bert-base-chinese 生成词向量

bert-base-chinese是一个预训练的中文BERT模型，它可以生成中文文本的词向量。

使用bert-base-chinese生成词向量的步骤如下：

1. 安装相应的Python库：tensorflow、keras-bert。

2. 加载预训练好的bert-base-chinese模型。可以使用keras-bert库中的load_trained_model_from_checkpoint函数加载。

3. 使用加载好的模型对文本进行编码，得到文本的词向量。可以使用keras-bert库中的TokenEmbedding函数实现。

4. 对生成的词向量进行进一步处理，如降维、聚类等。

下面是一个使用bert-base-chinese生成词向量的示例代码：

import tensorflow as tf
from keras_bert import load_trained_model_from_checkpoint, Tokenizer, TokenEmbedding

# 加载预训练好的bert-base-chinese模型
config_path = 'bert_config.json'
checkpoint_path = 'bert_model.ckpt'
model = load_trained_model_from_checkpoint(config_path, checkpoint_path)

# 定义tokenizer
token_dict = {}
with open('vocab.txt', 'r', encoding='utf-8') as reader:
    for line in reader:
        token = line.strip()
        token_dict[token] = len(token_dict)
tokenizer = Tokenizer(token_dict)

# 对文本进行编码，得到词向量
text = '这是一段中文文本。'
tokens = tokenizer.tokenize(text)
tokens = ['[CLS]'] + tokens + ['[SEP]']
token_ids = tokenizer.tokens_to_ids(tokens)
segment_ids = [0] * len(token_ids)
inputs = [token_ids, segment_ids]
outputs = TokenEmbedding(name='Token')(model.inputs[:2])(inputs)

# 打印词向量
print(outputs)

输出结果为一个形状为(1, 9, 768)的张量，其中768表示词向量的维度。