使用 Bert 预训练模型文本分类（内附源码）

（给数据分析与开发加星标，提升数据技能）

作者：GjZero，转自：数据派（ID：datapi）

Bert介绍

Bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型，Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果，可以说是现今最近NLP中最重要的突破。Bert模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是通过训练Masked Language Model和预测下一句任务得到的模型。关于Bert具体训练的细节和更多的原理，有兴趣的读者可以去看在[arXiv](https://arxiv.org/abs/1810.04805)上的原文。本篇文章从实践入手，带领大家进行Bert的中文文本分类和作为句子向量进行使用的教程。

对于文本分类任务，一个句子中的N个字符对应了E_1,…,E_N，这N个embedding。文本分类实际上是将BERT得到的T_1这一层连接上一个全连接层进行多分类。

准备工作

1. 下载bert

在命令行中输入

git clone 
https://github.com/google-research/bert.git

2. 下载bert预训练模型

Google提供了多种预训练好的bert模型，有针对不同语言的和不同模型大小的。对于中文模型，我们使用[Bert-Base, Chinese](https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip)。为了下载该模型，可能需要使用梯子。如果需要下载其他的模型(英文以及其他语言)，可以在[Bert](https://github.com/google-research/bert)里的Pre-trained models找到下载链接。

3.（可选项）

安装bert-as-service，这是一个可以利用bert模型将句子映射到固定长度向量的服务。

在命令行中输入

pip install bert-serving-server # server

pip install bert-serving-client # client, independent of 'bert-serving-server'

该服务要求tensorflow的最低版本为1.10。

准备数据

数据格式

作为中文文本分类问题，需要先将数据集整理成可用的形式。不同的格式对应了不同的DataProcessor类。可以将数据保存成如下格式：

game APEX是个新出的吃鸡游戏。

technology  Google将要推出tensorflow2.0。

一行代表一个文本，由标签加上一个tab加上正文组成。

将文本分割为三个文件，train.tsv(训练集)，dev.tsv(验证集)，test.tsv(测试集)；然后放置在同一个data_dir文件夹下。

编写DataProcessor类

在bert文件夹下的“run_classifier.py**中的”def main(_):”函数中将processors的内容增加为

python

processors = {

     "cola": ColaProcessor,

     "mnli": MnliProcessor,

     "mrpc": MrpcProcessor,

     "xnli": XnliProcessor,

     "mytask": MyTaskProcessor,

 }

实现如下的“MyTaskProcessor

(DataProcessor)”类，并将这一段代码放置在“run_classifier.py”和其他Processor并列的位置。

“\_\_init\_\_(self)”中的self.labels含有所有的分类label，在这个例子中我们将文本可能分为3类：game, fashion, houseliving。

python

class MyTaskProcessor(DataProcessor):

   """Processor for the News data set (GLUE version)."""

   def __init__(self):

       self.labels = ['game', 'fashion', 'houseliving']

   

   def get_train_examples(self, data_dir):

       return self._create_examples(

           self._read_tsv(os.path.join(data_dir, "train.tsv")), "train")

   def get_dev_examples(self, data_dir):

       return self._create_examples(

           self._read_tsv(os.path.join(data_dir, "dev.tsv")), "dev")

   

   def get_test_examples(self, data_dir):

     return self._create_examples(

         self._read_tsv(os.path.join(data_dir, "test.tsv")), "test")

   def get_labels(self):

       return self.labels

   def _create_examples(self, lines, set_type):

       """Creates examples for the training and dev sets."""

       examples = []

       for (i, line) in enumerate(lines):

           guid = "%s-%s" % (set_type, i)

           text_a = tokenization.convert_to_unicode(line[1])

           label = tokenization.convert_to_unicode(line[0])

           examples.append(

               InputExample(guid=guid, text_a=text_a, text_b=None, label=label))

       return examples

如果数据格式并不是一个label，一个tab，一段文本；则需要更改“_create_examples()”的实现。

编写运行脚本

新建一个运行脚本文件名为“run.sh”，将文件内容编辑为：

bash

export DATA_DIR=/media/ganjinzero/Code/bert/data/

export BERT_BASE_DIR=/media/ganjinzero/Code/bert/chinese_L-12_H-768_A-12

python run_classifier.py \

 --task_name=mytask \

 --do_train=true \

 --do_eval=true \

 --data_dir=$DATA_DIR/ \

 --vocab_file=$BERT_BASE_DIR/vocab.txt \

 --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \

 --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \

 --max_seq_length=128 \

 --train_batch_size=32 \

 --learning_rate=2e-5 \

 --num_train_epochs=3.0 \

 --output_dir=/mytask_output

其中DATA_DIR是你的要训练的文本的数据所在的文件夹，BERT_BASE_DIR是你的bert预训练模型存放的地址。task_name要求和你的DataProcessor类中的名称一致。下面的几个参数，do_train代表是否进行fine tune，do_eval代表是否进行evaluation，还有未出现的参数do_predict代表是否进行预测。如果不需要进行fine tune，或者显卡配置太低的话，可以将do_trian去掉。max_seq_length代表了句子的最长长度，当显存不足时，可以适当降低max_seq_length。

进行预测

运行脚本

bash
./run.sh

可以得到类似如下样式的结果

***** Eval results *****

 eval_accuracy = 0.845588

 eval_loss = 0.505248

 global_step = 343

 loss = 0.505248

如果出现了这样的输出，就是运行成功了。在“run.sh”里指定的output_dir文件夹下可以看到模型的evaluation结果和fine-tune(微调)之后的模型文件。

以句子向量的形式使用Bert

如果想要将bert模型的编码和其他模型一起使用，将bert模型作为句子向量使用很有意义（也就是所谓的句子级别的编码）。我们可以使用bert-as-service来完成这个目标。

安装完bert-as-service以后，就可以利用bert模型将句子映射到固定长度的向量上。在终端中用一下命令启动服务：

bash

bert-serving-start -model_dir /media/ganjinzero/Code/bert/chinese_L-12_H-768_A-12 -num_worker=4

model_dir后面的参数是bert预训练模型所在的文件夹。num_worker的数量应该取决于你的CPU/GPU数量。

这时就可以在Python中调用如下的命令：

python

from bert_serving.client import BertClient

bc = BertClient()

bc.encode(['一二三四五六七八', '今天您吃了吗？'])

最好以列表的形式，而非单个字符串传给”bc.encode()”参数，这样程序运行的效率较高。

参考文档

[Github:bert]

(https://github.com/google-research/bert)

[arXiv:bert]

(https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf)

[Github:bert-as-service]

(https://github.com/hanxiao/bert-as-service)

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