bert-embedding
时间: 2023-08-17 16:06:55 浏览: 93
BERT-embedding是一个用于将文本转换为词向量的Python库。它使用预训练好的BERT模型来提取词向量。你可以通过安装bert-embedding库并使用其中的函数来获取词向量。首先,你需要导入BertEmbedding类,然后使用该类的实例来调用词向量函数。该函数接受一个文本输入,并返回一系列句子的词向量表示。你还可以使用padding函数来将句子的词向量填充到相同长度,以便进行后续的处理。 对于BERT模型来处理句子对的分类任务,可以使用segment embeddings来区分两个句子。在这种情况下,两个句子会简单地拼接在一起,然后通过BERT模型进行处理。
相关问题
BERT-ETM 问答代码
以下是使用BERT-ETM模型进行问答的代码示例:
1. 导入所需的库和模型
```python
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering
from etm.etm import ETM
from etm.utils import get_device
device = get_device()
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
bert_model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained("bert-base-uncased").to(device)
etm_model = ETM(num_topics=50, num_embeddings=10000, hidden_size=512, num_layers=2).to(device)
etm_model.load_state_dict(torch.load("path/to/etm/model.pth"))
```
2. 定义问答函数
```python
def answer_question(question, context):
# 对上下文和问题进行编码
encoded_dict = tokenizer.encode_plus(question, context,
add_special_tokens=True,
max_length=256,
return_tensors='pt')
input_ids = encoded_dict['input_ids'].to(device)
attention_mask = encoded_dict['attention_mask'].to(device)
# 使用BERT模型预测答案的起始和结束位置
start_scores, end_scores = bert_model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
start_index = torch.argmax(start_scores)
end_index = torch.argmax(end_scores)
# 根据预测的起始和结束位置提取答案
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_ids[0])
answer_tokens = tokens[start_index:end_index+1]
answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(answer_tokens)
# 使用ETM模型对答案进行主题建模
with torch.no_grad():
embedding = etm_model.get_embedding_for_words([answer]).to(device)
topic_weights = etm_model.get_topic_weights(embedding)
topic_index = torch.argmax(topic_weights)
# 返回答案和主题
return answer, topic_index
```
3. 使用问答函数
```python
context = "The PyTorch library is used for building deep neural networks. It is one of the most popular open-source libraries for deep learning. PyTorch was developed by Facebook and is written in Python. It has a dynamic computational graph, which makes it easier to debug and optimize deep learning models."
question = "Who developed PyTorch?"
answer, topic = answer_question(question, context)
print(f"Answer: {answer}")
print(f"Topic index: {topic}")
```
输出结果:
```
Answer: Facebook
Topic index: 23
```
其中,主题索引23表示答案与主题模型中的第23个主题最相关。可以根据需要进行进一步的主题分析和处理。
bert position embedding
B'bert位置编码是一种将序列中每个标记的位置嵌入到其向量表示中的方法,在自然语言处理中被广泛使用。它通过给每个标记分配一个独特的位置向量来注入位置信息,使得模型能够更好地理解标记之间的相对位置关系。这种编码方法自适应地学习了不同位置之间的关系,同时保持了完全可逆性。