python 基于bert进行 并发计算进行文本相似计算

可以使用Python中的multiprocessing库实现并发计算。具体步骤如下：

1. 加载预训练好的BERT模型，将文本转换为BERT的输入格式（即tokenize文本，并添加特殊标记[CLS]和[SEP]）。

2. 将输入数据分割成多个小批次，以便并发处理。可以使用Python中的multiprocessing.Pool创建多个进程，每个进程处理一个小批次的数据。

3. 在每个进程中，调用BERT模型进行计算，得到每个文本的BERT向量表示。

4. 计算文本相似度。可以使用余弦相似度或欧几里得距离等方法计算文本之间的相似度。

5. 将计算得到的文本相似度结果合并。

6. 输出最终结果。

下面是一个简单的示例代码：

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import numpy as np
from multiprocessing import Pool

# 加载BERT模型和tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 计算两个文本的相似度
def calculate_similarity(text1, text2):
    # 将文本转换为BERT的输入格式
    inputs = tokenizer.encode_plus(text1, text2, add_special_tokens=True, return_tensors='pt')
    input_ids = inputs['input_ids']
    token_type_ids = inputs['token_type_ids']
    attention_mask = inputs['attention_mask']

    # 使用BERT模型计算文本的向量表示
    with torch.no_grad():
        outputs = model(input_ids, token_type_ids, attention_mask)
        embeddings = outputs[1].numpy()

    # 计算余弦相似度
    similarity = np.dot(embeddings[0], embeddings[1]) / (np.linalg.norm(embeddings[0]) * np.linalg.norm(embeddings[1]))

    return similarity

if __name__ == '__main__':
    # 待计算的文本列表
    texts = ['apple', 'banana', 'orange', 'peach', 'grape']

    # 将文本分割成多个小批次
    batch_size = 2
    batches = [texts[i:i+batch_size] for i in range(0, len(texts), batch_size)]

    # 创建多个进程，每个进程处理一个小批次的数据
    with Pool() as p:
        results = p.starmap(calculate_similarity, [(text1, text2) for text1 in batches for text2 in batches])

    # 将计算得到的文本相似度结果合并
    similarities = np.zeros((len(texts), len(texts)))
    for i, similarity in enumerate(results):
        row = i // len(batches)
        col = i % len(batches)
        similarities[row*batch_size:(row+1)*batch_size, col*batch_size:(col+1)*batch_size] = similarity

    print(similarities)

这个代码示例展示了如何使用BERT计算输入文本之间的相似度，并使用Python中的multiprocessing.Pool库实现并发计算。注意，这个示例代码仅供参考，具体实现方式可能因应用场景而异。