意图识别与槽位填充：基于PyTorch+BERT的联合建模实战-北京尧图网络

简介这是一份基于PyTorch与Bert实现的意图识别与槽位填充实战项目面向自然语言处理入门学习者以及需要开发任务型对话、智能客服等交互模块的开发者。项目采用分类与序列标注命名实体识别联合训练的方式使用Hugging Face提供的chinese-bert-wwm-ext预训练模型在意图分类和槽位抽取两个任务上同步建模既减少重复编码又能利用共享语义信息提升整体效果相比单独训练两类模型更具实用价值。压缩包共18个文件以Python脚本为核心覆盖数据预处理、模型构建、训练验证与测试预测等完整环节辅以TXT语料和标签文件、JSON训练测试数据集以及YAML配置文件整体仅10KB目录紧凑、模块划分清楚。运行环境依赖pytorch 1.6与transformers 4.5.0直接执行main.py即可复现实验也可在config.py中修改参数和路径适配自己的数据。目前已有700人学习下载适合希望通过端到端代码快速掌握意图识别和槽位填充联合建模思路的读者。1. 意图识别与槽位填充PyTorchBERT联合建模到底在解决什么问题接到一个智能客服需求时我最先动手的往往不是回复话术而是把用户的句子拆成两个东西意图和槽位。比如“我要退掉昨天买的那件红色外套”意图是退货槽位是昨天时间、红色颜色、外套商品。这就是意图识别与槽位填充前者是句子级分类后者是词级序列标注两个任务经常一起出现在任务型对话系统里。标题里这份 PyTorchBERT 实现的意图识别与槽位填充项目做的正是用一个 BERT 编码层同时输出意图标签和槽位标签。适合正在搭客服机器人、语音助手或工单自动分类的开发者。先给一个结论只做意图分类拿不到槽位只做槽位标注拿不准用户到底要干什么两个任务共用一个模型才是数据利用率和推理效率都划算的做法。下面按“数据→模型→训练→避坑→上线”的顺序把这个联合方案完整拆开。2. 数据标注与加载把对话语料变成BERT能吃的训练样本这类项目压缩包最常见的目录结构是 data/、model/、train.py 和 READMEdata 里放着标注好的对话语料和转换脚本。但拿到手先别急着跑 train.py数据格式决定后面所有代码能不能对齐。意图识别和槽位填充虽然是两个任务训练样本却是一份数据带两类标签先把这个格式定清楚后面模型代码写起来才顺。2.1 联合模型为什么比流水线模型靠谱一次前向算出两个答案常见做法有两种。流水线方案是先跑一个意图分类器再根据意图类别去抽槽位或者干脆意图和槽位各训练一个独立模型。这样做的问题很明显误差传递意图分错了槽位抽取的候选范围也跟着错参数翻倍要维护两套训练集和两套推理服务。联合模型则是一个 BERT 编码层共享给两个任务意图头吃 [CLS] 向量槽位头吃每个 token 的隐状态一次前向把两个答案同时算出来。训练时两个任务的梯度都回传到同一个 BERT 上相当于互相补充监督信号在小数据集上比两个独立模型更不容易过拟合。我一般会直接用联合模型起步只有在槽位类型极其复杂、意图和槽位几乎无关联的极端场景才会考虑拆开。2.2 BIO标注与意图标签一份样本同时带两类标签槽位填充在实现上就是一个序列标注任务最常用的标注体系是 BIO。B 表示某个槽位片段的开始I 表示片段内部O 表示不属于任何槽位。以“帮我订明天从北京到上海的机票”为例意图标签是 book_flight槽位标签按字切分如下字帮我订明天从北京到上海的机票槽位标签OOOB-dateI-dateOB-from_locI-from_locOB-to_locI-to_locOOO自己造训练数据时我习惯先用 JSONL 存粗粒度标注再写成脚本转成 BIO格式类似{text: 帮我订明天从北京到上海的机票, intent: book_flight, slots: [[明天, date], [北京, from_loc], [上海, to_loc]]}转换脚本的核心逻辑是把“槽位值–类型”展开成逐字的 B/I 标签def convert_slot_to_bio(text, slots): # text: 原始句子slots: [[槽位值, 类型], ...] tags [O] * len(text) for value, slot_type in slots: start text.find(value) if start -1: continue tags[start] B- slot_type for i in range(start 1, start len(value)): tags[i] I- slot_type return tags这个脚本只适合快速验证。text.find(value)有个明显的坑同一个词在句子里出现多次时只会命中第一次比如“从北京到北京”。所以我一般会要求标注数据里直接存槽位值的起始位置而不是靠 find 反推。这类细节看着小实际线上翻车案例里至少占三成。2.3 用transformers加载BERT并构造Dataset对齐token与槽位标签BERT 用的是子词切分中文场景下基本是一个字一个 token这对槽位对齐非常友好。加载模型和分词器然后把每条样本切成 input_ids、attention_mask、intent_id、slot_ids 四个字段。关键点有两个一是 [CLS] 和 [SEP] 这两个特殊 token 没有槽位语义要在标签里屏蔽二是 padding 到固定长度后padding 位也必须屏蔽。屏蔽方式我习惯用 -100配合 PyTorch 交叉熵的 ignore_index 参数loss 会自动跳过这些位置。