如何使用bert获取词向量
时间: 2023-09-24 17:05:43 浏览: 93
使用BERT获取词向量可以分为两步:预处理和模型推理。
预处理步骤如下:
1. 将句子分成单词并添加特殊标记(如[CLS]和[SEP])。
2. 将每个单词映射到其对应的BERT词汇表中的标识符。
3. 将每个单词的标识符与其位置嵌入向量相加,以获得每个单词的最终输入向量。
模型推理步骤如下:
1. 将处理后的输入向量输入BERT模型。
2. 获取模型的输出,其中包括每个单词的隐藏状态向量。
3. 使用BERT的最后一层隐藏状态向量作为单词的向量表示。
以下是使用Python代码获取单词向量的示例:
```python
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
# 加载预训练的BERT模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 输入句子
sentence = "I love natural language processing"
# 预处理
tokens = tokenizer.tokenize(sentence)
indexed_tokens = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
segments_ids = [1] * len(tokens)
tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens])
segments_tensors = torch.tensor([segments_ids])
# 模型推理
with torch.no_grad():
outputs = model(tokens_tensor, segments_tensors)
hidden_states = outputs[2]
# 提取最后一层的隐藏状态向量
token_embeddings = torch.stack(hidden_states, dim=0)
token_embeddings = torch.squeeze(token_embeddings, dim=1)
token_embeddings = token_embeddings.permute(1, 0, 2)
word_vectors = token_embeddings[-1]
# 打印单词向量
for i, token_str in enumerate(tokens):
print (i, token_str, word_vectors[i])
```
在上述代码中,我们使用了Hugging Face的transformers库来加载BERT模型和分词器。我们首先对输入句子进行预处理,然后使用模型进行推理,最后提取最后一层的隐藏状态向量,并将其用作单词向量。