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首頁大數(shù)據(jù)時(shí)代請(qǐng)問如何用nlp預(yù)訓(xùn)練模型做word embedding ，如bert怎么提取出embedding?
請(qǐng)問如何用nlp預(yù)訓(xùn)練模型做word embedding ，如bert怎么提取出embedding?
2023-04-10
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自然語言處理（NLP）是人工智能領(lǐng)域中一個(gè)快速發(fā)展的分支，它提供了許多技術(shù)和方法來對(duì)自然語言進(jìn)行處理。其中，詞嵌入（word embedding）是NLP中最重要的技術(shù)之一，因?yàn)樗试S將自然語言轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可以理解和處理的向量表示形式。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種有監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練模型，它使用了Transformer架構(gòu)，并在大型語料庫上進(jìn)行了訓(xùn)練，可以用于各種自然語言處理任務(wù)，如文本分類、句子配對(duì)等。

BERT模型的輸出包含多個(gè)層級(jí)，其中第一層是輸入層，最后一層是輸出層，而在中間的隱藏層中，每一個(gè)單詞都被映射到一個(gè)低維度的向量空間中。這些向量就是所謂的BERT詞嵌入。

提取BERT詞嵌入非常簡單，只需要將文本輸入BERT模型中，并獲取相應(yīng)隱藏層的輸出即可。具體步驟如下：

首先，我們需要安裝相應(yīng)的Python庫，包括transformers和torch?？梢允褂靡韵旅顏戆惭b這些庫：

!pip install transformers
!pip install torch

接下來，加載BERT模型并設(shè)置為評(píng)估模式，以保證Dropout和BatchNormalization層不會(huì)被激活。我們可以使用以下代碼完成這一步驟：

from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 加載BertTokenizer和BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 設(shè)置為評(píng)估模式
model.eval()

然后，我們需要將文本轉(zhuǎn)換為BERT可接受的輸入格式。具體來說，我們需要使用BertTokenizer對(duì)文本進(jìn)行分詞，并將結(jié)果轉(zhuǎn)換為BERT的輸入ID和Attention Mask張量。以下是一個(gè)示例代碼：

text = "I love natural language processing."
tokens = tokenizer.tokenize(text)
input_ids = torch.tensor([tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)])
attention_mask = torch.ones_like(input_ids)

最后，我們可以將輸入張量傳遞給BERT模型并獲取相應(yīng)的隱藏層輸出。具體來說，我們將輸入ID和Attention Mask張量傳遞給BertModel，并獲取相應(yīng)的所有隱藏層輸出。以下是一個(gè)示例代碼：

with torch.no_grad():
  outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)

hidden_states = outputs[2]

在此示例中，我們獲取了BERT模型的所有隱藏層輸出，可以根據(jù)需要選擇其中任意一層作為詞嵌入。

總之，BERT是一種非常強(qiáng)大的預(yù)訓(xùn)練模型，可以用于各種自然語言處理任務(wù)。它的詞嵌入提取非常簡單，只需要將文本輸入BERT模型中，并獲取相應(yīng)隱藏層的輸出即可。

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