使用 Amazon SageMaker Ground Truth 与 Amazon Comprehend 开发 NER 模型

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命名实体识别（NER）的核心，在于筛选文本数据以查找名词短语（即命名实体），并使用人、组织或品牌等标签对其进行分类。例如，在“我最近订阅了Amazon Prime”语句中，Amazon Prime就是一项命名实体，可以归类为品牌。但构建准确的内部自定义实体识别器往往非常复杂，需要准备大量手动注释的训练文档，同时选择正确的算法与参数以实现模型训练。

本文探讨了如何通过一条端到端管道，使用Amazon SageMaker Ground Truth 与 Amazon Comprehend构建起一套自定义NER模型。

Amazon SageMaker Ground Truth使您能够高效、准确地标记训练机器学习系统所必需的数据集。Ground Truth提供内置标记工作流，帮助人类标记员逐步完成数据注释任务。此外，Ground Truth还包含多种工具，能够高效准确构建带注释NER数据集以完成机器学习系统训练。

Amazon Comprehend是一项自然语言处理（NLP）服务，使用机器学习查找文本中的洞见与关系。Amazon Comprehend能够处理任何UTF-8格式的文本文件。通过识别文件中的实体、关键短语、语言、情感以及其他常见元素，Comprehend即可成功汇总出分析洞见。要使用这项自定义实体识别采取行动，大家需要准备一套用于模型训练的数据集，保证其中包含一组带有注释的文档或实体列表及其类型标签（例如PERSON，人），外加一组用于容纳各实体的文档。以此为基础，Comprehend即可自动测试算法与参数的最佳与最准确组合，进而完成模型训练。

下图所示，为这套解决方案的基本架构。

整个端到端流程如下所示：

将一组文本文件上传至 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)。
在Ground Truth中创建一个内部工作组与NER标记作业。
该内部工作组负责对所有文本文档进行标记。
完成之后，Ground Truth在Amazon S3中创建名为manifest的增强清单。
解析增强输出manifest文件，并以CSV格式创建注释与文档文件，而后将其交付至Amazon Comprehed以供处理。我们主要关注用于自动转换增强输出manifest文件的管道，此管道可通过AWS CloudFormation实现一键式部署。此外，我们还将展示如何使用Amazon Comprehend GitHub repo提供的onvertGroundtruthToComprehendERFormat.sh脚本解析该增强输出manifest文件，并以CSV格式创建注释与文档文件。虽然大家在实际使用中往往只需要一种转换方法，但我们强烈建议您尝试这两种方法。
在Amazon Comprehend控制台上，启动一项自定义NER训练作业，且使用由AWS Lambda生成的数据集。

为了尽可能缩短本文示例中用于手动注释方面的时间，我们建议您直接使用随附的小型语料库示例。虽然由此训练出的模型可能性能有限，但您可以借此快速体验整个端到端流程，积累到后续使用更大语料库的实践经验，甚至可以使用其他AWS服务替代Lambda函数。

设置流程

大家需要在计算机上安装AWS命令行界面（AWS CLI）。关于具体操作说明，请参阅安装AWS CLI。

接下来需要创建一个CloudFormationn栈，该栈负责创建S3存储桶与转换管道。虽然这条管道可以自动完成转换，但大家也可以直接使用转换脚本，具体操作说明我们将在后文中进行介绍。

设置转换管道

本文提供一套CloudFormation模板，可帮助大家执行多项初始设置工作：

创建一个新的S3存储桶。
使用Python 3.8运行时创建一项Lambda函数，以及用于实现其他依赖关系的Lambda层。
配置S3存储桶，根据接收到的output.manifest 文件自动触发该Lambda函数。

管道源代码托管在GitHub repo当中。要通过模板进行部署，大家需要在新的浏览器窗口或选项卡中登录至us-east-1区域中的AWS账户。

启动以下栈：

完成以下操作步骤：

在Amazon S3 URL部分，输入该模板的URL。
选择Next。
在Stack name部分，输入您的栈名称。
在S3 Bucket Name部分，为您的新存储桶输入名称。
其他参数直接使用默认值。
选择Next。
在Configure stack options页面中，选择Next。
审查您的栈细节信息。
勾选三个复选框，确认由AWS CloudFormation创建其他资源与功能。
选择Create stack。

CloudFormation现在开始创建您的栈。在完成之后，大家应看到以下截屏内容。

设置转换脚本

要在您的计算机上设置转换脚本，请完成以下操作步骤：

在计算机上下载并安装Git。
指定您在本地设备上保存该repo的具体位置。我们建议您创建一个专用文件夹，借此轻松使用命令提示符导航至该位置。
在浏览器中，导航至Amazon Comprehend GitHub repo。
在Contributors部分，选择Clone or download。
在Clone with HTTPS部分，选择剪贴板图标以复制repo URL。

