bert与glove词嵌入融合的代码

以下是一个简单的示例代码，演示了如何将BERT和GloVe词嵌入进行融合：

import numpy as np
from transformers import BertTokenizer, BertModel
from gensim.models import KeyedVectors

# 加载BERT模型和GloVe词向量
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
bert_model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
glove_model = KeyedVectors.load_word2vec_format('path_to_glove_vectors.bin', binary=True)

# 获取BERT词嵌入
def get_bert_embeddings(text):
    input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)
    input_ids = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0)
    outputs = bert_model(input_ids)
    embeddings = outputs[0].squeeze(0).detach().numpy()
    return embeddings

# 获取GloVe词嵌入
def get_glove_embeddings(text):
    embeddings = []
    for word in text.split():
        if word in glove_model.vocab:
            embeddings.append(glove_model[word])
    embeddings = np.mean(embeddings, axis=0)
    return embeddings

# 融合BERT和GloVe词嵌入
def fusion_embeddings(text):
    bert_embeddings = get_bert_embeddings(text)
    glove_embeddings = get_glove_embeddings(text)
    fused_embeddings = np.concatenate((bert_embeddings, glove_embeddings))
    return fused_embeddings

# 示例用法
text = "I love natural language processing"
fused_embeddings = fusion_embeddings(text)
print(fused_embeddings.shape)  # 输出融合后的词嵌入向量的形状

在这个示例中，我们首先使用`transformers`库加载BERT模型和tokenizer，使用`gensim`库加载GloVe词嵌入。然后，我们定义了两个函数`get_bert_embeddings`和`get_glove_embeddings`来获取BERT和GloVe的词嵌入向量。最后，我们定义了一个`fusion_embeddings`函数，将BERT和GloVe的词嵌入进行融合，并返回融合后的向量。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整和优化。另外，要运行这段代码，你需要安装相应的依赖库，并将GloVe词向量文件替换为你自己的文件路径。