from transformers import BertTokenizer import torch from torch.utils.data import Dataset class IntentSlotDataset(Dataset): def __init__(self, texts, intents, slot_labels, intent2id, slot2id, max_len128): self.tokenizer BertTokenizer.from_pretrained(bert-base-chinese) self.texts texts self.intents [intent2id[x] for x in intents] self.slot_labels [[slot2id[t] for t in seq] for seq in slot_labels] self.max_len max_len def __len__(self): return len(self.texts) def __getitem__(self, idx): encoded self.tokenizer( self.texts[idx], max_lengthself.max_len, truncationTrue, paddingmax_length, return_tensorspt ) input_ids encoded[input_ids].squeeze(0) attention_mask encoded[attention_mask].squeeze(0) # 槽位标签对齐开头是 [CLS]结尾是 [SEP]中间是真实 token # 最多保留 max_len - 2 个真实标签其余截断 slot_ids [-100] self.slot_labels[idx][:self.max_len - 2] [-100] slot_ids slot_ids [-100] * (self.max_len - len(slot_ids)) # 额外的词级掩码CLS/SEP/padding 都置 0CRF 解码时会用到 real_len min(len(self.slot_labels[idx]), self.max_len - 2) slot_mask [0] [1] * real_len [0] slot_mask slot_mask [0] * (self.max_len - len(slot_mask)) return { input_ids: input_ids, attention_mask: attention_mask, intent_id: torch.tensor(self.intents[idx]), slot_ids: torch.tensor(slot_ids), slot_mask: torch.tensor(slot_mask) }这里paddingmax_length的作用是让 DataLoader 默认的 collate 函数能做 stack省掉自定义 collate 的麻烦。truncationTrue会从尾部截断代价是长句末尾的槽位可能会丢这个坑在第 5 章展开。slot_mask是给后面接 CRF 时预备的用 softmax 解码头时可以忽略它。分词器和 BertModel 的 checkpoint 要保持一致训练和推理再用同一个 checkpoint 加载否则 token 切分漂移会让线上效果突然变差这种问题排查起来最费劲。3. 模型搭建共享BERT编码层意图头和槽位头各管一摊数据管道通了下一步是搭模型。整个结构其实很朴素BERT 做编码器上面挂两个线性头。难的地方在槽位解码器的选择——直接对每个 token 做 softmax还是上条件随机场CRF这决定了代码复杂度和最终效果的上限。3.1 结构设计CLS向量管意图token隐状态管槽位BERT 的输出有两个常用部分pooler_output是 [CLS] token 经过变换后的向量浓缩了整句信息适合做句子级分类last_hidden_state是每个 token 的隐状态序列形状是 (batch, seq_len, hidden_size)适合做序列标注。意图头就是把 pooler_output 接一个 Linear 层输出维度是意图类别数槽位头把 last_hidden_state 接另一个 Linear 层输出维度是槽位标签数。两个头完全独立但共享同一套 BERT 参数。这样做的好处是实体级别的信息能帮助意图分类意图的先验也能反过来约束槽位训练时两个 loss 一起回传BERT 学到的表示对两个任务都更友好。3.2 槽位解码选softmax还是CRF一张表说清边界槽位解码有两种主流实现选型直接决定项目复杂度。Softmax 就是每个 token 独立预测标签简单直接CRF 在 softmax 基础上多学一个标签转移矩阵能约束“B 后面才能跟 I”“同一槽位类型内部才能连续”这类顺序规则。对比项TokenSoftmaxCRF标签间约束无每个 token 独立决策可学习转移矩阵带顺序约束训练速度快一个 Linear 搞定慢一些前向算法要做动态规划小数据集表现稳定不易学歪容易把转移矩阵学歪需要更多数据实现复杂度低需要手写 score、logZ、维特比解码上线友好度高ONNX/TensorRT 都好导出导出麻烦解码通常要留在服务端我的选型原则数据量在 1 万条以内先用 softmax 把 baseline 跑通效果不够再换 CRF槽位语法强、类别多的场景直接用 CRF。不要一上来就上 CRF它超出预期的收益有限但带来的实现和排查成本是实打实的。3.3 可运行的联合模型代码带CRF的PyTorch实现下面是一个教学版 CRF 实现把转移约束的核心逻辑写清楚了。实际项目里我会在此基础上加独立的 START/END 标签并且把 mask 处理得更严格但整体结构一致。import torch import torch.nn as nn from transformers import BertModel class CRF(nn.Module): def __init__(self, num_tags): super().