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BERT实现情感分析.

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12页

BERT模型的原理，并采用keras微调BERT实现了情感分析。BERT作为一个目前热门的预训练模型，其效果突出，在文本特征提取阶段均可采用该模型，再根据具体的业务场景对损失函数进行修改即可实现对应的模型搭建。当然在使用keras-bert之前建议读者务必弄清楚其原理，毕竟知其然还需知其所以然。

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使用 BERT 实现情感分析

在 CV 问题中，目前已经有了很多成熟的模型供大家使用，只需要结合特定

的业务场景修改结尾的全连接层或添加 softmax 层即可满足需求，也就是我们

常说的迁移学习。那么在 NLP 领域是否有这样泛化能力很强的模型呢，答案是

肯定的。

2018 年底， Google 推出了一个打破 11 项 NLP 任务的模型

BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers），

该模型一经问世就火遍 AI 领域并受到了广大开发者的青睐，可以说是 NLP 领

域中具有里程碑意义的模型，目前 BERT 依旧是比赛中或者工业界首选的模型，

各大公司也均基于 BERT 进行了更多的升级与优化。

BERT 是一个预训练模型，该模型的训练阶段分为两个部分，预训练与微调，

预训练阶段 Google 已经处理好，如果要使用该模型，只需要针对特定场景进

行微调即可。在本章节中，我们会先介绍 BERT 的原理，再以一个实际的例子

来讲解如何微调。

1. Transformer 模型

在 NLP 任务中，常用的特种提取器有 RNN 及其变体、CNN 搭配池化层、

Transformer 等，RNN 类型的提取器有一个最大的优点能捕捉长依赖信息，

但是其速度很慢，CNN 搭配池化层能有效获取一些重要的特征并忽略没有意义

的特征，但是却无法捕捉长依赖信息，Transformer 兼具了 RNN 与 CNN 的优

点，在保留长依赖信息的同时速度也很快，其中的 attention 机制也使其具有

了类似最大池化层捕捉重要特征的能力。BERT 的特征提取器实际上就是采用

的 Transformer 的 encoder 层，Google 提供了两个版本的 BERT ，其中

base 版本的是由 12 层的 Transformer 的 encoder 堆叠在一起，large 版本

的是由 24 层的 Transformer 的 encoder 堆叠在一起。

Transformer 模型是基于 encoder-decoder 结构的，如图 10.1-1 所示。

其中 encoder 层由 6 层图中所示的结构堆叠而成，每一个层又包括了两个子层，

第一个子层是 multi-head self-attention，第二个子层是一个全连接层，这

两个子层均采用了 residual connection 来进行连接，并且还有一层 layer

normalization 层。decoder 和 encoder 的结构类似，也是由 6 层图中所示

的结构堆叠而成，除了 encoder 提到的两层结构外，decoder 层还有一层额

外的 masked multi-head attention。

attention 是一种加权机制，针对候选值进行加权求和。Attention 能表述

为一个 query 与一个 key-value 集合的映射关系，其中

query，keys，values 都是向量，输出值是 values 的加权求和，这个权重是

根据 query 与 key 来计算出来的。

图 10.1-1 Transformer 结构

图 10.1-2 Scaled Dot-Product Attention

在 Transformer 中也运用了 attention 机制，并称为 Scaled Dot-

Product Attention ，如图 10.1-2 所示。其输入值是由维度为

的

queries、keys，维度为

的 values 构成，首先对 query 与 keys 做一个点积

的运算再除以

√

，然后使用 softmax 计算出其权重并运用在 values 上。通常，

计算 attention 值的时候会采用以集合的形式来降低运算次数，多个

剩余11页未读，继续阅读

4. 小明最近在做中文情感分析的任务，经过深度的调研，小明觉得PaddleNLP集成了大量的预训练模型，同时具有很多代码样板可以参考，所以小明决定基于PaddleNLP集成的BERT模型进行中文语句级情感分类任务。请问小明可以怎样调用BERT模型实现这个任务呢？ 10分 A.BertForSequenceClassification.from_pretrained(“bert-base-chinese”) B.BertForSequenceClassification.from_pretrained(“bert-base-uncased”) C.BertModel.from_pretrained(“bert-large-uncased”) D.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(“bert-wwm-chinese”)

答案是A. BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-...因此，小明可以调用BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese")来加载预训练模型并进行中文语句级情感分类任务。

基于pytorch,用transformer的encoder实现bert

基于PyTorch，使用Transformer的encoder实现BERT可以分为以下几个步骤： 1. 导入所需的库和模块，包括PyTorch、Transformers和NN...这个实现可以用于各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、命名实体识别等。

墨文昱

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