *input, **kwargs)
   1126 # If we don't have any hooks, we want to skip the rest of the logic in
   1127 # this function, and just call forward.
   1128 if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks
   1129         or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks):
-> 1130     return forward_call(*input, **kwargs)
   1131 # Do not call functions when jit is used
   1132 full_backward_hooks, non_full_backward_hooks = [], []

File ~\miniconda3\lib\site-packages\transformers\models\bert\modeling_bert.py:1013, in BertModel.forward(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)
   1004 head_mask = self.get_head_mask(head_mask, self.config.num_hidden_layers)
   1006 embedding_output = self.embeddings(
   1007     input_ids=input_ids,
   1008     position_ids=position_ids,
   (...)
   1011     past_key_values_length=past_key_values_length,
   1012 )
-> 1013 encoder_outputs = self.encoder(
   1014     embedding_output,
   1015     attention_mask=extended_attention_mask,
   1016     head_mask=head_mask,
   1017     encoder_hidden_states=encoder_hidden_states,
   1018     encoder_attention_mask=encoder_extended_attention_mask,
   1019     past_key_values=past_key_values,
   1020     use_cache=use_cache,
   1021     output_attentions=output_attentions,
   1022     output_hidden_states=output_hidden_states,
   1023     return_dict=return_dict,
   1024 )
   1025 sequence_output = encoder_outputs[0]
   1026 pooled_output = self.pooler(sequence_output) if self.pooler is not None else None

File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\nn\modules\module.py:1130, in Module._call_impl(self, *input, **kwargs)
   1126 # If we don't have any hooks, we want to skip the rest of the logic in
   1127 # this function, and just call forward.
   1128 if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks
   1129         or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks):
-> 1130     return forward_call(*input, **kwargs)
   1131 # Do not call functions when jit is used
   1132 full_backward_hooks, non_full_backward_hooks = [], []

File ~\miniconda3\lib\site-packages\transformers\models\bert\modeling_bert.py:607, in BertEncoder.forward(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)
    596     layer_outputs = self._gradient_checkpointing_func(
    597         layer_module.__call__,
    598         hidden_states,
   (...)
    604         output_attentions,
    605     )
    606 else:
--> 607     layer_outputs = layer_module(
    608         hidden_states,
    609         attention_mask,
    610         layer_head_mask,
    611         encoder_hidden_states,
    612         encoder_attention_mask,
    613         past_key_value,
    614         output_attentions,
    615     )
    617 hidden_states = layer_outputs[0]
    618 if use_cache:

File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\nn\modules\module.py:1130, in Module._call_impl(self, *input, **kwargs)
   1126 # If we don't have any hooks, we want to skip the rest of the logic in
   1127 # this function, and just call forward.
   1128 if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks
   1129         or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks):
-> 1130     return forward_call(*input, **kwargs)
   1131 # Do not call functions when jit is used
   1132 full_backward_hooks, non_full_backward_hooks = [], []

File ~\miniconda3\lib\site-packages\transformers\models\bert\modeling_bert.py:539, in BertLayer.forward(self, hidden_states, attention_mask, head_mask, encoder_hidden_states, encoder_attention_mask, past_key_value, output_attentions)
    536     cross_attn_present_key_value = cross_attention_outputs[-1]
    537     present_key_value = present_key_value + cross_attn_present_key_value
--> 539 layer_output = apply_chunking_to_forward(
    540     self.feed_forward_chunk, self.chunk_size_feed_forward, self.seq_len_dim, attention_output
    541 )
    542 outputs = (layer_output,) + outputs
    544 # if decoder, return the attn key/values as the last output

File ~\miniconda3\lib\site-packages\transformers\pytorch_utils.py:236, in apply_chunking_to_forward(forward_fn, chunk_size, chunk_dim, *input_tensors)
    233     # concatenate output at same dimension
    234     return torch.cat(output_chunks, dim=chunk_dim)
--> 236 return forward_fn(*input_tensors)

File ~\miniconda3\lib\site-packages\transformers\models\bert\modeling_bert.py:552, in BertLayer.feed_forward_chunk(self, attention_output)
    550 def feed_forward_chunk(self, attention_output):
    551     intermediate_output = self.intermediate(attention_output)
--> 552     layer_output = self.output(intermediate_output, attention_output)
    553     return layer_output

File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\nn\modules\module.py:1130, in Module._call_impl(self, *input, **kwargs)
   1126 # If we don't have any hooks, we want to skip the rest of the logic in
   1127 # this function, and just call forward.
   1128 if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks
   1129         or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks):
-> 1130     return forward_call(*input, **kwargs)
   1131 # Do not call functions when jit is used
   1132 full_backward_hooks, non_full_backward_hooks = [], []

File ~\miniconda3\lib\site-packages\transformers\models\bert\modeling_bert.py:464, in BertOutput.forward(self, hidden_states, input_tensor)
    463 def forward(self, hidden_states: torch.Tensor, input_tensor: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
--> 464     hidden_states = self.dense(hidden_states)
    465     hidden_states = self.dropout(hidden_states)
    466     hidden_states = self.LayerNorm(hidden_states + input_tensor)

File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\nn\modules\module.py:1130, in Module._call_impl(self, *input, **kwargs)
   1126 # If we don't have any hooks, we want to skip the rest of the logic in
   1127 # this function, and just call forward.
   1128 if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks
   1129         or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks):
-> 1130     return forward_call(*input, **kwargs)
   1131 # Do not call functions when jit is used
   1132 full_backward_hooks, non_full_backward_hooks = [], []

File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\nn\modules\linear.py:114, in Linear.forward(self, input)
    113 def forward(self, input: Tensor) -> Tensor:
--> 114     return F.linear(input, self.weight, self.bias)

KeyboardInterrupt: 
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'),
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 ('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>""")
[{'entity': 'I-MISC',
  'score': 0.46102676,
  'index': 2,
  'word': '##IC',
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  'end': 4},
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  'word': 'Worcestershire',
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  'word': 'Derbyshire',
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  'word': 'Northamptonshire',
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 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.99586487,
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  'word': 'K',
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  'word': 'Curran',
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 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.9988618,
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  'word': 'A',
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  'end': 1210},
 {'entity': 'I-PER',
  'score': 0.9765072,
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  '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")
5/215
10/215
15/215
20/215
25/215
30/215
35/215
40/215
45/215
50/215
55/215
60/215
65/215
70/215
75/215
80/215
85/215
90/215
95/215
100/215
105/215
110/215
115/215
120/215
125/215
130/215
135/215
140/215
145/215
150/215
155/215
160/215
165/215
170/215
175/215
180/215
185/215
190/215
195/215
200/215
205/215
210/215
215/215
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")
5/230
10/230
15/230
20/230
25/230
30/230
35/230
40/230
45/230
50/230
55/230
60/230
65/230
70/230
75/230
80/230
85/230
90/230
95/230
100/230
105/230
110/230
115/230
120/230
125/230
130/230
135/230
140/230
145/230
150/230
155/230
160/230
165/230
170/230
175/230
180/230
185/230
190/230
195/230
200/230
205/230
210/230
215/230
220/230
225/230
230/230

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")