1. bert ---- keras
keras_bert 是 CyberZHG 封装好了Keras版的Bert,可以直接调用官方发布的预训练权重。
github:https://github.com/CyberZHG/keras-bert
快速安装:pip install keras-bert
bert4keras是封装好了Keras版的Bert,可以直接调用官方发布的预训练权重。(支持tf2)
github:https://github.com/bojone/bert4keras
快速安装:pip install git+https://www.github.com/bojone/bert4keras.git
2.keras_bert
2.1.Tokenizer
在 keras-bert 里面,使用 Tokenizer 会将文本拆分成字并生成相应的id。
我们需要提供一个字典,字典存放着 token 和 id 的映射。字典里还有 BERT 里特别的 token。
[CLS],[SEP],[UNK]等
在下面的示例中,如果文本拆分出来的字在字典不存在,它的 id 会是 5,代表 [UNK],即 unknown
我们用同样的字典,拆分不存在 字典 中的单词,结果如下,可以看到英语中会直接把不存在字典中的部分直接按字母拆分。
如果输入两句话的例子,encode 函数中 我们可以带上参数 max_len,只看文本拆分出来的 max_len 个字
如果拆分完的字不超过max_len,则用 0 填充
2.2.使用预训练模型
参考地址:https://github.com/CyberZHG/keras-bert/tree/master/demo
我们可以使用 load_trained_model_from_checkpoint() 函数使用本地已经下载好的预训练模型,
可以从 BERT 的 github 上获取下载地址
谷歌BERT地址:https://github.com/google-research/bert
中文预训练BERT-wwm:https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm
下面是使用预训练模型提取输入文本的特征
import os # 设置预训练模型的路径 pretrained_path = 'chinese_L-12_H-768_A-12' config_path = os.path.join(pretrained_path, 'bert_config.json') checkpoint_path = os.path.join(pretrained_path, 'bert_model.ckpt') vocab_path = os.path.join(pretrained_path, 'vocab.txt') # 构建字典 # keras_bert 中的 load_vocabulary() 函数 传入 vocab_path 即可 from keras_bert import load_vocabulary token_dict = load_vocabulary(vocab_path) # import codecs # token_dict = {} # with codecs.open(vocab_path, 'r', 'utf8') as reader: # for line in reader: # token = line.strip() # token_dict[token] = len(token_dict) # Tokenization from keras_bert import Tokenizer tokenizer = Tokenizer(token_dict) # 加载预训练模型 from keras_bert import load_trained_model_from_checkpoint model = load_trained_model_from_checkpoint(config_path, checkpoint_path)
text = '语言模型' tokens = tokenizer.tokenize(text) # ['[CLS]', '语', '言', '模', '型', '[SEP]'] indices, segments = tokenizer.encode(first=text, max_len=512) print(indices[:10]) print(segments[:10]) # 提取特征 import numpy as np predicts = model.predict([np.array([indices]), np.array([segments])])[0] for i, token in enumerate(tokens): print(token, predicts[i].tolist()[:5])
text1 = '语言模型' text2 = "你好" tokens1 = tokenizer.tokenize(text1) print(tokens1) tokens2 = tokenizer.tokenize(text2) print(tokens2) indices_new, segments_new = tokenizer.encode(first=text1, second=text2 ,max_len=512) print(indices_new[:10]) # [101, 6427, 6241, 3563, 1798, 102, 0, 0, 0, 0] print(segments_new[:10]) # [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] # 提取特征 import numpy as np predicts_new = model.predict([np.array([indices_new]), np.array([segments_new])])[0] for i, token in enumerate(tokens1): print(token, predicts_new[i].tolist()[:5]) for i, token in enumerate(tokens2): print(token, predicts_new[i].tolist()[:5])
#加载语言模型 model = load_trained_model_from_checkpoint(config_path, checkpoint_path, training=True) token_dict_rev = {v: k for k, v in token_dict.items()} token_ids, segment_ids = tokenizer.encode(u'数学是利用符号语言研究数量、结构、变化以及空间等概念的一门学科', max_len=512) # mask掉“技术” token_ids[1] = token_ids[2] = tokenizer._token_dict['[MASK]'] masks = np.array([[0, 1, 1] + [0] * (512 - 3)]) # 模型预测被mask掉的部分 predicts = model.predict([np.array([token_ids]), np.array([segment_ids]), masks])[0] pred_indice = probas[0][1:3].argmax(axis=1).tolist() print('Fill with: ', list(map(lambda x: token_dict_rev[x], pred_indice))) # Fill with: ['数', '学']
3 bert4keras
3.1 函数介绍
keras4bert 是基于 keras-bert 重新编写的一个 keras 版的 bert,
