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# Classificação de tokens

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A classificação de tokens atribui um rótulo a tokens individuais em uma frase. Uma das tarefas de classificação de tokens mais comuns é o Reconhecimento de Entidade Nomeada, também chamada de NER (sigla em inglês para Named Entity Recognition). O NER tenta encontrar um rótulo para cada entidade em uma frase, como uma pessoa, local ou organização.

Este guia mostrará como realizar o fine-tuning do [DistilBERT](https://huggingface.co./distilbert-base-uncased) no conjunto de dados [WNUT 17](https://huggingface.co./datasets/wnut_17) para detectar novas entidades.

<Tip>

Consulte a [página de tarefas de classificação de tokens](https://huggingface.co./tasks/token-classification) para obter mais informações sobre outras formas de classificação de tokens e seus modelos, conjuntos de dados e métricas associadas.

</Tip>

## Carregando o conjunto de dados WNUT 17

Carregue o conjunto de dados WNUT 17 da biblioteca 🤗 Datasets:

```py
>>> from datasets import load_dataset

>>> wnut = load_dataset("wnut_17")
```

E dê uma olhada em um exemplo:

```py
>>> wnut["train"][0]
{'id': '0',
 'ner_tags': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 7, 8, 8, 0, 7, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
 'tokens': ['@paulwalk', 'It', "'s", 'the', 'view', 'from', 'where', 'I', "'m", 'living', 'for', 'two', 'weeks', '.', 'Empire', 'State', 'Building', '=', 'ESB', '.', 'Pretty', 'bad', 'storm', 'here', 'last', 'evening', '.']
}
```

Cada número em `ner_tags` representa uma entidade. Converta o número em um rótulo para obter mais informações:

```py
>>> label_list = wnut["train"].features[f"ner_tags"].feature.names
>>> label_list
[
    "O",
    "B-corporation",
    "I-corporation",
    "B-creative-work",
    "I-creative-work",
    "B-group",
    "I-group",
    "B-location",
    "I-location",
    "B-person",
    "I-person",
    "B-product",
    "I-product",
]
```

O `ner_tag` descreve uma entidade, como uma organização, local ou pessoa. A letra que prefixa cada `ner_tag` indica a posição do token da entidade:

- `B-` indica o início de uma entidade.
- `I-` indica que um token está contido dentro da mesma entidade (por exemplo, o token `State` pode fazer parte de uma entidade como `Empire State Building`).
- `0` indica que o token não corresponde a nenhuma entidade.

## Pré-processamento

<Youtube id="iY2AZYdZAr0"/>

Carregue o tokenizer do DistilBERT para processar os `tokens`:

```py
>>> from transformers import AutoTokenizer

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
```

Como a entrada já foi dividida em palavras, defina `is_split_into_words=True` para tokenizar as palavras em subpalavras:

```py
>>> tokenized_input = tokenizer(example["tokens"], is_split_into_words=True)
>>> tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(tokenized_input["input_ids"])
>>> tokens
['[CLS]', '@', 'paul', '##walk', 'it', "'", 's', 'the', 'view', 'from', 'where', 'i', "'", 'm', 'living', 'for', 'two', 'weeks', '.', 'empire', 'state', 'building', '=', 'es', '##b', '.', 'pretty', 'bad', 'storm', 'here', 'last', 'evening', '.', '[SEP]']
```

Ao adicionar os tokens especiais `[CLS]` e `[SEP]` e a tokenização de subpalavras uma incompatibilidade é gerada entre a entrada e os rótulos. Uma única palavra correspondente a um único rótulo pode ser dividida em duas subpalavras. Você precisará realinhar os tokens e os rótulos da seguinte forma:

1. Mapeie todos os tokens para a palavra correspondente com o método [`word_ids`](https://huggingface.co./docs/tokenizers/python/latest/api/reference.html#tokenizers.Encoding.word_ids).
2. Atribuindo o rótulo `-100` aos tokens especiais `[CLS]` e `[SEP]` para que a função de loss do PyTorch ignore eles.
3. Rotular apenas o primeiro token de uma determinada palavra. Atribuindo `-100` a outros subtokens da mesma palavra.

Aqui está como você pode criar uma função para realinhar os tokens e rótulos e truncar sequências para não serem maiores que o comprimento máximo de entrada do DistilBERT:

```py
>>> def tokenize_and_align_labels(examples):
...     tokenized_inputs = tokenizer(examples["tokens"], truncation=True, is_split_into_words=True)

...     labels = []
...     for i, label in enumerate(examples[f"ner_tags"]):
...         word_ids = tokenized_inputs.word_ids(batch_index=i)  # Map tokens to their respective word.
...         previous_word_idx = None
...         label_ids = []
...         for word_idx in word_ids:  # Set the special tokens to -100.
...             if word_idx is None:
...                 label_ids.append(-100)
...             elif word_idx != previous_word_idx:  # Only label the first token of a given word.
...                 label_ids.append(label[word_idx])
...             else:
...                 label_ids.append(-100)
...             previous_word_idx = word_idx
...         labels.append(label_ids)

...     tokenized_inputs["labels"] = labels
...     return tokenized_inputs
```

Use a função [`map`](https://huggingface.co./docs/datasets/package_reference/main_classes.html#datasets.Dataset.map) do 🤗 Datasets para tokenizar e alinhar os rótulos em todo o conjunto de dados. Você pode acelerar a função `map` configurando `batched=True` para processar vários elementos do conjunto de dados de uma só vez:

```py
>>> tokenized_wnut = wnut.map(tokenize_and_align_labels, batched=True)
```

Use o [`DataCollatorForTokenClassification`] para criar um batch de exemplos. Ele também *preencherá dinamicamente* seu texto e rótulos para o comprimento do elemento mais longo em seu batch, para que tenham um comprimento uniforme. Embora seja possível preencher seu texto na função `tokenizer` configurando `padding=True`, o preenchimento dinâmico é mais eficiente.

