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使用医疗领域预训练模型Fine-tune完成中文医疗语言理解任务
本示例展示了中文医疗预训练模型 ERNIE-Health（Building Chinese Biomedical Language Models via Multi-Level Text Discrimination）如何 Fine-tune 完成中文医疗语言理解任务。
数据集介绍
本项目使用了中文医学语言理解测评（Chinese Biomedical Language Understanding Evaluation，CBLUE）1.0 版本数据集，这是国内首个面向中文医疗文本处理的多任务榜单，涵盖了医学文本信息抽取（实体识别、关系抽取）、医学术语归一化、医学文本分类、医学句子关系判定和医学问答共5大类任务8个子任务。其数据来源分布广泛，包括医学教材、电子病历、临床试验公示以及互联网用户真实查询等。该榜单一经推出便受到了学界和业界的广泛关注，已逐渐发展成为检验AI系统中文医疗信息处理能力的“金标准”。
- CMeEE：中文医学命名实体识别
- CMeIE：中文医学文本实体关系抽取
- CHIP-CDN：临床术语标准化任务
- CHIP-CTC：临床试验筛选标准短文本分类
- CHIP-STS：平安医疗科技疾病问答迁移学习
- KUAKE-QIC：医疗搜索检索词意图分类
- KUAKE-QTR：医疗搜索查询词-页面标题相关性
- KUAKE-QQR：医疗搜索查询词-查询词相关性
更多信息可参考CBLUE的github。其中对于临床术语标准化任务（CHIP-CDN），我们按照 ERNIE-Health 中的方法通过检索将原多分类任务转换为了二分类任务，即给定一诊断原词和一诊断标准词，要求判定后者是否是前者对应的诊断标准词。本项目提供了检索处理后的 CHIP-CDN 数据集（简写CHIP-CDN-2C），且构建了基于该数据集的example代码。
模型介绍
ERNIE-Health 模型的整体结构与 ELECTRA 相似，包括生成器和判别器两部分。 而 Fine-tune 过程只用到了判别器模块，由 12 层 Transformer 网络组成。
快速开始
代码结构说明
以下是本项目主要代码结构及说明：
cblue/├── train_classification.py # 文本分类任务训练评估脚本├── train_ner.py # 实体识别任务训练评估脚本├── train_spo.py # 关系抽取任务训练评估脚本├── export_model.py # 动态图导出静态图参数脚本└── README.md依赖安装
pip install xlrd==1.2.0模型训练
我们按照任务类别划分，同时提供了8个任务的样例代码。可以运行下边的命令，在训练集上进行训练，并在验证集上进行验证。
训练参数设置（Training setup）及结果
| Task | epochs | batch_size | learning_rate | max_seq_length | metric | results | results (fp16) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| CHIP-STS | 4 | 16 | 3e-5 | 96 | Macro-F1 | 0.88749 | 0.88555 |
| CHIP-CTC | 4 | 32 | 6e-5 | 160 | Macro-F1 | 0.84136 | 0.83514 |
| CHIP-CDN | 16 | 256 | 3e-5 | 32 | F1 | 0.76979 | 0.76489 |
| KUAKE-QQR | 2 | 32 | 6e-5 | 64 | Accuracy | 0.83865 | 0.84053 |
| KUAKE-QTR | 4 | 32 | 6e-5 | 64 | Accuracy | 0.69722 | 0.69722 |
| KUAKE-QIC | 4 | 32 | 6e-5 | 128 | Accuracy | 0.81483 | 0.82046 |
| CMeEE | 2 | 32 | 6e-5 | 128 | Micro-F1 | 0.66120 | 0.66026 |
| CMeIE | 100 | 12 | 6e-5 | 300 | Micro-F1 | 0.61385 | 0.60076 |
可支持配置的参数：
save_dir：可选，保存训练模型的目录；默认保存在当前目录checkpoints文件夹下。max_seq_length：可选，ELECTRA模型使用的最大序列长度，最大不能超过512, 若出现显存不足，请适当调低这一参数；默认为128。batch_size：可选，批处理大小，请结合显存情况进行调整，若出现显存不足，请适当调低这一参数；默认为32。learning_rate：可选，Fine-tune的最大学习率；默认为6e-5。weight_decay：可选，控制正则项力度的参数，用于防止过拟合，默认为0.01。epochs: 训练轮次，默认为3。max_steps: 最大训练步数。若训练epochs轮包含的训练步数大于该值，则达到max_steps后就提前结束。valid_steps: evaluate的间隔steps数，默认100。save_steps: 保存checkpoints的间隔steps数，默认100。logging_steps: 日志打印的间隔steps数，默认10。warmup_proption：可选，学习率warmup策略的比例，如果0.1，则学习率会在前10%训练step的过程中从0慢慢增长到learning_rate, 而后再缓慢衰减，默认为0.1。init_from_ckpt：可选，模型参数路径，恢复模型训练；默认为None。seed：可选，随机种子，默认为1000.device: 选用什么设备进行训练，可选cpu、gpu或npu。如使用gpu训练则参数gpus指定GPU卡号。use_amp: 是否使用混合精度训练，默认为False。
医疗文本分类任务
$ unset CUDA_VISIBLE_DEVICES$ python -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' train_classification.py --dataset CHIP-CDN-2C --batch_size 256 --max_seq_length 32 --learning_rate 3e-5 --epochs 16其他可支持配置的参数：
dataset：可选，CHIP-CDN-2C CHIP-CTC CHIP-STS KUAKE-QIC KUAKE-QTR KUAKE-QQR，默认为KUAKE-QIC数据集。
医疗命名实体识别任务（CMeEE）
$ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0$ python train_ner.py --batch_size 32 --max_seq_length 128 --learning_rate 6e-5 --epochs 12医疗关系抽取任务（CMeIE）
$ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0$ python train_spo.py --batch_size 12 --max_seq_length 300 --learning_rate 6e-5 --epochs 100静态图模型导出
使用动态图训练结束之后，还可以将动态图参数导出成静态图参数，用于部署推理等，具体代码见export_model.py。静态图参数保存在output_path指定路径中。
运行方式：
- 分类任务静态图模型导出
python export_model.py --train_dataset CHIP-CDN-2C --params_path=./checkpoint/model_900/ --output_path=./export- SPO任务静态图模型导出
python export_model.py --train_dataset CMeIE --params_path=./checkpoint/model_900/ --output_path=./export- NER任务静态图模型导出
python export_model.py --train_dataset CMeEE --params_path=./checkpoint/model_1500/ --output_path=./exportNOTICE: train_dataset分类任务选择填上训练数据集名称，params_path选择最好参数的模型的路径。
[1] CBLUE: A Chinese Biomedical Language Understanding Evaluation Benchmark pdf git web
[2] Wang, Quan, et al. “Building Chinese Biomedical Language Models via Multi-Level Text Discrimination.” arXiv preprint arXiv:2110.07244 (2021). pdf