__init__() self.num_tags num_tags # trans[i][j]上一个位置是标签 i、当前位置是标签 j 的转移得分 self.trans nn.Parameter(torch.randn(num_tags, num_tags)) def score(self, emissions, tags, mask): # emissions: (B, L, T) 每个位置的发射得分tags: (B, L) 标签 idmask: (B, L) 0/1 batch, seq_len, _ emissions.shape # 教学版把 0 号标签当 START 占位mask 置 0 后 START 影响被抵消 score self.trans[0][tags[:, 0]] emissions[:, 0].gather(1, tags[:, 0:1]).squeeze(1) score score * mask[:, 0].float() for t in range(1, seq_len): emit emissions[:, t].gather(1, tags[:, t:t1]).squeeze(1) trans self.trans[tags[:, t - 1], tags[:, t]] score score (emit trans) * mask[:, t].float() return score def log_partition(self, emissions, mask): # 前向算法求 logZ用于计算负对数似然 batch, seq_len, num_tags emissions.shape prev emissions[:, 0] self.trans[0].unsqueeze(0) for t in range(1, seq_len): logits prev.unsqueeze(2) self.trans.unsqueeze(0) emissions[:, t].unsqueeze(1) cur torch.logsumexp(logits, dim1) prev torch.where(mask[:, t:t1].bool(), cur, prev) return torch.logsumexp(prev, dim1) def decode(self, emissions, mask): # 维特比解码返回 (B, L) 的标签序列 batch, seq_len, num_tags emissions.shape prev emissions[:, 0] self.trans[0].unsqueeze(0) backpointers [] for t in range(1, seq_len): logits prev.unsqueeze(2) self.trans.unsqueeze(0) emissions[:, t].unsqueeze(1) values, indices logits.max(dim1) backpointers.append(indices) prev torch.where(mask[:, t:t1].bool(), values, prev) best_tags [prev.max(dim1).indices] for bp in reversed(backpointers): prev_tag bp.gather(1, best_tags[0].unsqueeze(1)).squeeze(1) best_tags.insert(0, prev_tag) return torch.stack(best_tags, dim1)联合模型本体把 BERT、意图头、槽位头串起来class JointIntentSlotModel(nn.Module): def __init__(self, num_intents, num_slots, use_crfFalse): super().__init__() self.bert BertModel.from_pretrained(bert-base-chinese) hidden_size self.bert.config.hidden_size self.intent_head nn.Linear(hidden_size, num_intents) self.slot_head nn.Linear(hidden_size, num_slots) self.use_crf use_crf if use_crf: self.crf CRF(num_slots) def forward(self, input_ids, attention_mask, slot_maskNone, intent_idNone, slot_idsNone): outputs self.bert(input_idsinput_ids, attention_maskattention_mask) intent_logits self.intent_head(outputs.pooler_output) # (B, num_intents) slot_emissions self.slot_head(outputs.last_hidden_state) # (B, L, num_slots) intent_loss, slot_loss None, None if intent_id is not None: intent_loss nn.functional.cross_entropy(intent_logits, intent_id) if slot_ids is not None: if self.use_crf: # CRF 需要合法标签 