BERT预训练模型字向量提取工具–使用BERT编码句子

本文将介绍两个使用BERT编码句子（从BERT中提取向量）的例子。 （1）BERT预训练模型字向量提取工具 本工具直接读取BERT预训练模型，从中提取样本文件中所有使用到字向量，保存成向量文件，为后续模型提供embdding。 本工具直接读取预训练模型，不需要其它的依赖，同时把样本中所有 出现的字符对应的字向量全部提取，后续的模型可以非常快速进行embdding github完整源码 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 __author__ = 'xmxoxo' ''' BERT预训练模型字向量提取工具 版本： v 0.3.2 更新: 2020/3/2 BERT，全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是由Google在2018年提出的一种基于Transformer架构的深度学习模型，它在自然语言处理任务中取得了重大突破。BERT模型通过预训练和微调两阶段的学习过程，能够理解和生成高质量的文本表示。 在预训练阶段，BERT模型通过两种任务学习语言的一般性特征：Masked Language Model (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP)。MLM的任务是预测被随机掩蔽的部分单词，而NSP则是判断两个句子是否在原文中相邻。 本文主要关注的是如何使用BERT模型来编码句子，即从预训练模型中提取出向量表示。这个过程通常被称为“嵌入”（embedding）。在自然语言处理中，将文本转化为连续的向量空间可以更好地捕捉语义关系，并用于下游任务，如情感分析、问答系统或机器翻译等。 描述中的"BERT预训练模型字向量提取工具"是一个Python程序，其功能是从BERT的预训练模型中提取出样本文件中所有出现的字符对应的字向量，保存为向量文件。这个工具不需要额外的依赖，可以直接读取预训练模型，使得后续的模型能快速进行embdding（嵌入）操作。 代码中定义了一个名为`bert_embdding`的类，该类有以下关键功能： 1. 初始化方法`__init__`: 设置模型路径、词表文件名，并检查词表文件是否存在。 2. `get_embdding`方法: 输入一个字符，返回其对应的向量。如果字符不在词表中，则返回None。 3. `export`方法: 接受一个包含多个字符串的列表，提取每个字符串的向量并保存到文件。支持两种格式：pickle（字典形式，便于后续处理）和txt（纯文本，每个向量一行）。 通过这个工具，用户可以方便地将文本数据转换为BERT模型理解的向量形式，为后续的机器学习任务准备输入数据。这在处理大规模文本数据时尤其有用，因为BERT模型已经学习了丰富的语言表示，可以提高任务性能。 BERT预训练模型字向量提取工具是一个实用的Python工具，可以帮助研究人员和开发者有效地利用BERT模型的预训练能力，将文本数据转换为可用于训练和推理的向量表示。通过这个工具，可以加速和简化基于BERT的自然语言处理系统的开发流程。