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本项目提供基于通用文本分类 UTC（Universial Text Classification） 模型微调的文本分类端到端应用方案，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程，可快速实现文本分类产品落地。
文本分类简单来说就是对给定的句子或文本使用分类模型分类。在文本分类的落地过程中通常面临领域多变、任务多样、数据稀缺等许多挑战。针对文本分类领域的痛点和难点，PaddleNLP 零样本文本分类应用 UTC 通过统一语义匹配方式 USM（Unified Semantic Matching）统一建模标签与文本的语义匹配能力，具备低资源迁移能力，支持通用分类、评论情感分析、语义相似度计算、蕴含推理、多项式阅读理解等众多“泛分类”任务，助力开发者简单高效实现多任务文本分类数据标注、训练、调优、上线，降低文本分类落地技术门槛。
零样本文本分类应用亮点：
- 覆盖场景全面🎓： 覆盖文本分类各类主流任务，支持多任务训练，满足开发者多样文本分类落地需求。
- 效果领先🏃： 具有突出分类效果的UTC模型作为训练基座，提供良好的零样本和小样本学习能力。该模型在ZeroCLUE和FewCLUE均取得榜首（截止2023年1月11日）。
- 简单易用： 通过Taskflow实现三行代码可实现无标注数据的情况下进行快速调用，一行命令即可开启文本分类，轻松完成部署上线，降低多任务文本分类落地门槛。
- 高效调优✊： 开发者无需机器学习背景知识，即可轻松上手数据标注及模型训练流程。
对于简单的文本分类可以直接使用paddlenlp.Taskflow实现零样本（zero-shot）分类，对于细分场景我们推荐使用定制功能（标注少量数据进行模型微调）以进一步提升效果。
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├── deploy/simple_serving/ # 模型部署脚本
├── utils.py # 数据处理工具
├── run_train.py # 模型微调脚本
├── run_eval.py # 模型评估脚本
├── label_studio.py # 数据格式转换脚本
├── label_studio_text.md # 数据标注说明文档
└── README.md我们推荐使用Label Studio 数据标注工具进行标注，如果已有标注好的本地数据集，我们需要将数据集整理为文档要求的格式，详见Label Studio数据标注指南。
这里我们提供预先标注好的医疗意图分类数据集的文件，可以运行下面的命令行下载数据集，我们将展示如何使用数据转化脚本生成训练/验证/测试集文件，并使用UTC模型进行微调。
下载医疗意图分类数据集：
wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/datasets/utc-medical.tar.gz
tar -xvf utc-medical.tar.gz
mv utc-medical data
rm utc-medical.tar.gz生成训练/验证集文件：
python label_studio.py \
--label_studio_file ./data/label_studio.json \
--save_dir ./data \
--splits 0.8 0.1 0.1 \
--options ./data/label.txt多任务训练场景可分别进行数据转换再进行混合。
推荐使用 PromptTrainer API 对模型进行微调，该 API 封装了提示定义功能，且继承自 Trainer API 。只需输入模型、数据集等就可以使用 Trainer API 高效快速地进行预训练、微调等任务，可以一键启动多卡训练、混合精度训练、梯度累积、断点重启、日志显示等功能，Trainer API 还针对训练过程的通用训练配置做了封装，比如：优化器、学习率调度等。
使用下面的命令，使用 utc-base 作为预训练模型进行模型微调，将微调后的模型保存至$finetuned_model：
单卡启动：
python run_train.py \
--device gpu \
--logging_steps 10 \
--save_steps 100 \
--eval_steps 100 \
--seed 1000 \
--model_name_or_path utc-base \
--output_dir ./checkpoint/model_best \
--dataset_path ./data/ \
--max_seq_length 512 \
--per_device_train_batch_size 2 \
--per_device_eval_batch_size 2 \
--gradient_accumulation_steps 8 \
--num_train_epochs 20 \
--learning_rate 1e-5 \
--do_train \
--do_eval \
--do_export \
--export_model_dir ./checkpoint/model_best \
--overwrite_output_dir \
--disable_tqdm True \
--metric_for_best_model macro_f1 \
--load_best_model_at_end True \
--save_total_limit 1 \
--save_plm如果在GPU环境中使用，可以指定gpus参数进行多卡训练：
python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0,1" run_train.py \
--device gpu \
--logging_steps 10 \
--save_steps 100 \
--eval_steps 100 \
--seed 1000 \
--model_name_or_path utc-base \
--output_dir ./checkpoint/model_best \
--dataset_path ./data/ \
--max_seq_length 512 \
--per_device_train_batch_size 2 \
--per_device_eval_batch_size 2 \
--gradient_accumulation_steps 8 \
--num_train_epochs 20 \
--learning_rate 1e-5 \
--do_train \
--do_eval \
--do_export \
--export_model_dir ./checkpoint/model_best \
--overwrite_output_dir \
