一、简介
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,由Google在2018年提出。BERT可以在大规模的未标注文本上进行预训练,然后在各种下游NLP任务上进行微调,取得了很好的效果。
BERT的主要贡献在于将双向预训练引入了Transformer架构中,使得模型能够更好地理解上下文信息,从而在下游任务中表现更加出色。本文将介绍BERT网络的原理与实战,包括预训练和微调两个部分。
二、原理
1. Transformer
首先,我们需要了解一下Transformer架构。Transformer是一种基于自注意力机制(Self-Attention)的序列到序列模型,由“编码器”和“解码器”组成。在BERT中,只使用了编码器部分。
Transformer的核心思想是将输入序列映射到一个高维空间中,然后通过自注意力机制计算每个位置与其他位置之间的关系,得到一个加权和,表示每个位置在整个序列中的重要性。这个加权和就是每个位置的向量表示,也可以看作是语义信息的编码。
2. BERT
BERT通过双向预训练来学习上下文信息。具体来说,BERT使用了两种预训练任务:Masked Language Model(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)。
2.1 MLM
在MLM任务中,BERT随机将输入文本中的一些词汇替换成“[MASK]”标记,然后让模型预测这些被替换的词汇是什么。这个任务可以让模型学习到上下文信息,因为模型需要根据上下文来预测被替换的词汇。
2.2 NSP
在NSP任务中,BERT给定两个句子,让模型预测它们是否是连续的。这个任务可以让模型学习到句子级别的语义信息,从而更好地理解上下文。具体来说,NSP任务包括两个句子A和B,模型需要判断B是否是A的下一句话。
通过这两个预训练任务,BERT能够捕捉到上下文信息,从而在下游任务中表现更加出色。
3. Fine-tuning
在下游任务中,我们可以使用BERT的预训练模型作为初始模型,然后通过微调来适应具体的任务。微调过程中,我们一般会加上一个任务特定的输出层,然后在任务特定的数据集上进行训练。
在微调过程中,我们可能需要对BERT模型进行一些修改,以适应特定的任务。例如,对于文本分类任务,我们可以在BERT模型的输出上加上一个全连接层,然后使用softmax函数来进行分类。
三、实战
下面我们将以一个文本分类任务为例,介绍如何使用BERT进行微调。
1. 数据集
我们将使用IMDB电影评论数据集,这是一个常用的文本分类数据集,包含了50,000个电影评论,其中25,000个用于训练,25,000个用于测试。每个评论被标记为正面或负面。
2. 预处理
在使用BERT进行微调之前,我们需要对数据进行预处理。具体来说,我们需要将每个评论转换为BERT模型的输入格式。BERT的输入格式包括三个部分:input ids、segment ids和attention masks。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-466843.html
- input ids:将每个单词映射为一个唯一的整数,这个整数称为token id。对于未登录词,我们可以将其映射为一个特殊的token id。
- segment ids:用于区分两个句子,对于单个句子的任务,可以将其全部设置为0。
- attention masks:用于指示哪些token是真实输入,哪些是padding。在BERT中,我们使用[CLS]和[SEP]标记来表示句子的开始和结束,因此我们需要将attention masks设置为1,对于padding部分设置为0。
3. 模型训练
在预处理完数据之后,我们可以开始训练模型了。在这里,我们使用PyTorch实现BERT模型的微调。首先,我们需要加载预训练的BERT模型和tokenizer,并对数据进行处理,生成input ids、segment ids和attention masks。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-466843.html
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
# 加载预训练的BERT模型和tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 处理数据
def process_data(texts, labels):
input_ids = []
attention_masks = []
token_type_ids = []
for text in texts:
encoded_dict = tokenizer.encode_plus(
text, # 文本
add_special_tokens = True, # 添加特殊标记
max_length = 128, # 最大长度
pad_to_max_length = True, # 填充
return_attention_mask = True, # 添加attention mask
return_tensors = 'pt', # 返回PyTorch张量
)
input_ids.append(encoded_dict['input_ids'])
attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask'])
token_type_ids.append(encoded_dict['token_type_ids'])
input_ids = torch.cat(input_ids, dim=0)
attention_masks = torch.cat(attention_masks, dim=0)
token_type_ids = torch.cat(token_type_ids, dim=0)
labels = torch.tensor(labels)
return input_ids, attention_masks, token_type_ids, labels
# 加载数据集
train_texts = [...] # 训练集文本
train_labels = [...] # 训练集标签
test_texts = [...] # 测试集文本
test_labels = [...] # 测试集标签
# 处理数据
train_input_ids, train_attention_masks, train_token_type_ids, train_labels = process_data(train_texts, train_labels)
test_input_ids, test_attention_masks, test_token_type_ids, test_labels = process_data(test_texts, test_labels)
# 设置训练参数
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=2e-5)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
# 训练模型
num_epochs = 3
batch_size = 32
for epoch in range(num_epochs):
model.train()
total_loss = 0
for i in range(0, len(train_input_ids), batch_size):
# 获取一个batch的数据
batch_input_ids = train_input_ids[i:i+batch_size]
batch_attention_masks = train_attention_masks[i:i+batch_size]
batch_token_type_ids = train_token_type_ids[i:i+batch_size]
batch_labels = train_labels[i:i+batch_size])
# 清空梯度
optimizer.zero_grad()
# 前向传播
outputs = model(input_ids=batch_input_ids,
attention_mask=batch_attention_masks,
token_type_ids=batch_token_type_ids,
labels=batch_labels)
loss = outputs[0]
total_loss += loss.item()
# 反向传播
loss.backward()
# 更新参数
optimizer.step()
# 打印损失
print("Epoch {}/{}: Loss {:.4f}".format(epoch+1, num_epochs, total_loss/len(train_input_ids)))
# 测试模型
model.eval()
with torch.no_grad():
outputs = model(input_ids=test_input_ids,
attention_mask=test_attention_masks,
token_type_ids=test_token_type_ids)
# 计算准确率
logits = outputs[0]
preds = torch.argmax(logits, dim=1)
acc = torch.sum(preds == test_labels).item() / len(test_labels)
print("Test Accuracy: {:.4f}".format(acc))
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到了这里,关于BERT网络的原理与实战的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!