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编程问答

第14章用BERT实现中文语句分类

發布時間：2025/3/21 编程问答 32 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了第14章用BERT实现中文语句分类小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

BERT以Transformer的Encoder為架構，已MLM為模型，在很多領域取得歷史性的的突破。這里以Transformers上基于中文語料庫上訓練的預訓練模型bert-base-chinese為模型，以BertForSequenceClassification為下游任務模型，在一個中文數據集上進行語句分類。具體包括如下內容：
? 使用BERT的分詞庫Tokenizer
? 可視化BERT注意力權重
? 用BERT預訓練模型微調下游任務
? 訓練模型

14.1 背景說明

本章用到預訓練模型庫Transformers，Transformers為自然語言理解（NLU）和自然語言生成（NLG）提供了最先進的通用架構（BERT、GPT、GPT-2、Transformer-XL、XLNET、XLM、T5等等），其中有超過32個100多種語言的預訓練模型并同時支持TensorFlow 2.0和Pythorch1.0兩大深度學習框架。可用pip安裝Transformers。

1	pip install transformers

Transformers的官網：https://github.com/huggingface
這章使用BERT模型中漢語版本：BERT-Base, Chinese: 包括簡體和繁體漢字，共12層，768個隱單元，12個Attention head，110M參數。中文 BERT 的字典大小約有 2.1 萬個標識符(tokens)，這些預訓練模型可以從Transformers官網下載。
使用了可視化工具BertViz，它的安裝步驟如下：
1.下載bertviz：
https://github.com/jessevig/bertviz
2.解壓到jupyter notebook當前目錄下
bertviz-master

14.1.1 查看中文BERT字典里的一些信息

1.導入需要的庫
指定使用預訓練模型bert-base-chinese。

import torch

from transformers import BertTokenizer

from IPython.display import clear_output

# 指定繁簡中文 BERT-BASE預訓練模型

PRETRAINED_MODEL_NAME = "bert-base-chinese"??

# 獲取預測模型所使用的tokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(PRETRAINED_MODEL_NAME)

2. 查看tokenizer的信息

1 2	vocab = tokenizer.vocab print("字典大小：", len(vocab))

運行結果：
字典大小： 21128
3.查看分詞的一些信息

import random

random_tokens = random.sample(list(vocab), 5)

random_ids = [vocab[t] for t in random_tokens]

print("{0:20}{1:15}".format("token", "index"))

print("-" * 30)

for t, id in zip(random_tokens, random_ids):

????print("{0:15}{1:10}".format(t, id))

運行結果：
token index
------------------------------
##san 10978
王 4374
##and 9369
蝕 6008
60 8183

BERT 使用當初 Google NMT 提出的 WordPiece Tokenization ，將本來的 words 拆成更小粒度的 wordpieces，有效處理不在字典里頭的詞匯。中文的話大致上就像是 character-level tokenization，而有 ## 前綴的 tokens 即為 wordpieces。
除了一般的wordpieces以外，BERT還有5個特殊tokens：
? [CLS]：在做分類任務時其最后一層的表示.會被視為整個輸入序列的表示；
? [SEP]：有兩個句子的文本會被串接成一個輸入序列，并在兩句之間插入這個token作為分割；
? [UNK]：沒出現在BERT字典里頭的字會被這個token取代；
? [PAD]:zero padding掩碼，將長度不一的輸入序列補齊方便做batch運算；
? [MASK]：未知掩碼，僅在預訓練階段會用到。

14.1.2 使用Tokenizer分割中文語句

讓我們利用中文BERT的tokenizer將一個中文句子斷詞。

text = "[CLS] 他移開這[MASK]桌子，就看到他的手表了。"

tokens = tokenizer.tokenize(text)

ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

print(text)

print(tokens[:10], '...')

print(ids[:10], '...')

運行結果：
[CLS] 他移開這[MASK]桌子，就看到他的手表了。
['[CLS]', '他', '移', '開', '這', '[MASK]', '桌', '子', '，', '就'] ...
[101, 800, 4919, 2458, 6821, 103, 3430, 2094, 8024, 2218] ...