--disable_tqdm True \
--metric_for_best_model macro_f1 \
--load_best_model_at_end True \
--save_total_limit 1 \
--save_plm该示例代码中由于设置了参数 --do_eval，因此在训练完会自动进行评估。
可配置参数说明：
device: 训练设备，可选择 'cpu'、'gpu' 其中的一种；默认为 GPU 训练。logging_steps: 训练过程中日志打印的间隔 steps 数，默认10。save_steps: 训练过程中保存模型 checkpoint 的间隔 steps 数，默认100。eval_steps: 训练过程中保存模型 checkpoint 的间隔 steps 数，默认100。seed：全局随机种子，默认为 42。model_name_or_path：进行 few shot 训练使用的预训练模型。默认为 "utc-base", 可选"utc-xbase", "utc-base", "utc-medium", "utc-mini", "utc-micro", "utc-nano", "utc-pico"。output_dir：必须，模型训练或压缩后保存的模型目录；默认为None。dataset_path：数据集文件所在目录；默认为./data/。train_file：训练集后缀；默认为train.txt。dev_file：开发集后缀；默认为dev.txt。max_seq_len：文本最大切分长度，包括标签的输入超过最大长度时会对输入文本进行自动切分，标签部分不可切分，默认为512。per_device_train_batch_size:用于训练的每个 GPU 核心/CPU 的batch大小，默认为8。per_device_eval_batch_size:用于评估的每个 GPU 核心/CPU 的batch大小，默认为8。num_train_epochs: 训练轮次，使用早停法时可以选择 100；默认为10。learning_rate：训练最大学习率，UTC 推荐设置为 1e-5；默认值为3e-5。do_train:是否进行微调训练，设置该参数表示进行微调训练，默认不设置。do_eval:是否进行评估，设置该参数表示进行评估，默认不设置。do_export:是否进行导出，设置该参数表示进行静态图导出，默认不设置。export_model_dir:静态图导出地址，默认为None。overwrite_output_dir： 如果True，覆盖输出目录的内容。如果output_dir指向检查点目录，则使用它继续训练。disable_tqdm： 是否使用tqdm进度条。metric_for_best_model：最优模型指标, UTC 推荐设置为macro_f1，默认为None。load_best_model_at_end：训练结束后是否加载最优模型，通常与metric_for_best_model配合使用，默认为False。save_total_limit：如果设置次参数，将限制checkpoint的总数。删除旧的checkpoints输出目录，默认为None。
通过运行以下命令进行模型评估预测：
python run_eval.py \
--model_path ./checkpoint/model_best \
--test_path ./data/test.txt \
--per_device_eval_batch_size 2 \
--max_seq_len 512 \
--output_dir ./checkpoint_test可配置参数说明：
model_path: 进行评估的模型文件夹路径，路径下需包含模型权重文件model_state.pdparams及配置文件model_config.json。test_path: 进行评估的测试集文件。per_device_eval_batch_size: 批处理大小，请结合机器情况进行调整，默认为16。max_seq_len: 文本最大切分长度，输入超过最大长度时会对输入文本进行自动切分，默认为512。
paddlenlp.Taskflow装载定制模型，通过task_path指定模型权重文件的路径，路径下需要包含训练好的模型权重文件model_state.pdparams。
>>> from pprint import pprint
>>> from paddlenlp import Taskflow
>>> schema = ["病情诊断", "治疗方案", "病因分析", "指标解读", "就医建议", "疾病表述", "后果表述", "注意事项", "功效作用", "医疗费用", "其他"]
>>> my_cls = Taskflow("zero_shot_text_classification", model="utc-base", schema=schema, task_path='./checkpoint/model_best/plm', precision="fp16")
>>> pprint(my_cls("中性粒细胞比率偏低"))在UTC的服务化能力中我们提供基于PaddleNLP SimpleServing 来搭建服务化能力，通过几行代码即可搭建服务化部署能力
# Save at server.py
from paddlenlp import SimpleServer, Taskflow
schema = ["病情诊断", "治疗方案", "病因分析", "指标解读", "就医建议"]
utc = Taskflow("zero_shot_text_classification",
model="utc-base",
schema=schema,
task_path="../../checkpoint/model_best/plm",
precision="fp32")
app = SimpleServer()
app.register_taskflow("taskflow/utc", utc)
# Start the server
paddlenlp server server:app --host 0.0.0.0 --port 8990
支持FP16半精度推理加速，详见UTC SimpleServing 使用方法
医疗意图分类数据集 KUAKE-QIC 验证集 zero-shot 实验指标：
| Macro F1 | Micro F1 | |
|---|---|---|
| utc-xbase | 66.30 | 89.67 |
| utc-base | 64.13 | 89.06 |
| utc-medium | 69.62 | 89.15 |
| utc-micro | 60.31 | 79.14 |
| utc-mini | 65.82 | 89.82 |
| utc-nano | 62.03 | 80.92 |
| utc-pico | 53.63 | 83.57 |