bert将一个txt文件变词向量的代码

下面是使用bert-as-service包将一个txt文件转换为词向量的Python代码：

import os
import numpy as np
from bert_serving.client import BertClient

# 创建BertClient实例
bc = BertClient()

# 读取文本文件
with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 将文本分割成句子
sentences = text.split('\n')

# 将每个句子转换为词向量并存储
vectors = []
for sentence in sentences:
    # 使用BertClient获取句子的词向量
    vector = bc.encode([sentence])[0]
    vectors.append(vector)

# 将词向量保存到文件
np.savetxt('output.txt', vectors)

在上面的代码中，我们使用BertClient从文本文件中读取句子，并将每个句子转换为词向量。然后，我们将所有词向量存储在一个矩阵中，并将该矩阵保存到文件中。请注意，BertClient可以处理多个句子，因此我们可以一次性将整个文本文件转换为词向量。

相关问题

bert将一个txt文件变词向量后进行传统文本分类的代码

以下是使用BERT模型进行传统文本分类的Python代码示例：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载预训练的BERT模型
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 加载文本数据
with open('text_file.txt', 'r') as f:
    texts = f.readlines()

# 将文本转换为词向量
input_ids = []
attention_masks = []
for text in texts:
    encoded_dict = tokenizer.encode_plus(
                        text,
                        add_special_tokens=True,
                        max_length=128,
                        pad_to_max_length=True,
                        return_attention_mask=True,
                        return_tensors='pt'
                   )
    input_ids.append(encoded_dict['input_ids'])
    attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask'])

input_ids = torch.cat(input_ids, dim=0)
attention_masks = torch.cat(attention_masks, dim=0)

# 运行BERT模型进行文本分类
with torch.no_grad():
    outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_masks)
    logits = outputs[0]

# 输出分类结果
predictions = torch.argmax(logits, dim=-1)
print(predictions)

在以上代码中，我们首先加载了预训练的BERT模型和对应的Tokenizer，然后加载了待分类的文本数据。接下来，使用Tokenizer将文本转换为词向量，并将所有文本的词向量拼接在一起作为输入。最后，我们运行BERT模型，得到分类结果。

bert将一个txt文件变词向量后进行svm文本分类的代码

以下是使用BERT进行文本分类的代码，其中包括将文本转换为BERT词向量和使用SVM进行分类的步骤：

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 加载BERT模型和tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased', output_hidden_states=True)

# 加载数据集
with open('data.txt', 'r') as f:
    data = f.readlines()

# 将文本转换为BERT词向量
def bert_embedding(text):
    input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode(text)).unsqueeze(0)
    with torch.no_grad():
        outputs = model(input_ids)
        embeddings = outputs[2][-1].squeeze().numpy()
    return embeddings

# 将所有文本转换为BERT词向量
X = []
for text in data:
    embeddings = bert_embedding(text)
    X.append(embeddings)
X = np.array(X)

# 加载标签
with open('labels.txt', 'r') as f:
    labels = f.readlines()

# 将标签转换为数字
y = [int(label.strip()) for label in labels]

# 划分训练集和测试集
train_size = int(0.8 * len(X))
train_X, test_X = X[:train_size], X[train_size:]
train_y, test_y = y[:train_size], y[train_size:]

# 使用SVM进行分类
clf = SVC(kernel='linear')
clf.fit(train_X, train_y)
print('Accuracy:', clf.score(test_X, test_y))

在上面的代码中，我们首先加载了BERT模型和tokenizer，然后使用`bert_embedding`函数将所有文本转换为BERT词向量。接下来，我们将标签转换为数字，并将数据集划分为训练集和测试集。最后，我们使用SVM进行分类，并打印出测试集上的准确率。