14.2 可視化BERT注意力權重

現在馬上讓我們看看給定上面有 [MASK] 的句子，BERT會填入什么字。

14.2.1 BERT對MAKS字的預測

"""

導入已訓練好的masked語言模型并對有[MASK]的句子做預測

"""

from transformers import BertForMaskedLM

# 除了tokens 以外我們還需要辨別句子的segment ids

tokens_tensor = torch.tensor([ids])??# (1, seq_len)

segments_tensors = torch.zeros_like(tokens_tensor)??# (1, seq_len)

maskedLM_model = BertForMaskedLM.from_pretrained(PRETRAINED_MODEL_NAME)

clear_output()

# 使用masked LM 估計[MASK]位置所代表的實際標識符(token)

maskedLM_model.eval()

with torch.no_grad():

????outputs = maskedLM_model(tokens_tensor, segments_tensors)

????predictions = outputs[0]

????# (1, seq_len, num_hidden_units)

del maskedLM_model

# 將[MASK]位置的概率分布取前k個最有可能的標識符出來

masked_index = 5

k = 3

probs, indices = torch.topk(torch.softmax(predictions[0, masked_index], -1), k)

predicted_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(indices.tolist())

# 顯示前k個最可能的字。一般取第一個作為預測值

print("輸入 tokens ：", tokens[:10], '...')

print('-' * 50)

for i, (t, p) in enumerate(zip(predicted_tokens, probs), 1):

????tokens[masked_index] = t

????print("Top {} ({:2}%)：{}".format(i, int(p.item() * 100), tokens[:10]), '...')

運行結果：
輸入 tokens ： ['[CLS]', '他', '移', '開', '這', '[MASK]', '桌', '子', '，', '就'] ...
--------------------------------------------------
Top 1 (83%)：['[CLS]', '他', '移', '開', '這', '張', '桌', '子', '，', '就'] ...
Top 2 ( 7%)：['[CLS]', '他', '移', '開', '這', '個', '桌', '子', '，', '就'] ...
Top 3 ( 0%)：['[CLS]', '他', '移', '開', '這', '間', '桌', '子', '，', '就'] ...

BERT透過關注這桌這兩個字，從2萬多個wordpieces的可能性中選出"張"作為這個情境下[MASK] token的預測值，效果還是不錯的。

14.2.2 導入可視化需要的庫

1.導入需要的庫

1 2	from transformers import BertTokenizer, BertModel from bertv_master.bertviz import head_view

2.創建可視化使用html配置函數

# 在 jupyter notebook 顯示visualzation

def call_html():

??import IPython

??display(IPython.core.display.HTML('''<script src="/static/components/requirejs/require.js"></script><script>// <![CDATA[

requirejs.config({ paths: { base: '/static/base', "d3": "https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/d3/3.5.8/d3.min", jquery: '//ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/2.0.0/jquery.min', }, });

// ]]></script>'''))

14.2.3 可視化

# 記得我們是使用中文 BERT

model_version = 'bert-base-chinese'

model = BertModel.from_pretrained(model_version, output_attentions=True)

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_version)

# 情境 1 的句子

sentence_a = "老爸叫小宏去買醬油，"

sentence_b = "回來慢了就罵他。"

# 得到tokens后輸入BERT模型獲取注意力權重(attention)

inputs = tokenizer.encode_plus(sentence_a,sentence_b,return_tensors='pt', add_special_tokens=True)

token_type_ids = inputs['token_type_ids']

input_ids = inputs['input_ids']

attention = model(input_ids, token_type_ids=token_type_ids)[-1]

input_id_list = input_ids[0].tolist() # Batch index 0

tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_id_list)

call_html()

# 用BertViz可視化

head_view(attention, tokens)

運行結果：

圖14-1 某詞對其它詞注意力權重示意圖
這是BERT第 10 層 Encoder block 其中一個 head 的注意力結果,從改圖可以看出，左邊的這個他對右邊的“宏”字關注度較高。

格式圖像發布于2020年9月3日作者feiguyun分類人工智能

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的第14章用BERT实现中文语句分类的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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