NlpHUST / vibert4news-base-cased

BERT for Vietnamese is trained on more 20 GB news dataset

Apply for task sentiment analysis on using AIViVN's comments dataset

The model achieved 0.90268 on the public leaderboard, (winner's score is 0.90087) Bert4news is used for a toolkit Vietnames(segmentation and Named Entity Recognition) at ViNLPtoolkit( https://github.com/bino282/ViNLP )

We use word sentencepiece, use basic bert tokenization and same config with bert base with lowercase = False.

You can download trained model:

• tensorflow .
• pytorch .

Use with huggingface/transformers

import torch
from transformers import BertTokenizer,BertModel
tokenizer= BertTokenizer.from_pretrained("NlpHUST/vibert4news-base-cased")
bert_model = BertModel.from_pretrained("NlpHUST/vibert4news-base-cased")

line = "Tôi là sinh viên trường Bách Khoa Hà Nội ."
input_id = tokenizer.encode(line,add_special_tokens = True)
att_mask = [int(token_id > 0) for token_id in input_id]
input_ids = torch.tensor([input_id])
att_masks = torch.tensor([att_mask])
with torch.no_grad():
    features = bert_model(input_ids,att_masks)

print(features)

Vietnamese toolkit with bert

ViNLP is a system annotation for Vietnamese, it use pretrain Bert4news to fine-turning to NLP problems in Vietnamese components of wordsegmentation,Named entity recognition (NER) and achieve high accuravy.

Installation

git clone https://github.com/bino282/ViNLP.git
cd ViNLP
python setup.py develop build

Test Segmentation

The model achieved F1 score : 0.984 on VLSP 2013 dataset

from ViNLP import BertVnTokenizer
tokenizer = BertVnTokenizer()
sentences = tokenizer.split(["Tổng thống Donald Trump ký sắc lệnh cấm mọi giao dịch của Mỹ với ByteDance và Tecent - chủ sở hữu của 2 ứng dụng phổ biến TikTok và WeChat sau 45 ngày nữa."])
print(sentences[0])

Tổng_thống Donald_Trump ký sắc_lệnh cấm mọi giao_dịch của Mỹ với ByteDance và Tecent - chủ_sở_hữu của 2 ứng_dụng phổ_biến TikTok và WeChat sau 45 ngày nữa .

Test Named Entity Recognition

The model achieved F1 score VLSP 2018 for all named entities including nested entities : 0.786

from ViNLP import BertVnNer
bert_ner_model = BertVnNer()
sentence = "Theo SCMP, báo cáo của CSIS với tên gọi Định hình Tương lai Chính sách của Mỹ với Trung Quốc cũng cho thấy sự ủng hộ tương đối rộng rãi của các chuyên gia về việc cấm Huawei, tập đoàn viễn thông khổng lồ của Trung Quốc"
entities = bert_ner_model.annotate([sentence])
print(entities)

[{'ORGANIZATION': ['SCMP', 'CSIS', 'Huawei'], 'LOCATION': ['Mỹ', 'Trung Quốc']}]

Run training with base config

python train_pytorch.py \\\\
  --model_path=bert4news.pytorch \\\\
  --max_len=200 \\\\
  --batch_size=16 \\\\
  --epochs=6 \\\\
  --lr=2e-5

Contact information

For personal communication related to this project, please contact Nha Nguyen Van ( [email protected] ).