bert-base-chinese在spark中使用 给个例子

在Spark中使用BERT模型需要先将模型载入到内存中，然后使用Spark的UDF功能将模型应用于数据集中的每一个文本数据。以下是一个使用bert-base-chinese模型的例子：

1. 首先，从Hugging Face的transformers库中加载bert-base-chinese模型：

from transformers import BertTokenizer, TFBertModel

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = TFBertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

2. 接下来，定义一个UDF函数，将BERT模型应用于数据集中的每一个文本数据：

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import StringType, ArrayType

@udf(returnType=ArrayType(StringType()))
def bert_encode(text):
    tokens = tokenizer.encode_plus(text, max_length=512, pad_to_max_length=True, truncation=True)
    input_ids = tokens['input_ids']
    attention_mask = tokens['attention_mask']
    output = model.predict([input_ids, attention_mask])[0]
    return output.tolist()[0]

3. 最后，将该UDF函数应用于Spark数据集中的每一个文本数据：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName('bert-example').getOrCreate()

df = spark.read.csv('data.csv', header=True, inferSchema=True)

df = df.withColumn('bert_output', bert_encode(df['text']))

df.show()

上述代码将读取一个名为`data.csv`的CSV文件，并将每一行的文本数据进行BERT编码，最后输出包含BERT编码结果的新列`bert_output`。