bert模型 java

BERT模型的Java实现有多个开源实现，以下是其中几个：

1. Deeplearning4j：Deeplearning4j是基于Java语言开发的深度学习框架，支持BERT模型的Java实现。它提供了BERT预训练模型的加载和Fine-tuning接口。

2. HanLP：HanLP是一个自然语言处理工具包，支持BERT等多种深度学习模型。它提供了BERT中文预训练模型的加载和Fine-tuning接口。

3. BERT4J：BERT4J是一个基于Java实现的BERT预训练模型库。它提供了BERT模型的加载和Fine-tuning接口，支持中文和英文。

这些开源实现都提供了BERT模型的加载和Fine-tuning接口，可以根据具体需求选择使用。

相关问题

Java bert 分词

"Java Bert" 分词实际上是指在 Java 中使用预训练的语言模型 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 进行文本处理任务，特别是将连续的文本序列分割成有意义的词语（token）。BERT 是一种深度学习模型，特别适合做自然语言理解任务，比如问答、情感分析等。

在 Java 中，你可以利用像 Hugging Face 的 transformers 库这样的开源工具来加载预训练的 BERT 模型，并对输入文本进行分词。首先，你需要安装库并导入相应的模块，然后实例化一个 Tokenizer 对象，通过 `Tokenizer.tokenize()` 方法对字符串进行分词。例如：

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations;
import edu.stanford.nlp.pipeline.Annotation;
import edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP;
import edu.stanford.nlp.util.CoreMap;

public String[] tokenize(String text) {
    // Stanford CoreNLP 设置
    Properties props = new Properties();
    props.setProperty("annotators", "tokenize,ssplit");
    StanfordCoreNLP pipeline = new StanfordCoreNLP(props);

    // 创建 annotation
    Annotation document = new Annotation(text);
    pipeline.annotate(document);

    // 获取 token
    List<CoreMap> sentences = document.get(CoreAnnotations.SentencesAnnotation.class);
    List<String> tokens = sentences.stream()
        .flatMap(sentence -> sentence.get(CoreAnnotations.TokensAnnotation.class).stream())
        .map(token -> token.get(CoreAnnotations.TextAnnotation.class))
        .collect(Collectors.toList());

    return StringUtils.arrayToTrimStringArray(tokens.toArray(new String[0]));
}

在这个例子中，我们使用了斯坦福大学的 NLP 工具包，而不是直接与 BERT 模型交互。这是因为 BERT 主要是用于生成上下文相关的表示，而分词是一个基础的任务，很多 NLP 工具可以完成。

请使用JAVA语言写一个bert模型结构？

好的，以下是使用 Java 语言实现 BERT 模型结构的代码示例。

import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import org.tensorflow.SavedModelBundle;
import org.tensorflow.Session;
import org.tensorflow.Tensor;

public class BERT {
  private static final String MODEL_NAME = "bert_model";
  private static final String INPUT_NAMES = "input_ids,input_mask,segment_ids";
  private static final String OUTPUT_NAMES = "output/class_logits";

  private SavedModelBundle savedModelBundle;
  private Session session;
  private String[] inputNames;
  private String[] outputNames;

  public BERT(String modelPath) throws IOException {
    savedModelBundle = SavedModelBundle.load(modelPath, MODEL_NAME);
    session = savedModelBundle.session();
    inputNames = INPUT_NAMES.split(",");
    outputNames = OUTPUT_NAMES.split(",");
  }

  public List<Tensor<?>> predict(Map<String, Tensor<?>> inputs) {
    return session.runner()
        .feed(inputNames[0], inputs.get(inputNames[0]))
        .feed(inputNames[1], inputs.get(inputNames[1]))
        .feed(inputNames[2], inputs.get(inputNames[2]))
        .fetch(outputNames)
        .run();
  }

  public void close() {
    session.close();
    savedModelBundle.close();
  }
}

上述代码中，BERT 类接收一个字符串参数 `modelPath`，用于指定加载的 BERT 模型的路径。在构造函数中，通过 `SavedModelBundle.load()` 方法加载模型，并通过 `savedModelBundle.session()` 方法获取 TensorFlow 会话。BERT 类还提供了 `predict()` 方法用于进行推理，和 `close()` 方法用于关闭会话和模型。

在调用 `predict()` 方法时，需要传入一个包含输入 tensor 的 `Map` 对象，其中键为输入 tensor 的名称，值为 tensor