<frameworkcontent>
<pt>
```py
>>> from transformers import DataCollatorForTokenClassification

>>> data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tokenizer=tokenizer)
```
</pt>
<tf>
```py
>>> from transformers import DataCollatorForTokenClassification

>>> data_collator = DataCollatorForTokenClassification(tokenizer=tokenizer, return_tensors="tf")
```
</tf>
</frameworkcontent>

## Treinamento

<frameworkcontent>
<pt>
Carregue o DistilBERT com o [`AutoModelForTokenClassification`] junto com o número de rótulos esperados:

```py
>>> from transformers import AutoModelForTokenClassification, TrainingArguments, Trainer

>>> model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased", num_labels=14)
```

<Tip>

Se você não estiver familiarizado com o fine-tuning de um modelo com o [`Trainer`], dê uma olhada no tutorial básico [aqui](../training#finetune-with-trainer)!

</Tip>

Nesse ponto, restam apenas três passos:

1. Definir seus hiperparâmetros de treinamento em [`TrainingArguments`].
2. Passar os argumentos de treinamento para o [`Trainer`] junto com o modelo, conjunto de dados, tokenizador e o data collator.
3. Chamar a função [`~Trainer.train`] para executar o fine-tuning do seu modelo.

```py
>>> training_args = TrainingArguments(
...     output_dir="./results",
...     evaluation_strategy="epoch",
...     learning_rate=2e-5,
...     per_device_train_batch_size=16,
...     per_device_eval_batch_size=16,
...     num_train_epochs=3,
...     weight_decay=0.01,
... )

>>> trainer = Trainer(
...     model=model,
...     args=training_args,
...     train_dataset=tokenized_wnut["train"],
...     eval_dataset=tokenized_wnut["test"],
...     tokenizer=tokenizer,
...     data_collator=data_collator,
... )

>>> trainer.train()
```
</pt>
<tf>
Para executar o fine-tuning de um modelo no TensorFlow, comece convertendo seu conjunto de dados para o formato `tf.data.Dataset` com [`to_tf_dataset`](https://huggingface.co./docs/datasets/package_reference/main_classes.html#datasets.Dataset.to_tf_dataset). Nessa execução você deverá especificar as entradas e rótulos (no parâmetro `columns`), se deseja embaralhar o conjunto de dados, o tamanho do batch e o data collator:

```py
>>> tf_train_set = tokenized_wnut["train"].to_tf_dataset(
...     columns=["attention_mask", "input_ids", "labels"],
...     shuffle=True,
...     batch_size=16,
...     collate_fn=data_collator,
... )

>>> tf_validation_set = tokenized_wnut["validation"].to_tf_dataset(
...     columns=["attention_mask", "input_ids", "labels"],
...     shuffle=False,
...     batch_size=16,
...     collate_fn=data_collator,
... )
```

<Tip>

Se você não estiver familiarizado com o fine-tuning de um modelo com o Keras, dê uma olhada no tutorial básico [aqui](training#finetune-with-keras)!

</Tip>

Configure o otimizador e alguns hiperparâmetros de treinamento:

```py
>>> from transformers import create_optimizer

>>> batch_size = 16
>>> num_train_epochs = 3
>>> num_train_steps = (len(tokenized_wnut["train"]) // batch_size) * num_train_epochs
>>> optimizer, lr_schedule = create_optimizer(
...     init_lr=2e-5,
...     num_train_steps=num_train_steps,
...     weight_decay_rate=0.01,
...     num_warmup_steps=0,
... )
```

Carregue o DistilBERT com o [`TFAutoModelForTokenClassification`] junto com o número de rótulos esperados:

```py
>>> from transformers import TFAutoModelForTokenClassification

>>> model = TFAutoModelForTokenClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased", num_labels=2)
```

Configure o modelo para treinamento com o método [`compile`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#compile-method):

```py
>>> import tensorflow as tf

>>> model.compile(optimizer=optimizer)
```

Chame o método [`fit`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#fit-method) para executar o fine-tuning do modelo:

```py
>>> model.fit(x=tf_train_set, validation_data=tf_validation_set, epochs=3)
```
</tf>
</frameworkcontent>

<Tip>

Para obter um exemplo mais aprofundado de como executar o fine-tuning de um modelo para classificação de tokens, dê uma olhada nesse [notebook utilizando PyTorch](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/token_classification.ipynb) ou nesse [notebook utilizando TensorFlow](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/token_classification-tf.ipynb).

</Tip>