模型简介
BERT全称是来自变换器的双向编码器表征量。与BERT模型相似的预训练语言模型例如问答、命名实体识别、自然语言推理、文本分类等在许多自然语言处理任务中发挥着重要作用。模型是基于Transformer中的Encoder并加上双向的结构。
BERT模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked Language Model和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。
在用Masked Language Model方法训练BERT的时候，随机把语料库中15%的单词做Mask操作。对于这15%的单词做Mask操作分为三种情况：80%的单词直接用[Mask]替换、10%的单词直接替换成另一个新的单词、10%的单词保持不变。
以文本情感分类任务作为例子说明BERT模型整个应用过程。
import osimport mindspore
from mindspore.dataset import text, GeneratorDataset, transforms
from mindspore import nn, contextfrom mindnlp._legacy.engine import Trainer, Evaluator
from mindnlp._legacy.engine.callbacks import CheckpointCallback, BestModelCallback
from mindnlp._legacy.metrics import Accuracy# prepare dataset
class SentimentDataset:"""Sentiment Dataset"""def __init__(self, path):self.path = pathself._labels, self._text_a = [], []self._load()def _load(self):with open(self.path, "r", encoding="utf-8") as f:dataset = f.read()lines = dataset.split("\n")for line in lines[1:-1]:label, text_a = line.split("\t")self._labels.append(int(label))self._text_a.append(text_a)def __getitem__(self, index):return self._labels[index], self._text_a[index]def __len__(self):return len(self._labels)数据集
使用已标注的、经过分词预处理的机器人聊天数据集，来自于百度飞桨团队。数据由两列组成，以制表符（'\t'）分隔，第一列是情绪分类的类别（0表示消极；1表示中性；2表示积极），第二列是以空格分词的中文文本，如下示例，文件为 utf8 编码。
# download dataset
!wget https://baidu-nlp.bj.bcebos.com/emotion_detection-dataset-1.0.0.tar.gz -O emotion_detection.tar.gz
!tar xvf emotion_detection.tar.gz数据加载和数据预处理
import numpy as npdef process_dataset(source, tokenizer, max_seq_len=64, batch_size=32, shuffle=True):is_ascend = mindspore.get_context('device_target') == 'Ascend'column_names = ["label", "text_a"]dataset = GeneratorDataset(source, column_names=column_names, shuffle=shuffle)# transformstype_cast_op = transforms.TypeCast(mindspore.int32)def tokenize_and_pad(text):if is_ascend:tokenized = tokenizer(text, padding='max_length', truncation=True, max_length=max_seq_len)else:tokenized = tokenizer(text)return tokenized['input_ids'], tokenized['attention_mask']# map datasetdataset = dataset.map(operations=tokenize_and_pad, input_columns="text_a", output_columns=['input_ids', 'attention_mask'])dataset = dataset.map(operations=[type_cast_op], input_columns="label", output_columns='labels')# batch datasetif is_ascend:dataset = dataset.batch(batch_size)else:dataset = dataset.padded_batch(batch_size, pad_info={'input_ids': (None, tokenizer.pad_token_id),'attention_mask': (None, 0)})return dataset数据预处理采用静态Shape处理
from mindnlp.transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')模型构建
通过 BertForSequenceClassification 构建用于情感分类的 BERT 模型，加载预训练权重，设置情感三分类的超参数自动构建模型。后面对模型采用自动混合精度操作，提高训练的速度，然后实例化优化器，紧接着实例化评价指标，设置模型训练的权重保存策略，最后就是构建训练器，模型开始训练。
from mindnlp.transformers import BertForSequenceClassification, BertModel
from mindnlp._legacy.amp import auto_mixed_precision# set bert config and define parameters for training
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=3)
model = auto_mixed_precision(model, 'O1')optimizer = nn.Adam(model.trainable_params(), learning_rate=2e-5)metric = Accuracy()
# define callbacks to save checkpoints
ckpoint_cb = CheckpointCallback(save_path='checkpoint', ckpt_name='bert_emotect', epochs=1, keep_checkpoint_max=2)
best_model_cb = BestModelCallback(save_path='checkpoint', ckpt_name='bert_emotect_best', auto_load=True)trainer = Trainer(network=model, train_dataset=dataset_train,eval_dataset=dataset_val, metrics=metric,epochs=5, optimizer=optimizer, callbacks=[ckpoint_cb, best_model_cb])%%time
# start training
trainer.run(tgt_columns="labels")模型验证
将验证数据集加再进训练好的模型，对数据集进行验证，查看模型在验证数据上面的效果，此处的评价指标为准确率。
evaluator = Evaluator(network=model, eval_dataset=dataset_test, metrics=metric)
evaluator.run(tgt_columns="labels")模型推理
遍历推理数据集，将结果与标签进行统一展示。
dataset_infer = SentimentDataset("data/infer.tsv")def predict(text, label=None):label_map = {0: "消极", 1: "中性", 2: "积极"}text_tokenized = Tensor([tokenizer(text).input_ids])logits = model(text_tokenized)predict_label = logits[0].asnumpy().argmax()info = f"inputs: '{text}', predict: '{label_map[predict_label]}'"if label is not None:info += f" , label: '{label_map[label]}'"print(info)from mindspore import Tensorfor label, text in dataset_infer:predict(text, label)输出结果：
inputs: '我 要 客观', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '靠 你 真是 说 废话 吗', predict: '消极' , label: '消极'
inputs: '口嗅 会', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '每次 是 表妹 带 窝 飞 因为 窝路痴', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '别说 废话 我 问 你 个 问题', predict: '消极' , label: '消极'
inputs: '4967 是 新加坡 那 家 银行', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '是 我 喜欢 兔子', predict: '积极' , label: '积极'
inputs: '你 写 过 黄山 奇石 吗', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '一个一个 慢慢来', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '我 玩 过 这个 一点 都 不 好玩', predict: '消极' , label: '消极'
inputs: '网上 开发 女孩 的 QQ', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '背 你 猜 对 了', predict: '中性' , label: '中性'
inputs: '我 讨厌 你 ， 哼哼 哼 。 。', predict: '消极' , label: '消极'自定义推理数据集
predict("家人们咱就是说一整个无语住了 绝绝子叠buff")输出结果：
inputs: '家人们咱就是说一整个无语住了 绝绝子叠buff', predict: '中性'总结
BERT模型采用了Masked Language Model和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation，从而获取对话情绪。
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