id-100 必须替换成 O 的 id屏蔽交给 slot_mask mask slot_mask if slot_mask is not None else attention_mask logZ self.crf.log_partition(slot_emissions, mask) score self.crf.score(slot_emissions, slot_ids, mask) slot_loss (logZ - score).mean() else: # softmax 解码-100 位置由 ignore_index 屏蔽 slot_loss nn.functional.cross_entropy( slot_emissions.view(-1, slot_emissions.size(-1)), slot_ids.view(-1), ignore_index-100 ) return intent_logits, slot_emissions, intent_loss, slot_loss两个线性头的输入输出要注意hidden_size是 BERT 的隐层维度中文 base 版是 768num_intents和num_slots从训练数据的类别集合里统计出来。CRF 模式下slot_ids不能出现 -100因为score里的gather会把 -100 当真索引直接越界报错。这个差异很容易忽略第 5 章会专门讲。4. 训练与评估联合损失、学习率策略和三个核心指标模型搭好接下来是训练。BERT 微调有一套相对固定的参数习惯但联合任务有两个 loss权重怎么配、学习率怎么分组直接关系到收敛速度。评估也不能只看一个数意图准确率、槽位 F1、句子级准确率三个指标反映的是不同层面的质量。4.1 联合损失函数两个任务怎么配权重最朴素的做法是两个 loss 直接相加也就是 1:1 加权。意图分类的 loss 来自 [CLS] 的交叉熵槽位标注的 loss 来自每个 token 的交叉熵或 CRF 负对数似然。量级上两者经过 BERT 微调后大致持平所以 1:1 通常能直接收敛。如果发现某个任务收敛明显慢再手动调权重比如loss intent_loss 0.5 * slot_loss。不要一上来就加一堆超参进去调先让 baseline 跑通再用验证集判断该压哪一边。4.2 训练循环BERT微调的学习率、warmup与梯度裁剪BERT 微调有一个铁律预训练参数的学习率要远小于新初始化的头。常见做法是给参数分组BERT 主体用 2e-5 到 5e-5两个线性头和 CRF 用 1e-4 到 3e-4。warmup 比例一般取总步数的 10%配合线性衰减。梯度裁剪 max_norm 设 1.0防止个别样本把 BERT 参数冲坏。from transformers import AdamW, get_linear_schedule_with_warmup params [ {params: model.bert.parameters(), lr: 2e-5}, {params: model.intent_head.parameters(), lr: 1e-4}, {params: model.slot_head.parameters(), lr: 1e-4}, ] if model.use_crf: params.append({params: model.crf.parameters(), lr: 1e-4}) optimizer AdamW(params, weight_decay0.01) total_steps len(train_loader) * epochs scheduler get_linear_schedule_with_warmup( optimizer, num_warmup_stepsint(0.1 * total_steps), num_training_stepstotal_steps ) device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu) model.to(device) o_id torch.tensor(slot2id[O], devicedevice) for epoch in range(epochs): model.train() for batch in train_loader: input_ids batch[input_ids].to(device) attention_mask batch[attention_mask].to(device) slot_ids batch[slot_ids].to(device) if model.use_crf: # CRF 不认 -100替换成 O 的 id真正屏蔽交给 slot_mask slot_ids torch.where(slot_ids -100, o_id, slot_ids) _, _, intent_loss, slot_loss model( input_ids, attention_mask, slot_maskbatch[slot_mask].to(device) if model.use_crf else None, intent_idbatch[intent_id].to(device), slot_idsslot_ids ) loss intent_loss slot_loss loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm1.0) optimizer.step() scheduler.step() optimizer.zero_grad()batch size 一般取 16 到 32max_len 128。如果显存不够可以加梯度累积把 loss 除以累积步数再 backward每累积若干步做一次 optimizer.step()。