基于python、Bert、transformers模型实现以下任务：采用Google 提供的 Bert-Base-Chinese 模型，隐层输出维度为 768，学习率为 1e-6。先人工手动选取部分隐私词作为种子词，得到种子词列表；利用BERT模型训练大量的微博用户博文文本语料，获取词向量，然后其他词汇与已有种子词的相似度问题就转变成了向量相似度的问题；本任务采用余弦相似度，两个向量之间的余弦相似度越大说明它们关联度越高；利用部分种子词和训练好的模型输出最相似的词汇，将语义相近的词汇聚集在一起，对每一个种子词的关联词汇进行合并和去重，再进行人工筛选；设关联度阈值为q，语料中满足一定关联度阈值的词才能被定义为相关隐私词，并放入到隐私词库中；词库达到一定规模后，对词库进行过滤去重。

好的，这是一个关于利用BERT模型训练大量微博用户博文文本语料识别隐私词的任务。该任务的具体步骤如下：

1. 人工手动选取部分隐私词作为种子词，得到种子词列表。

2. 利用BERT模型训练大量的微博用户博文文本语料，获取词向量。

3. 利用部分种子词和训练好的模型输出最相似的词汇，将语义相近的词汇聚集在一起，对每一个种子词的关联词汇进行合并和去重，再进行人工筛选。

4. 设关联度阈值为q，语料中满足一定关联度阈值的词才能被定义为相关隐私词，并放入到隐私词库中。

5. 词库达到一定规模后，对词库进行过滤去重。

这个任务中，我们使用了Google提供的Bert-Base-Chinese模型，隐层输出维度为768，学习率为1e-6。利用余弦相似度将其他词汇与已有种子词的相似度问题转变成了向量相似度的问题。

相关问题

基于python、Bert、transformers模型编写实现以下任务的代码、：采用Google 提供的 Bert-Base-Chinese 模型，隐层输出维度为 768，学习率为 1e-6。先人工手动选取部分隐私词作为种子词，得到种子词列表；利用BERT模型训练大量的微博用户博文文本语料，获取词向量，然后其他词汇与已有种子词的相似度问题就转变成了向量相似度的问题；本任务采用余弦相似度，两个向量之间的余弦相似度越大说明它们关联度越高；利用部分种子词和训练好的模型输出最相似的词汇，将语义相近的词汇聚集在一起，对每一个种子词的关联词汇进行合并和去重，再进行人工筛选；设关联度阈值为q，语料中满足一定关联度阈值的词才能被定义为相关隐私词，并放入到隐私词库中；词库达到一定规模后，对词库进行过滤去重。

以下是基于Python、Bert、transformers模型的代码实现：

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 人工选取的隐私词列表
seed_words = ['个人信息', '身份证', '手机号码', '银行卡', '密码', '账号', '地址', '社保', '职业', '学历', '收入', '家庭情况']

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

# 读取微博博文文本语料
with open('weibo_corpus.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    corpus = f.readlines()

# 对每个词汇获取词向量
vectors = []
for text in corpus:
    # 对文本进行tokenize和padding
    inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
    # 获取Bert模型的输出
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    # 获取隐层输出（即词向量）
    hidden_states = outputs[0]
    # 对所有隐层输出取平均得到文本向量
    text_vector = torch.mean(hidden_states, dim=1)
    # 将文本向量转换为numpy数组
    text_vector = text_vector.numpy()[0]
    # 将文本向量添加到向量列表中
    vectors.append(text_vector)

# 将种子词的词向量与所有词汇的词向量计算余弦相似度
similarities = cosine_similarity(vectors, np.array([tokenizer.encode(word, return_tensors='pt')[0].numpy() for word in seed_words]))

# 获取每个种子词的关联词汇
related_words = {}
for i, word in enumerate(seed_words):
    # 获取与该种子词余弦相似度大于阈值的词汇
    sim_words = [corpus[j] for j in range(len(corpus)) if similarities[j][i] > q]
    # 合并、去重
    related_words[word] = list(set(sim_words))

# 人工筛选
privacy_words = []
for word in seed_words:
    # 将种子词添加到结果列表中
    privacy_words.append(word)
    # 将关联词汇添加到结果列表中
    for related_word in related_words[word]:
        # 如果关联词汇与已添加的词汇重复，则不加入结果列表
        if related_word not in privacy_words:
            privacy_words.append(related_word)

# 对结果列表进行去重
privacy_words = list(set(privacy_words))

在上述代码中，我们首先使用Bert tokenizer将微博博文文本进行tokenize和padding，然后利用Bert模型获取每个词汇的词向量，并将所有词汇的词向量存储在vectors列表中。然后，我们将种子词的词向量与所有词汇的词向量计算余弦相似度，并获取每个种子词的关联词汇。接着，我们将每个种子词和其关联词汇进行合并和去重，并进行人工筛选得到隐私词库。最后，对隐私词库进行去重。需要注意的是，在代码中的关联度阈值q需要根据具体任务调整。

通过spark调用 从Hugging Face的transformers库中加载bert-base-chinese模型

可以通过以下步骤来实现：

1. 安装必要的依赖项：`pip install transformers pyspark`

2. 在Spark中创建一个`SparkSession`：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("BertExample") \
    .getOrCreate()

3. 加载BERT模型：

from transformers import BertTokenizer, TFBertModel

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

4. 定义一个UDF（用户定义的函数）来对数据进行处理：

import tensorflow as tf

@tf.function
def bert_encode(texts, tokenizer, max_len=512):
    input_ids = []
    attention_masks = []

    for text in texts:
        encoded = tokenizer.encode_plus(
            text, 
            add_special_tokens=True, 
            max_length=max_len, 
            pad_to_max_length=True, 
            return_attention_mask=True
        )

        input_ids.append(encoded['input_ids'])
        attention_masks.append(encoded['attention_mask'])

    return tf.convert_to_tensor(input_ids), tf.convert_to_tensor(attention_masks)

def encode_text(df, input_col, output_col):
    texts = df.select(input_col).rdd.flatMap(lambda x: x).collect()
    input_ids, attention_masks = bert_encode(texts, tokenizer)

    df = df.withColumn(output_col + '_input_ids', F.lit(input_ids))
    df = df.withColumn(output_col + '_attention_masks', F.lit(attention_masks))

    return df

5. 在Spark中读取数据，然后将其传递给`encode_text`函数进行处理：

from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

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

df = df.select(col('input_text'))

df = encode_text(df, 'input_text', 'bert')

vectorAssembler = VectorAssembler(inputCols=['bert_input_ids', 'bert_attention_masks'], outputCol='bert_features')
df = vectorAssembler.transform(df)

df.show()

这将创建一个包含BERT功能的新数据框。你可以使用该数据框来训练模型或进行其他操作。