一行代码使用bert生成句向量,bert做文本分类、文本相似度计算

时间: 2023-05-08 22:59:54 浏览: 128
对于生成句向量,使用BERT模型可以非常简单地实现。步骤如下: 1. 首先需要安装BERT相关的Python库,在终端中输入 pip install pytorch-pretrained-bert。 2. 导入相关库和BERT模型,如下所示: from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer, BertModel import torch # Load pre-trained model tokenizer (vocabulary) tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') # Load pre-trained model (weights) model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') # Put the model in "evaluation" mode, meaning feed-forward operation. model.eval() 3. 定义输入文本,并通过BERT Tokenizer将文本转换成tokens。接着,将tokens转换成BERT的tokens id,并将其用PyTorch张量表示。 text = "Here is some text to encode" tokenized_text = tokenizer.tokenize(text) indexed_tokens = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text) tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens]) 4. 将tokens_tensor传递给BERT模型,获取所有层的隐藏状态。最终,将每个token的最后一层的隐藏状态拼接成单个向量作为句向量。 with torch.no_grad(): encoded_layers, _ = model(tokens_tensor) # Concatenate the tensors for all layers. We use `stack` here to # create a new dimension in the tensor. token_embeddings = torch.stack(encoded_layers, dim=0) # Remove dimension 1, the "batches". token_embeddings = torch.squeeze(token_embeddings, dim=1) # Swap dimensions 0 and 1. token_embeddings = token_embeddings.permute(1,0,2) # Concatenate the vectors for each token to form a single vector. sentence_embedding = torch.mean(token_embeddings, dim=0) 至于如何使用BERT做文本分类和文本相似度计算,可以使用Fine-tuning方法。具体步骤如下: 1. 准备训练集和测试集。 2. 加载预训练的BERT模型,替换其输出层为对应的任务层。 from pytorch_pretrained_bert import BertForSequenceClassification, BertForNextSentencePrediction model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2) 3. 训练模型,可以使用PyTorch自带的优化算法,如Adam。训练完毕后,可以保存模型。 from torch.optim import Adam optimizer = Adam(model.parameters(), lr=1e-5) for epoch in range(num_epochs): for data in training_data: optimizer.zero_grad() text = data['text'] labels = data['labels'] tokens = tokenizer.tokenize(text) indexed_tokens = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens]) scores = model(tokens_tensor, labels) loss = scores[0] loss.backward() optimizer.step() 4. 对于文本相似度计算,可以使用Fine-tuned的BERT模型计算文本向量的余弦相似度。 from scipy.spatial.distance import cosine text1 = 'I like to play football' text2 = 'Football is my favorite sport' tokens1 = tokenizer.tokenize(text1) indexed_tokens1 = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens1) tokens_tensor1 = torch.tensor([indexed_tokens1]) tokens2 = tokenizer.tokenize(text2) indexed_tokens2 = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens2) tokens_tensor2 = torch.tensor([indexed_tokens2]) with torch.no_grad(): encoded_layers1, _ = model(tokens_tensor1) encoded_layers2, _ = model(tokens_tensor2) token_embeddings1 = torch.stack(encoded_layers1, dim=0) token_embeddings2 = torch.stack(encoded_layers2, dim=0) token_embeddings1 = torch.squeeze(token_embeddings1, dim=1) token_embeddings2 = torch.squeeze(token_embeddings2, dim=1) token_embeddings1 = token_embeddings1.permute(1,0,2) token_embeddings2 = token_embeddings2.permute(1,0,2) sentence_embedding1 = torch.mean(token_embeddings1, dim=0) sentence_embedding2 = torch.mean(token_embeddings2, dim=0) similarity_score = 1 - cosine(sentence_embedding1, sentence_embedding2)