训练早期我习惯每 500 步打印一次三个指标而不是只看 lossloss 下降不代表槽位 F1 在涨。4.3 评估指标意图准确率、槽位F1与句子级准确率评估代码要区分 softmax 和 CRF 两种解码路径。槽位标签里有 -100统计前必须用 slot_mask 过滤否则 [CLS]、[SEP] 和 padding 位会把 F1 稀释掉。三个指标的定义要分清楚意图准确率只看意图对不对token 级槽位 F1 看每个词预测准不准句子级准确率要求意图和所有槽位全部正确是最严格的指标。def token_f1(pred_lists, true_lists): tp fp fn 0 for preds, trues in zip(pred_lists, true_lists): for p, t in zip(preds, trues): if p t: tp 1 else: fp 1 fn 1 precision tp / (tp fp) if tp fp else 0 recall tp / (tp fn) if tp fn else 0 return 2 * precision * recall / (precision recall) if precision recall else 0 def evaluate(model, loader, device, use_crf): model.eval() intent_preds, intent_trues [], [] slot_preds, slot_trues [], [] sentence_hit sentence_total 0 with torch.no_grad(): for batch in loader: input_ids batch[input_ids].to(device) attention_mask batch[attention_mask].to(device) intent_logits, slot_emissions, _, _ model( input_ids, attention_mask, slot_maskbatch[slot_mask].to(device) if use_crf else None ) intent_pred intent_logits.argmax(-1) if use_crf: slot_pred model.crf.decode(slot_emissions, batch[slot_mask].to(device)) else: slot_pred slot_emissions.argmax(-1) for i in range(input_ids.size(0)): mask batch[slot_mask][i].bool() sp slot_pred[i][mask].tolist() st batch[slot_ids][i][mask].tolist() intent_preds.append(intent_pred[i].item()) intent_trues.append(batch[intent_id][i].item()) slot_preds.append(sp) slot_trues.append(st) sentence_hit int( intent_pred[i].item() batch[intent_id][i].item() and sp st ) sentence_total 1 intent_acc sum(a b for a, b in zip(intent_preds, intent_trues)) / len(intent_preds) slot_f1 token_f1(slot_preds, slot_trues) sent_acc sentence_hit / sentence_total return intent_acc, slot_f1, sent_acc除了 token 级 F1上线前我还会看实体级 F1把连续标签合并成实体再比对。句子级准确率是整条链路能不能用的底线指标它一旦低说明用户的话经常被部分误解。很多项目汇报只贴意图准确率那是失真最严重的单点指标。5. 避坑手册意图识别槽位填充最容易翻车的五个细节这个方向踩坑频率最高的地方反而不是模型结构而是数据标签和解码方式之间的隐性契约。下面五条都是实际调试中反复遇到的按“现象→原因→解决”写清楚。5.1 CRF训练直接报IndexError-100标签混进了转移矩阵现象softmax 模式训练得好好的切换到 CRF 后第一个 batch 就报IndexError: index -100 is out of bounds。原因Dataset 里 [CLS]、[SEP] 和 padding 位用 -100 做屏蔽这是给cross_entropy(ignore_index-100)准备的。但 CRF 的score用gather去取标签对应的发射得分-100 被当成真实标签索引直接越界。解决训练循环里做一次替换把 -100 换成 O 的 id真正的屏蔽交给 slot_mask。也就是第 4 章代码里的torch.where(slot_ids -100, o_id, slot_ids)。这块逻辑要写进训练脚本不能依赖数据预处理时手动改。5.2 训练曲线正常但实体识别总缺尾巴I标签缺了B开头现象token 级槽位 F1 有 90%但抽出实体一看“红色”只识别出“红”“上海”只识别出“上”实体级 F1 低得没法看。原因标注数据里有孤立 I 标签比如直接写 I-color 而前面没有 B-color。CRF 学到的转移约束在这种情况下也无能为力因为训练数据里这种错误模式已经被当成“合法”的了。解决训练前跑一遍 BIO 校验脚本把所有不合法序列直接标出来改掉。