要使用SSH密钥克隆该repo，包括由您组织内SSH证书颁发机构颁发的证书，请选择Use SHH并选择剪贴板图、将repo URL复制至剪贴板。

在终端内，导航至您之前保存克隆repo的位置。您可以直接输入$ cd <directory>前往该位置。
输入以下代码：
```
$ git clone <repo-url>
```

在repo克隆操作完成之后，根据README文件中的步骤使用脚本将Ground Truth NER标记作业与Amazon Comprehend自定义实体识别集成起来。

将未标记样本上传至语料库

运行以下命令，将样本数据文件复制至您的S3存储桶：

$ aws s3 cp s3://aws-ml-blog/artifacts/blog-groundtruth-comprehend-ner/sample-data/groundtruth/doc-00.txt s3://<your-bucket>/raw/

$ aws s3 cp s3://aws-ml-blog/artifacts/blog-groundtruth-comprehend-ner/sample-data/groundtruth/doc-01.txt s3://<your-bucket>/raw/

$ aws s3 cp s3://aws-ml-blog/artifacts/blog-groundtruth-comprehend-ner/sample-data/groundtruth/doc-02.txt s3://<your-bucket>/raw/

这批样本数据可以缩短您的注释时间，由于不追求模型性能最大化，因此无需进行深度优化。

运行NER标记作业

此步骤涉及三项手动操作：

创建一个内部工作组。
创建一项标记作业。
进行数据注释。

您可以在不同作业中重复使用这个内部工作组。

在作业完成之后，它会将结果写出为一个output.manifest文件，并由Lambda函数自动进行内容提取。该函数会将此manifest文件转换为两个文件：.csv格式与.txt格式。假设输出manifest为s3://<your-bucket>/gt/<gt-jobname>/manifests/output/output.manifest，则这两个Amazon Comprehend文件将位于s3://<your-bucket>/gt/<gt-jobname>/manifests/output/comprehend/之下。

创建一个内部工作组

在本用例中，我们将创建一个内部工作组，并使用自己的电子邮件地址作为唯一工作人员。Ground Truth也允许您使用Amazon Mechanical Turk或其他供应商提供的注释人员。

在 Amazon SageMaker 控制台的Ground Truth之下，选择Labeling workforces。
在Private 选项卡中，选择Create private team。
在Team name部分，输入您的工作组名称。
在Add workers部分，选择Invite new workers by email。
在Email addresses部分，输入您的电子邮件地址。
在Organization name部分，输入您的组织名称。
在Contact email部分，输入您的电子邮件。
选择Create private team。
前往新的内部工作组，找到标记门户的URL。如果这是您第一次被添加至工作组内，或者设置了Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS)通知功能，您还将收到包含URL、用户名以及临时密码的注册电子邮件。
登录至标记URL。
将临时密码更换为新密码。

创建一项标记作业

下一步就是创建NER标记作业。本文将重点介绍其中的各关键步骤。关于更多详细信息，请参阅使用Amazon SageMaker Ground Truth添加数据标记工作流以进行命名实体识别。

为了缩短注释时间，这里请直接使用复制至S3存储桶内的示例语料库作为Ground Truth作业的输入。

在Amazon SageMaker控制台的Ground Truth之下，选择Labeling jobs。
选择Create labeling job。
在Job name部分，输入一项作业名称。
选择 I want to specify a label attribute name different from the labeling job name。
在Label attribute name部分，输入ner。
选择 Create manifest file。

通过这一步，Ground Truth将自动把您的文本语料库转换为manifest文件。

这时会显示一个弹窗。

在Input dataset location部分，输入您的Amazon S3位置。
在Data type部分，选择Text。
选择Create。

这时我们会看到提示信息，manifest文件已经创建完成。

在manifest文件创建完成后，选择 Create。

大家也可以自己提供输入manifest。请注意，NER标记作业要求其输入manifest为 {"source": "embedded text"} 格式，而非引用样式中的{"source-ref": "s3://bucket/prefix/file-01.txt"}格式。另外，生成的输入manifest会自动检测到换行符\n，并在各个文档中的每一行生成一条JSON行；如果您自行生成此行，则可在各文档中只保留一个JSON行（但您可能仍需要保留\n换行符以供下游使用）。

