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任务
代码
train.py
predit.py
数据
任务
使用 bert-base-chinese 训练相似度任务，参考：微调BERT模型实现相似性判断 - 知乎
参考他上面代码，他使用的是 BertForNextSentencePrediction 模型，BertForNextSentencePrediction 原本是设计用于下一个句子预测任务的。在BERT的原始训练中，模型会接收到一对句子，并试图预测第二个句子是否紧跟在第一个句子之后；所以使用这个模型标签(label)只能是 0,1，相当于二分类任务了
但其实在相似度任务中，我们每一条数据都是【text1\ttext2\tlabel】的形式，其中 label 代表相似度，可以给两个文本打分表示相似度，也可以映射为分类任务，0 代表不相似，1 代表相似，他这篇文章利用了这种思想，对新手还挺有用的。
现在我搞了一个招聘数据，里面有办公区域列，处理过了，每一行代表【地址1\t地址2\t相似度】
只要两文本中有一个地址相似我就作为相似，标签为 1，否则 0
利用这数据微调，没有使用验证数据集，就最后使用测试集来看看效果。
代码
train.py
import json
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForNextSentencePrediction
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset# 能用gpu就用gpu
# device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
device = torch.device("cpu")bacth_size = 32
epoch = 3
auto_save_batch = 5000
learning_rate = 2e-5# 准备数据集
class MyDataset(Dataset):def __init__(self, data_file_paths):self.texts = []self.labels = []# 分词器用默认的self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('../bert-base-chinese')# 自己实现对数据集的解析with open(data_file_paths, 'r', encoding='utf-8') as f:for line in f:text1, text2, label = line.split('\t')self.texts.append((text1, text2))self.labels.append(int(label))def __len__(self):return len(self.texts)def __getitem__(self, idx):text1, text2 = self.texts[idx]label = self.labels[idx]encoded_text = self.tokenizer(text1, text2, padding='max_length', truncation=True, max_length=128, return_tensors='pt')return encoded_text, label# 训练数据文件路径
train_dataset = MyDataset('../data/train.txt')# 定义模型
# num_labels=5 定义相似度评分有几个
model = BertForNextSentencePrediction.from_pretrained('../bert-base-chinese', num_labels=6)
model.to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)# 训练模型
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=bacth_size, shuffle=True)
trained_data = 0
batch_after_last_save = 0
total_batch = 0
total_epoch = 0for epoch in range(epoch):trained_data = 0for batch in train_loader:inputs, labels = batch# 不知道为啥，出来的数据维度是 (batch_size, 1, 128)，需要把第二维去掉inputs['input_ids'] = inputs['input_ids'].squeeze(1)inputs['token_type_ids'] = inputs['token_type_ids'].squeeze(1)inputs['attention_mask'] = inputs['attention_mask'].squeeze(1)# 因为要用GPU，将数据传输到gpu上inputs = inputs.to(device)labels = labels.to(device)optimizer.zero_grad()outputs = model(**inputs, labels=labels)loss, logits = outputs[:2]loss.backward()optimizer.step()trained_data += len(labels)trained_process = float(trained_data) / len(train_dataset)batch_after_last_save += 1total_batch += 1# 每训练 auto_save_batch 个 batch，保存一次模型if batch_after_last_save >= auto_save_batch:batch_after_last_save = 0model.save_pretrained(f'../output/cn_equal_model_{total_epoch}_{total_batch}.pth')print("保存模型：cn_equal_model_{}_{}.pth".format(total_epoch, total_batch))print("训练进度：{:.2f}%, loss={:.4f}".format(trained_process * 100, loss.item()))total_epoch += 1model.save_pretrained(f'../output/cn_equal_model_{total_epoch}_{total_batch}.pth')print("保存模型：cn_equal_model_{}_{}.pth".format(total_epoch, total_batch))训练好后的文件，输出的最后一个文件夹才是效果最好的模型：
predit.py
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForNextSentencePredictiontokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('../bert-base-chinese')
model = BertForNextSentencePrediction.from_pretrained('../output/cn_equal_model_3_171.pth')with torch.no_grad():with open('../data/test.txt', 'r', encoding='utf8') as f:lines = f.readlines()correct = 0for i, line in enumerate(lines):text1, text2, label = line.split('\t')encoded_text = tokenizer(text1, text2, padding='max_length', truncation=True, max_length=128, return_tensors='pt')outputs = model(**encoded_text)res = torch.argmax(outputs.logits, dim=1).item()print(text1, text2, label, res)if str(res) == label.strip('\n'):correct += 1print(f'{i + 1}/{len(lines)}')print(f'acc:{correct / len(lines)}')
可以看到还是较好的学习了我数据特征：只要两文本中有一个地址相似我就作为相似，标签为 1，否则 0
数据
链接：https://pan.baidu.com/s/1Cpr-ZD9Neakt73naGdsVTw
提取码：eryw
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