def check_bio(tags): # 返回 True 表示合法 for i, tag in enumerate(tags): if tag O or tag.startswith(B-): continue if tag.startswith(I-): if i 0: return False expected {B- tag[2:], I- tag[2:]} if tags[i - 1] not in expected: return False return True这脚本花五分钟写完能省掉后面几小时的效果排查。token 级 F1 高但实体级低几乎都是这类标签规范问题。5.3 平均指标不错、长尾类别F1为0类别不平衡没处理现象整体意图准确率 95%翻分类报告发现“退换货”“改签”这类低频意图 F1 是 0槽位里“颜色”“备注”也基本没学到。原因数据分布严重倾斜模型把所有样本都推到高频类别上长尾类别在交叉熵里贡献的梯度可以忽略。BERT 参数量大微调数据少时这个问题尤其严重。解决先统计类别分布再给损失函数加类别权重。常见做法是torch.tensor(weights)传入 cross_entropy低频类别权重给高一些。还可以对低频意图做简单的过采样但过采样倍数不要超过 5否则容易过拟合。5.4 长句末尾槽位在线上永远识别不到max_len截断惹的祸现象训练和验证指标都正常一上线就发现超过 100 字的用户描述里末尾的“备注”“收货地址”槽位几乎全军覆没。原因max_len128时句子从尾部被截断末尾槽位根本没进模型。线下测试数据如果偏短这个缺口完全看不出来。解决先统计训练语料的长度分布再定 max_len不要拍脑袋。对长尾场景把高频关键槽位切到句子前部再训练或者用分段编码的方式处理把 fallback 逻辑做成“截头保尾”。上线前专门构造一批长句测试集覆盖尾部槽位这比改模型更快见效。5.5 验证集loss反弹、预训练被洗掉学习率设成了1e-3现象训练两三个 epoch 后意图准确率看着在涨但验证集 loss 开始反弹再训几个 epoch 泛化能力明显变差。原因BERT 主体用了 1e-3 这种常规分类任务的学习率。预训练参数被大步长冲刷小规模微调数据上直接过拟合等于把 BERT 学好的语言知识“洗掉”了。原因BERT 主体的学习率必须控制在 2e-5 到 5e-5新初始化的头可以用 1e-4 到 3e-4。我习惯每个 epoch 结束存一个 checkpoint验证集指标一旦掉头就立刻回滚到上一个 checkpoint这是我的“后悔药”。评估指标不要只看训练 loss训练 loss 下降和验证 loss 反弹完全可能同时发生。6. 上线前最后一步ONNX导出与固定长度批量推理模型训练完最后一步是把推理链路固化下来。这一步最常见的翻车点是本地 Python 环境预测正常一到服务端就慢或者结果对不上。我的习惯是直接导出 ONNX 固定长度计算图而不是在服务端裸跑 PyTorch。导出的关键是包一个只含编码器和两个线性头的包装模块class ExportWrapper(nn.Module): def __init__(self, joint_model): super().__init__() self.joint_model joint_model def forward(self, input_ids, attention_mask): intent_logits, slot_logits, _, _ self.joint_model(input_ids, attention_mask) return intent_logits, slot_logits model.eval() wrapper ExportWrapper(model).to(cpu) dummy_input_ids torch.randint(0, 20000, (1, 128)) dummy_mask torch.ones(1, 128, dtypetorch.long) torch.onnx.export( wrapper, (dummy_input_ids, dummy_mask), intent_slot.onnx, input_names[input_ids, attention_mask], output_names[intent_logits, slot_logits], dynamic_axes{input_ids: {0: batch}, attention_mask: {0: batch}}, opset_version11 )注意这里故意只导出 BERT 和两个线性头。CRF 的维特比解码在 ONNX 里导不好所以我通常把 CRF 的转移矩阵导出然后在服务端用 CPU 做解码这个操作在请求量的量级下耗时可忽略。如果你预测用 softmax 解码上述 ONNX 图可以直接在 GPU 上跑批量推理时把 batch 凑到 32 或 64吞吐能比逐条 for 循环快好几倍。固定长度 128 导出的另一个好处是服务端不需要动态 shape 的内存管理配合预处理把输入统一 padding 到 128计算图永远不变。目录里除了 ONNX 文件我还会放一份 tokenizer 的配置文件。之前有一次上线因为分词器版本和训练时不一致线上切词结果对不上我排查了大半天才定位到是预处理漂移。从那以后tokenizer 配置和 ONNX 文件放在同一个目录作为上线产物一起管理推理侧只认这一套不再动态加载。这个方向的技术栈已经非常成熟了真正的复杂度全在数据规范和解码一致性上希望这篇能帮你把这两块的坑提前填掉。本文还有配套的精品资源点击获取

意图识别与槽位填充：基于PyTorch+BERT的联合建模实战

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