在IAM role部分，选择CloudFormation模板此前创建的角色。
在Task selection部分，选择Named entity recognition。
选择Next。
在Select workers and configure tool页面中的Worker types部分，选择Private。
在Private teams部分，选择您之前创建完成的内部工作组。
在Number of workers per dataset object部分，保证工作人员的数量（1）与内部工作组的实际规模相匹配。
在文本框中，输入标记操作方法。
在Labels下，添加您希望使用的标签。参考以下截屏中为推荐语料库提供的标签。
选择Create。

在作业创建完成后，现在我们可以在Labeling jobs页面上跟踪各项标记任务的具体状态。

以下截屏所示，为该作业的详细信息。

标记数据

使用本示例中的推荐语料库，标记流程将在数分钟内完成。

在作业创建完毕后，内部工作组将通过标记门户查看列出的任务，并根据具体分配的工作内容进行数据标记。

以下截屏所示，为工作人员UI。

在全部标记任务完成之后，标记作业状态将显示为Completed。

复核

CloudFormation模板将对示例中的S3存储桶进行配置，在包含manifests/output/output.manifest前缀的新对象传入特定S3存储桶时向Amazon S3提交一项指向Lambda函数put事件。最近，AWS还为标记作业添加了Amazon CloudWatch Events支持功能，您可以将其作为触发转换操作的另一种机制选项。关于更多详细信息，请参阅Amazon SageMaker Ground Truth现已支持多标签图像与文本分类、以及Amazon CloudWatch Events。

该Lambda函数会加载增强manifest文件，并将该文件转换为comprehend/output.csv 与 comprehend/output.txt，且二者皆具有与output.manifest相同的前缀。请参考以下示例中的s3://<your_bucket>/gt/<gt-jobname>/manifests/output/output.manifest 结果：

s3://<your_bucket>/gt-output/<gt-jobname>/manifests/output/comprehend/output.csv
s3://<your_bucket>/gt-output/<gt-jobname>/manifests/output/comprehend/output.txt

您可以通过检查Lambda函数添加至output.manifest的标签，在CloudWatch Logs中进一步跟踪Lambda的执行上下文。此项操作可在Amazon S3控制台或者AWS CLI当中实现。

要通过Amazon S3控制台进行跟踪，请完成以下操作步骤：

在Amazon S3控制台上，导航至该输出结果。
选择output.manifest。
在Properties选项卡中，选择Tags。
查看由该Lambda函数添加的标签。

要使用AWS CLI，请输入以下代码（其中日志流标签__LATEST_xxx代表CloudWatch日志流[$LATEST]xxx。由于[$]不是Amazon S3标签中的有效字符，因此会被Lambda函数替换掉）：

$ aws s3api get-object-tagging --bucket gtner-blog --key gt/test-gtner-blog-004/manifests/output/output.manifest
{
    "TagSet": [
        {
            "Key": "lambda_log_stream",
            "Value": "2020/02/25/__LATEST_24497900b44f43b982adfe2fb1a4fbe6"
        },
        {
            "Key": "lambda_req_id",
            "Value": "08af8228-794e-42d1-aa2b-37c00499bbca"
        },
        {
            "Key": "lambda_log_group",
            "Value": "/aws/lambda/samtest-ConllFunction-RRQ698841RYB"
        }
    ]
}

现在，我们可以前向CloudWatch控制台并跟踪实际日志分组、日志流与RequestId，详见以下截屏内容。

在Amazon Comprehend上训练一套自定义NER模型

Amazon Comprehend要求输入语料库遵循各实体的以下最低要求：

1000个样本
语料库大小为5120字节
包含200条注释

这里，我们在Ground Truth中使用的示例语料库无法满足上述最低要求。因此，我们为大家准备了其他预生成的Amazon Comprehend输入。此样本数据将帮助大家快速开始训练自定义模型，但并未针对模型性能做出充分优化。

在您的计算机上，输入以下代码将之前生成的数据上传至存储桶：

$ aws s3 cp s3://aws-ml-blog/artifacts/blog-groundtruth-comprehend-ner/sample-data/comprehend/output-x112.txt s3://<your_bucket>/gt/<gt-jobname>/manifests/output/comprehend/documents/

$ aws s3 cp s3://aws-ml-blog/artifacts/blog-groundtruth-comprehend-ner/sample-data/comprehend/output-x112.csv s3://<your_bucket>/gt/<gt-jobname>/manifests/output/comprehend/annotations/

您的 s3://<your_bucket>/gt/<gt-jobname>/manifests/output/comprehend/documents/ 文件夹应以两个文件结尾: output.txt 与 output-x112.txt。

您的s3://<your_bucket>/gt/<gt-jobname>/manifests/output/comprehend/annotations/ 文件夹应该包含 output.csv 与 output-x112.csv。

现在，大家可以开始自定义NER模型的训练流程了。