Как файнтюнить BERT под NER? Какая loss и токенизация меток?

Для файнтюнинга BERT под задачу NER обычно используют следующий подход:

• Токенизация: применяют WordPiece токенизатор BERT. Метки (labels) для NER обычно соответствуют токенам, но поскольку WordPiece разбивает слова на подслова, метка присваивается первому подслову, а для остальных подслов обычно ставят специальную метку (например, "X") или повторяют метку первого подслова.

• Формат меток: часто используется схема BIO (Begin, Inside, Outside) для обозначения начала и продолжения сущностей.

• Loss функция: обычно применяется Cross-Entropy Loss для классификации каждого токена. При этом маскируются токены, которым не нужно считать loss (например, паддинги или подслова с меткой "X").

Пример на PyTorch с использованием HuggingFace Transformers:

from transformers import BertForTokenClassification, BertTokenizerFast
import torch

model = BertForTokenClassification.from_pretrained('bert-base-cased', num_labels=num_labels)
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-cased')

# Пример предложения и меток
sentence = "John lives in New York"
labels = [1, 0, 0, 2, 3]  # Пример меток в формате BIO

encoding = tokenizer(sentence.split(), is_split_into_words=True, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)

# Преобразование меток для подслов
word_ids = encoding.word_ids()
label_ids = []
previous_word_idx = None
for word_idx in word_ids:
    if word_idx is None:
        label_ids.append(-100)  # Игнорируем паддинги
    elif word_idx != previous_word_idx:
        label_ids.append(labels[word_idx])
    else:
        label_ids.append(-100)  # Игнорируем подслова
    previous_word_idx = word_idx

outputs = model(**encoding, labels=torch.tensor([label_ids]))
loss = outputs.loss
loss.backward()

Таким образом, ключевые моменты — аккуратная токенизация с выравниванием меток и использование Cross-Entropy Loss с маскированием.