如何为bert添加词典

BERT模型中的词典是预先定义好的，通常包含了大量的常见单词和一些专业术语，但是可能并不包含我们想要使用的特定单词。如果我们想要为BERT模型添加一些新的单词，可以通过以下步骤来进行：

1. 准备词典文件：首先，我们需要准备一个包含新单词的词典文件。该文件应该是一个纯文本文件，每行包含一个单词，可以使用空格或制表符将单词与其对应的向量表示分隔开。

2. 使用tokenizer将词典文件转换为BERT词表格式：BERT模型使用的词表格式与一般的词典文件格式略有不同，因此我们需要使用BERT tokenizer将词典文件转换为BERT词表格式。可以使用Hugging Face提供的tokenizer库来完成这个任务，具体方法如下：

from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer.add_tokens(['new_word'])

# 保存修改后的tokenizer
tokenizer.save_pretrained('path/to/new/tokenizer')

在上述代码中，我们首先使用 `BertTokenizer.from_pretrained()` 方法加载预训练的BERT tokenizer，然后使用 `tokenizer.add_tokens()` 方法添加新的单词，最后使用 `tokenizer.save_pretrained()` 方法保存修改后的tokenizer。

3. 重新训练BERT模型：一旦我们修改了tokenizer，就需要重新训练BERT模型。由于BERT模型是一个预训练模型，因此我们可以使用预训练的checkpoint来继续训练模型。可以使用Hugging Face提供的transformers库来完成这个任务，具体方法如下：

from transformers import BertForPreTraining, BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('path/to/new/tokenizer')
model = BertForPreTraining.from_pretrained('bert-base-uncased')

model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))

# 重新训练模型

在上述代码中，我们首先使用修改后的tokenizer和预训练的BERT模型来构建一个新的BERT模型，然后使用 `model.resize_token_embeddings()` 方法调整BERT模型的词嵌入矩阵大小，以适应新的词典大小。最后，我们可以使用新的模型继续训练BERT模型。