百度语义预训练ERNIE实现物流信息抽取任务
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本项目将演示，如何使用PaddleHub语义预训练模型ERNIE完成从快递单中抽取姓名、电话、省、市、区、详细地址等内容，形成结构化信息。辅助物流行业从业者进行有效信息的提取，从而降低客户填单的成本。
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PART A. 背景介绍
A.1 物流信息抽取任务
如何从物流信息中抽取想要的关键信息呢？首先需要定义下想要的结果应该如何表示。
比如现在拿到一个快递单，可以作为我们的模型输入，例如“张三18625584663广东省深圳市南山区学府路东百度国际大厦”，那么序列标注模型的目的就是识别出其中的“张三”为人名（用符号 P 表示），“18625584663”为电话名（用符号 T 表示），“广东省深圳市南山区百度国际大厦”分别是 1-4 级的地址（分别用 A1~A4 表示，可以释义为省、市、区、街道）。
如下表：
A.2 序列标注模型
我们可以用序列标注模型来解决快递单的信息抽取任务，下面具体介绍一下序列标注模型。
在序列标注任务中，一般会定义一个标签集合，来表示所以可能取到的预测结果。在本案例中，针对需要被抽取的“姓名、电话、省、市、区、详细地址”等实体，标签集合可以定义为：
label = {P-B, P-I, T-B, T-I, A1-B, A1-I, A2-B, A2-I, A3-B, A3-I, A4-B, A4-I, O}
每个标签的定义分别为：
注意每个标签的结果只有 B、I、O 三种，这种标签的定
义方式叫做 BIO 体系，也有稍麻烦一点的 BIESO 体系，这里不做展开。其中 B 表示一个标签类别的开头，比如 P-B 指的是姓名的开头；相应的，I 表示一个标签的延续。
对于句子“张三18625584663广东省深圳市南山区百度国际大厦”，每个汉字及对应标签为：
我们可以通过以下例子，观察模型的输出结果。
PART B. 常用模型
序列标注任务常用的模型是LSTM+CRF。如下图所示，LSTM 的输出可以作为 CRF 的输入，最后 CRF 的输出作为模型整体的预测结果。
我们直接调用 LSTM-CRF 模型看下效果。
PART C. 语义预训练模型ERNIE优化信息抽取
如果你对预训练模型感兴趣，如谷歌的 BERT 模型，或者百度的 ERNIE 模型，也值得在自己的任务试一试效果。
百度的预训练模型ERNIE经过海量的数据训练后，其特征抽取的工作已经做的非常好。借鉴迁移学习的思想，我们可以利用其在海量数据中学习的语义信息辅助小数据集（如本示例中的快递单数据集）上的任务。
PaddleHub提供了丰富的预训练模型，并且可以便捷地获取PaddlePaddle生态下的所有预训练模型。下面展示如何使用PaddleHub一键加载ERNIE，优化信息抽取任务。
C.1 PaddleHub加载自定义数据集
加载文本类自定义数据集，用户仅需要继承HubDataset类，替换数据集存放地址即可。下面代码示例展示如何将自定义数据集加载进PaddleHub使用。这样我们只需要在小数据集上微调（Fine-tune）预训练模型即可。
C.2 PaddleHub一键加载ERNIE
如果想尝试其他语义模型（如ernie_tiny, RoBERTa等），只需要更换Module中的name参数即可.
C.7 开始Finetune
我们选择finetune_and_eval接口来进行模型训练，这个接口在finetune的过程中，会周期性的进行模型效果的评估，以便我们了解整个训练过程的性能变化。
run_states=seq_label_task.finetune_and_eval()
PART D. 使用模型进行预测
当Finetune完成后，我们使用模型来进行预测，整个预测流程大致可以分为以下几步：
构建网络
生成预测数据的Reader
切换到预测的Program
加载预训练好的参数
运行Program进行预测
总的来说，PaddleHub完成迁移学习过程只需下图所展示的6步即可完成。
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