可以适配 albert,只需要在 build_bert_model 函数里加上model='albert'
使用体验和 keras_bert 差不多,下面是 github 提供的使用例子。
SimpleTokenizer是一个简单的分词器,直接将文本分割为单字符序列,专为中文处理设计,原则上只适用于中文模型。
build_bert_model 可用参数如下
- config_path:JSON 配置文件路径
- checkpoint_file:checkponit 文件路径
- with_mlm:是否包含 MLM 部分,默认 False
- with_pool:是否包含 POOL 部分,默认 False
- with_nsp:是否包含 NSP 部分,默认 False
- keep_words:要保留的词ID列表
- model:可以定义为 albert 模型, 默认 bert
- applications: 'encoder': BertModel, 'seq2seq': Bert4Seq2seq, 'lm': Bert4LM , 默认 encoder
3.2 使用预训练模型
参考地址:https://github.com/bojone/bert4keras/blob/master/examples
我们可以使用 load_trained_model_from_checkpoint() 函数使用本地已经下载好的预训练模型,
可以从 BERT 的 github 上获取下载地址
谷歌BERT地址:https://github.com/google-research/bert
中文预训练BERT-wwm:https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm
下面是使用预训练模型提取输入文本的特征
import os # 设置预训练模型的路径 pretrained_path = 'chinese_L-12_H-768_A-12' config_path = os.path.join(pretrained_path, 'bert_config.json') checkpoint_path = os.path.join(pretrained_path, 'bert_model.ckpt') vocab_path = os.path.join(pretrained_path, 'vocab.txt') from bert4keras.backend import keras, set_gelu from bert4keras.tokenizer import Tokenizer from bert4keras.bert import build_bert_model from bert4keras.optimizers import Adam, extend_with_piecewise_linear_lr from bert4keras.snippets import sequence_padding, DataGenerator from keras.layers import * # import codecs # token_dict = {} # with codecs.open(vocab_path, 'r', 'utf8') as reader: # for line in reader: # token = line.strip() # token_dict[token] = len(token_dict) # 建立分词器 tokenizer = Tokenizer(vocab_path) # 构建字典 token_dict = tokenizer._token_dict # 加载预训练模型 model = build_bert_model(config_path=config_path, checkpoint_path=checkpoint_path)
text = '语言模型' tokens = tokenizer.tokenize(text) # ['[CLS]', '语', '言', '模', '型', '[SEP]'] indices, segments = tokenizer.encode(text, max_length=512) print(indices[:10]) print(segments[:10]) # 提取特征 import numpy as np predicts = model.predict([np.array([indices]), np.array([segments])])[0] for i, token in enumerate(tokens): print(token, predicts[i].tolist()[:5])
text1 = '语言模型' text2 = "你好" tokens1 = tokenizer.tokenize(text1) print(tokens1) tokens2 = tokenizer.tokenize(text2) print(tokens2) indices_new, segments_new = tokenizer.encode(text1, text2 ,max_length=512) print(indices_new[:10]) # [101, 6427, 6241, 3563, 1798, 102, 0, 0, 0, 0] print(segments_new[:10]) # [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] # 提取特征 import numpy as np predicts_new = model.predict([np.array([indices_new]), np.array([segments_new])])[0] for i, token in enumerate(tokens1): print(token, predicts_new[i].tolist()[:5]) for i, token in enumerate(tokens2): print(token, predicts_new[i].tolist()[:5])
#加载语言模型 model = build_bert_model(config_path=config_path, checkpoint_path=checkpoint_path, with_mlm=True) token_ids, segment_ids = tokenizer.encode(u'科学技术是第一生产力') # mask掉“技术” token_ids[3] = token_ids[4] = token_dict['[MASK]'] # 用mlm模型预测被mask掉的部分 probas = model.predict([np.array([token_ids]), np.array([segment_ids])])[0] print(tokenizer.decode(probas[3:5].argmax(axis=1))) # 结果正是“技术” token_ids, segment_ids = tokenizer.encode(u'数学是利用符号语言研究数量、结构、变化以及空间等概念的一门学科') # mask掉“技术” token_ids[1] = token_ids[2] = tokenizer._token_dict['[MASK]'] # 用mlm模型预测被mask掉的部分 probas = model.predict([np.array([token_ids]), np.array([segment_ids])])[0] print(tokenizer.decode(probas[1:3].argmax(axis=1))) # 结果正是“数学”
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