我现在想要实现利用BERT模型训练一个种子词和大量的微博文本语料，获取对应的词向量后，计算这个种子词与微博文本语料中每个词汇的余弦相似度，利用种子词和训练好的模型输出最相似的词汇，并且语义相近的词汇，设关联度阈值为0.85，语料中大于等于0.85的词并且语义也要相近才能输出。

这个问题可以分为以下几个步骤：

1. 首先，你需要准备好微博文本语料和种子词。微博文本语料越多越好，可以从公开的数据集中获取，或者从网络爬取。种子词可以是你手动选取的一些词汇，也可以是从语料中自动抽取出来的一些代表性词汇。

2. 利用BERT模型对语料进行训练，得到每个词汇对应的词向量。你可以选择使用预训练好的BERT模型，也可以自己利用语料进行微调。

3. 计算种子词与微博文本语料中每个词汇的余弦相似度。余弦相似度是一种常用的计算词向量之间相似度的方法，可以用来衡量两个向量的夹角大小，从而判断它们之间的相似度。

4. 根据余弦相似度对词汇进行排序，输出与种子词最相似的词汇。同时，你需要设定一个关联度阈值，过滤掉相似度低于该阈值的词汇。可以通过调整阈值来控制输出的词汇数量和质量。

5. 最后，你可以进一步对输出的词汇进行聚类或者分类，以获取更加准确的语义相关词汇。

相关问题

基于pytorch，用Bert预训练模型分别读取微博文本和手动选取的种子词生成对应词向量，然后将bert生成的种子词的词向量与微博文本的词向量进行余弦相似度计算，可以获取和种子词相似度高的词语

这个方法是一种常见的基于预训练模型的文本表示方法，可以用来做文本分类、文本聚类、检索等任务。下面是一个基于pytorch和Bert预训练模型的实现示例：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 加载Bert预训练模型和tokenizer
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 微博文本和种子词
text = '今天天气真好，心情非常愉快！'
seeds = ['天气', '心情', '愉快']

# 将微博文本和种子词转换为Bert输入格式
inputs = tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')
seed_inputs = tokenizer.encode_plus(seeds, add_special_tokens=True, return_tensors='pt', padding=True)

# 使用Bert模型获取微博文本和种子词的词向量
with torch.no_grad():
    text_embeddings = model(inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])[0]  # [1, seq_len, hidden_size]
    seed_embeddings = model(seed_inputs['input_ids'], attention_mask=seed_inputs['attention_mask'])[0]  # [batch_size, seq_len, hidden_size]

# 计算种子词和微博文本中所有词语的余弦相似度
text_embeddings = text_embeddings.squeeze(0)  # [seq_len, hidden_size]
seed_embeddings = seed_embeddings.mean(dim=1)  # [batch_size, hidden_size] -> [batch_size, 1, hidden_size] -> [batch_size, hidden_size]
cosine_similarities = torch.matmul(text_embeddings, seed_embeddings.transpose(0, 1))  # [seq_len, batch_size]

# 获取相似度最高的词语
similar_words = []
for i in range(len(seeds)):
    seed_similarities = cosine_similarities[:, i].tolist()
    max_sim_idx = seed_similarities.index(max(seed_similarities))
    similar_word = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0][max_sim_idx].item())
    similar_words.append(similar_word)

print(similar_words)

在上述示例中，我们首先使用Bert模型和tokenizer加载预训练模型和字典，然后将微博文本和种子词转换为Bert输入格式（包括tokenization和padding），然后使用Bert模型获取微博文本和种子词的词向量，接着计算种子词和微博文本中所有词语的余弦相似度，最后获取相似度最高的词语。

上述修改后的代码输出全是['[CLS]', '[CLS]', '[CLS]']，这不是我想要的结果啊，我想要的是微博文本的词语和种子词很相似的所有词语，而不是bert自动添加的特殊标记符，并且我希望代码实现的是：利用BERT模型训练大量的微博文本语料（这些语料都是一句一句的），获取词向量，同时用Bert获取一个种子词的词向量，然后计算微博文本语料中所有词语词向量与这个种子词词向量的余弦相似度，也就是输出微博文本词语中和这个种子词最相似的词语，同时可以再实现一个设关联度阈值为0.8，微博文本词语与种子词相似且相似度≥0.8的词可以输出。能帮我实现一下吗

好的，我理解了您的需求，下面是根据您的要求修改后的代码：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
from scipy.spatial.distance import cosine

# 加载Bert模型和Tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 定义种子词
seed_word = "好看"

# 获取种子词的嵌入表示
seed_word_tokens = tokenizer.tokenize(seed_word)
seed_word_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(seed_word_tokens)
seed_word_ids = torch.tensor(seed_word_ids).unsqueeze(0)  # 增加 batch 维度
with torch.no_grad():
    seed_word_embedding = model(seed_word_ids)[0][:, 0, :]  # 获取 [CLS] 的词向量

# 定义微博文本
text = "这个电影真的很好看，我超级喜欢。"

# 分词并获取嵌入表示
tokens = tokenizer.tokenize(text)
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
input_ids = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0)  # 增加 batch 维度
with torch.no_grad():
    outputs = model(input_ids)
    last_hidden_states = outputs[0]
    last_hidden_states = last_hidden_states[0]  # 只取第一句话的表示
    # 计算与种子词的相似度
    for i, token in enumerate(tokens):
        token_embedding = last_hidden_states[i]
        similarity = cosine(token_embedding, seed_word_embedding)
        if similarity >= 0.8:
            print(token)

这段代码会输出和种子词“好看”相似度大于等于0.8的微博文本中的词语。请注意，这个相似度是使用余弦相似度计算的。同时，为了方便调试，这里只取了微博文本中的第一句话，如果您的微博文本包含多句话，可以适当修改代码。