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深度学习速通系列:如何使用bert和crf进行法律文书脱敏

news 2025/4/16 21:25:19

使用BERT和CRF进行法律文书中的脱敏处理是一个复杂的过程，涉及多个步骤。下面我将详细展开每个步骤，包括数据标注、数据处理、模型微调、评估模型、导出模型以及使用模型。

步骤一：数据收集与标注

1. 数据收集

目标：收集包含敏感信息的法律文书。
来源：可以从公开的法律数据库、法院判决书或模拟生成的法律文本中获取数据。

2. 数据标注

工具选择：选择标注工具，如Label Studio、Prodigy或其他文本标注平台。
标注标准：
- 确定需要标注的敏感信息类型，例如：
  - 姓名（B-PER, I-PER）
  - 地址（B-LOC, I-LOC）
  - 身份证号（B-ID, I-ID）
- 使用BIO格式进行标注：
  - B-* 表示该实体的开始部分。
  - I-* 表示该实体的内部部分。
  - O 表示非敏感信息。

3. 标注示例

假设有以下句子：

张三住在北京市朝阳区。

标注结果应为：

张三 B-PER
住 O
在 O
北京 B-LOC
市 I-LOC
朝阳区 I-LOC
。 O

步骤二：数据预处理

1. 数据清洗

去除重复行、空值和无效数据。
确保所有标注均符合标准。

2. 数据分割

将数据集分成训练集、验证集和测试集。例如，采用70%训练，15%验证，15%测试的比例。

3. 数据格式化

将数据转换为模型可接受的格式，通常为输入文本和相应的标签序列。

import pandas as pd# 加载标注数据
data = pd.read_csv('annotated_data.csv')# 转换为模型输入格式
texts = data['text'].tolist()
labels = data['labels'].tolist()  # 应为BIO格式

步骤三：微调模型

1. 环境准备

安装所需库：

pip install transformers torch sklearn seqeval

2. 创建自定义Dataset类

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from transformers import BertTokenizerclass LegalDocDataset(Dataset):def __init__(self, texts, labels, tokenizer, max_len):self.texts = textsself.labels = labelsself.tokenizer = tokenizerself.max_len = max_lendef __len__(self):return len(self.texts)def __getitem__(self, idx):text = self.texts[idx]label = self.labels[idx]encoding = self.tokenizer(text, return_tensors='pt', padding='max_length', truncation=True, max_length=self.max_len)item = {key: val.squeeze() for key, val in encoding.items()}item['labels'] = torch.tensor(label, dtype=torch.long)return itemtokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
max_len = 128
dataset = LegalDocDataset(texts, labels, tokenizer, max_len)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)

3. 加载BERT模型

from transformers import BertForTokenClassification
model = BertForTokenClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=num_classes)

4. 设置优化器

from torch.optim import AdamWoptimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)

5. 训练循环

from tqdm import tqdm
import torchmodel.train()
for epoch in range(num_epochs):for batch in tqdm(dataloader):optimizer.zero_grad()outputs = model(**batch)loss = outputs.lossloss.backward()optimizer.step()

步骤四：评估模型

1. 模型评估函数

定义评估指标，通常使用F1-score来衡量模型性能。

from sklearn.metrics import f1_scoredef evaluate_model(model, dataloader):model.eval()all_preds, all_labels = [], []with torch.no_grad():for batch in dataloader:outputs = model(**batch)preds = outputs.logits.argmax(dim=-1).numpy()all_preds.extend(preds)all_labels.extend(batch['labels'].numpy())return f1_score(all_labels, all_preds, average='weighted')

2. 在验证集上评估

val_f1 = evaluate_model(model, validation_dataloader)
print(f"Validation F1 Score: {val_f1}")

步骤五：导出模型

1. 保存模型

在训练完成后，保存模型以便后续使用。

model.save_pretrained('saved_model')
tokenizer.save_pretrained('saved_model')

步骤六：使用模型进行脱敏

1. 加载模型和Tokenizer

from transformers import BertForTokenClassification, BertTokenizermodel = BertForTokenClassification.from_pretrained('saved_model')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('saved_model')

2. 编写脱敏函数

def predict_and_mask(text):inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True, max_length=max_len)outputs = model(**inputs)predictions = outputs.logits.argmax(dim=-1).numpy()[0]masked_text = []for token, prediction in zip(inputs['input_ids'][0], predictions):word = tokenizer.decode([token])if prediction == sensitive_label_id:  # 假设这是敏感标签IDmasked_text.append("[MASK]")else:masked_text.append(word)return ' '.join(masked_text)# 示例文本
text = "张三住在北京市朝阳区。"
masked_output = predict_and_mask(text)
print(masked_output)