MC-BERT表征文本的代码

以下是使用PyTorch实现MC-BERT模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel, BertTokenizer

class MCBert(nn.Module):
    def __init__(self, bert_config):
        super(MCBert, self).__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased', config=bert_config)
        self.dropout = nn.Dropout(bert_config.hidden_dropout_prob)
        self.classifier = nn.Linear(bert_config.hidden_size, 1)

    def forward(self, input_ids, token_type_ids=None, attention_mask=None):
        outputs = self.bert(input_ids, token_type_ids=token_type_ids, attention_mask=attention_mask)
        pooled_output = outputs[1]
        pooled_output = self.dropout(pooled_output)
        logits = self.classifier(pooled_output)
        return logits

# 加载预训练模型和词汇表
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
config = BertConfig.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = MCBert(config)

# 输入文本
text = "Hello, how are you doing today?"

# 将文本转换为输入特征
input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)
attention_mask = [1] * len(input_ids)

# 将输入特征传入模型
logits = model(torch.tensor([input_ids]), attention_mask=torch.tensor([attention_mask]))

# 打印输出
print(logits)

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个MC-BERT模型，包括一个BERT模型、一个dropout层和一个线性分类器。然后，我们加载了BERT的预训练模型和词汇表，并使用tokenizer将输入文本转换为输入特征。最后，我们将输入特征传入模型，并打印输出。