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以下是使用BERT进行文本分类的示例代码。在这个示例中,我们将使用预训练的BERT模型来生成词向量,然后使用SVM对文本进行分类。 python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub import bert # 加载BERT模型 module_url = "https://tfhub.dev/google/bert_uncased_L-12_H-768_A-12/1" bert_layer = hub.KerasLayer(module_url, trainable=True) # 加载数据集 df = pd.read_csv("data.csv", encoding='utf-8') # 分割数据集 train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(df['text'], df['label'], test_size=0.2) # 将文本转换为词向量 max_seq_length = 128 train_input = bert_layer([train_data[:max_seq_length]]) test_input = bert_layer([test_data[:max_seq_length]]) train_input = tf.squeeze(train_input, axis=1) test_input = tf.squeeze(test_input, axis=1) # 训练SVM分类器 clf = SVC(kernel='linear') clf.fit(train_input, train_labels) # 预测测试集 pred_labels = clf.predict(test_input) # 计算准确率 acc = accuracy_score(test_labels, pred_labels) print("Accuracy:", acc) 在这个示例中,我们使用了一个预先训练的BERT模型,它可以将文本转换为768维的词向量。我们还使用了sklearn库中的SVC分类器进行文本分类。首先,我们将文本转换为词向量,然后使用SVM分类器进行训练和预测。最后,我们计算准确率来评估模型的性能。
以下是一个使用BERT进行文本相似度微调的示例代码: python import torch from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, AdamW, get_linear_schedule_with_warmup from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score # 加载数据 def load_data(file_path): sentences = [] labels = [] with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: sentence, label = line.strip().split("\t") sentences.append(sentence) labels.append(label) return sentences, labels train_sentences, train_labels = load_data("train.txt") dev_sentences, dev_labels = load_data("dev.txt") test_sentences, test_labels = load_data("test.txt") # 加载BERT模型和Tokenizer model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese", num_labels=2) tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese") # 对数据进行编码,并生成DataLoader def encode_data(sentences, labels): input_ids = [] attention_masks = [] for sentence in sentences: encoded_dict = tokenizer.encode_plus(sentence, add_special_tokens=True, max_length=64, pad_to_max_length=True, return_attention_mask=True, return_tensors="pt") input_ids.append(encoded_dict["input_ids"]) attention_masks.append(encoded_dict["attention_mask"]) labels = torch.tensor([int(label) for label in labels]) input_ids = torch.cat(input_ids, dim=0) attention_masks = torch.cat(attention_masks, dim=0) dataset = TensorDataset(input_ids, attention_masks, labels) sampler = RandomSampler(dataset) dataloader = DataLoader(dataset, sampler=sampler, batch_size=32) return dataloader train_dataloader = encode_data(train_sentences, train_labels) dev_dataloader = encode_data(dev_sentences, dev_labels) test_dataloader = encode_data(test_sentences, test_labels) # 定义优化器和学习率调度器 optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5, eps=1e-8) total_steps = len(train_dataloader) * 5 scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps=0, num_training_steps=total_steps) # 训练函数 def train(model, dataloader): model.train() total_loss = 0 for batch in dataloader: input_ids = batch[0].to(device) attention_masks = batch[1].to(device) labels = batch[2].to(device) model.zero_grad() outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_masks, labels=labels) loss = outputs[0] total_loss += loss.item() loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0) optimizer.step() scheduler.step() avg_loss = total_loss / len(dataloader) return avg_loss # 验证函数 def evaluate(model, dataloader): model.eval() predictions = [] true_labels = [] total_loss = 0 with torch.no_grad(): for batch in dataloader: input_ids = batch[0].to(device) attention_masks = batch[1].to(device) labels = batch[2].to(device) outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_masks, labels=labels) loss = outputs[0] total_loss += loss.item() logits = outputs[1] logits = logits.detach().cpu().numpy() label_ids = labels.to('cpu').numpy() predictions.append(logits) true_labels.append(label_ids) avg_loss = total_loss / len(dataloader) predictions = np.concatenate(predictions, axis=0) true_labels = np.concatenate(true_labels, axis=0) return predictions, true_labels, avg_loss # 训练和验证模型 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) best_dev_acc = 0 for epoch in range(5): train_loss = train(model, train_dataloader) dev_predictions, dev_labels, dev_loss = evaluate(model, dev_dataloader) dev_acc = accuracy_score(dev_labels, np.argmax(dev_predictions, axis=1)) dev_f1 = f1_score(dev_labels, np.argmax(dev_predictions, axis=1), average="weighted") print(f"Epoch {epoch + 1} train loss: {train_loss:.4f}, dev loss: {dev_loss:.4f}, dev acc: {dev_acc:.4f}, dev f1: {dev_f1:.4f}") if dev_acc > best_dev_acc: best_dev_acc = dev_acc torch.save(model.state_dict(), "best_model.pt") # 在测试集上评估模型 model.load_state_dict(torch.load("best_model.pt")) test_predictions, test_labels, test_loss = evaluate(model, test_dataloader) test_acc = accuracy_score(test_labels, np.argmax(test_predictions, axis=1)) test_f1 = f1_score(test_labels, np.argmax(test_predictions, axis=1), average="weighted") print(f"Test loss: {test_loss:.4f}, test acc: {test_acc:.4f}, test f1: {test_f1:.4f}") 其中,train.txt、dev.txt和test.txt是已经分好训练集、验证集和测试集的文本数据,每行一个样本,格式为:文本\t标签(0或1)。 在训练过程中,会将文本数据编码成BERT模型所需的输入格式,同时使用AdamW优化器和学习率调度器进行参数更新。在每个epoch结束后,会在验证集上进行评估,计算准确率和F1值,并保存表现最好的模型。最后,在测试集上进行评估并输出结果。
下面是一个使用BERT进行文本分类的简单示例: python import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification # 加载预训练的BERT模型和tokenizer model_name = 'bert-base-uncased' # 或者其他可用的预训练模型 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2) # 假设二分类任务 # 输入文本 text = "这是一段待分类的文本" # 对文本进行编码 encoded_input = tokenizer.encode_plus( text, add_special_tokens=True, max_length=128, padding='max_length', truncation=True, return_tensors='pt' ) # 将编码后的输入传入模型进行推理 outputs = model(**encoded_input) # 获取模型的输出结果 logits = outputs.logits # 输出的logits是一个包含两个值的张量,对应于两个类别的分数 predicted_labels = torch.argmax(logits, dim=1) # 预测的类别标签 # 输出预测结果 labels = ['类别A', '类别B'] # 类别标签列表 predicted_label = labels[predicted_labels.item()] print("预测的类别为:", predicted_label) 在这个例子中,我们首先使用BertTokenizer加载预训练的BERT模型的tokenizer。然后,我们使用BertForSequenceClassification加载预训练的BERT模型,并指定了分类任务的类别数。接下来,我们将待分类的文本进行编码,使用tokenizer.encode_plus方法对文本进行编码,将其转换为模型可接受的输入格式。 然后,我们将编码后的输入传入BERT模型进行推理,得到模型的输出结果。输出结果中的logits是一个包含两个值的张量,对应于两个类别的分数。我们可以使用torch.argmax方法获取预测的类别标签。最后,我们根据类别标签列表,输出预测的类别结果。 请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要根据具体任务进行适当的调整和扩展。
以下是一个示例代码,用于将CSV文件中的文本数据转换为BERT词向量,并使用SVM进行分类。在这个示例中,我们使用了Hugging Face的transformers库来实现BERT模型和词向量转换。 python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score from transformers import BertTokenizer, BertModel # 加载BERT模型和tokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 把文本数据转换为BERT词向量 def get_bert_embeddings(text): encoded_input = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt') with torch.no_grad(): output = model(**encoded_input) embeddings = output[0][:, 0, :].numpy() return embeddings df['embeddings'] = df['text'].apply(get_bert_embeddings) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['embeddings'], df['label'], test_size=0.2, random_state=42) # 训练SVM模型 clf = SVC(kernel='linear') clf.fit(list(X_train), list(y_train)) # 预测并计算准确率 y_pred = clf.predict(list(X_test)) acc = accuracy_score(list(y_test), y_pred) print('Accuracy:', acc) 请注意,此示例假定CSV文件包含两列:文本数据和标签。在这个示例中,我们使用了BERT-base模型。如果您想使用不同的BERT模型,请相应更改模型名称。此外,我们使用了线性SVM,但您可以尝试其他类型的SVM或其他分类器。

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