来源：投稿 作者：皮皮雷
编辑：学姐
参考文章：
NLP | How to add a domain-specific vocabulary (new tokens) to a subword tokenizer already trained like BERT WordPiece | by Pierre Guillou | Medium
https://medium.com/@pierre_guillou/nlp-how-to-add-a-domain-specific-vocabulary-new-tokens-to-a-subword-tokenizer-already-trained-33ab15613a41
中文bert-base
中文bert-base是以字为单位的，基本上已经涵盖了现代汉语所有的常用字。而且汉字是一个比较稳定的封闭集合，生活中不会随时造出新字来。新词倒是很常见，但是在中文BERT里直接就被tokenizer切成字了，因此一般没有多大的扩充词（字）表的需要。
笔者在古汉语语料上调用古汉语BERT确实遇到很多生僻字被分词器当成[UNK]的情况，还没有尝试增加新字，不过理论上是一样的。
但是英文不一样，英文预训练BERT（对，就是它，bert-base-uncased 和 bert-base-cased）以词为单位。社会生活中总是会有新词产生，而且在专业领域（如医疗、金融）有一些不常用的词语是英文预训练bert-base没有涵盖到的。这就需要扩充词表。
此外，在英文模型中，添加自定义词的作用不仅是增加新词或者专业领域的词汇，而且可以防止词语被自动拆成词根词缀。
如果不添加自定义词汇，“COVID”和“hospitalization”虽然不会被分词器直接当成[UNK]，但是会被bert-base-cased的分词器拆分成：
['co', '##vid']
['hospital', '##ization']
方法1
直接在BERT词表vocab.txt中替换[unused]
-
找到pytorch版本的bert-base-cased的文件夹中的vocab.txt文件。
-
最前面的100行都是[unused]（[PAD]除外），直接用需要添加的词替换进去。
比如我这里需要添加一个原来词表里没有的词“anewword”（现造的），这时候就把[unused1]改成我们的新词“anewword”
在未添加新词前，在python里面调用BERT模型的分词器：
from transformers import BertForMaskedLM, BertTokenizer
model = "Pretrained_LMs/bert-base-cased" #自己的bert模型路径
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model, use_fast=True)
model = BertForMaskedLM.from_pretrained(model)
print(tokenizer.tokenize('anewword'))
打印结果：
['an', '##ew', '##word']
当在vocab中把[unused1]改成anewword后：
model = "Pretrained_LMs/bert-base-cased" #还是自己的bert模型路径
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model, use_fast=True)
model = BertForMaskedLM.from_pretrained(model) #重新加载分词器
print(tokenizer.tokenize('anewword'))
打印结果：
['anewword']
方法2
通过重构词汇矩阵来增加新词
from transformers import BertForMaskedLM, BertTokenizer
model = "Pretrained_LMs/bert-base-cased"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model, use_fast=True)
model = BertForMaskedLM.from_pretrained(model)
print(tokenizer.tokenize('COVID'))
print(tokenizer.tokenize('hospitalization'))
未加入新词时，打印'COVID'和'hospitalization'的分词结果为：
['co', '##vid']
['hospital', '##ization']
如果想让这些词保持完整的形式，可以通过重构BERT初始权重矩阵的方式将他们加入词表。
new_tokens = ['COVID', 'hospitalization']
num_added_toks = tokenizer.add_tokens(new_tokens)
num_added_toks返回一个数，表示加入的新词数量，在这里是2
#关键步骤，resize_token_embeddings输入的参数是tokenizer的新长度
model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))
添加后的词汇，通过model.resize_token_embeddings方法，随机初始化了一个权重。
print(tokenizer.tokenize('COVID'))
print(tokenizer.tokenize('hospitalization'))
tokenizer.save_pretrained("Pretrained_LMs/bert-base-cased")
#还是保存到原来的bert文件夹下，这时候文件夹下多了三个文件
打印结果为：
['covid']
['hospitalization']
使用tokenizer.save_pretrained保存添加后的词汇。再次加载模型就会自动读取增加后的词汇。
新建一个python文件查看添加词汇后的结果：
from transformers import BertForMaskedLM, BertTokenizer
model = "Pretrained_LMs/bert-base-cased"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model, use_fast=True)
model = BertForMaskedLM.from_pretrained(model)
print(tokenizer.tokenize('anewword'))
print(tokenizer.tokenize('COVID'))
print(tokenizer.tokenize('hospitalization'))
打印结果为：
['anewword']
['covid']
['hospitalization']
可见我们之前使用的两种不同的方法都起到了同样的效果。只是添加的是大写COVID，bert的tokenizer给我们都转成小写了。
小tip
在具体使用的时候，如果有大量领域内专业词汇，而且已经整理成词表，建议用方法1直接批量替换。但方法1的缺点是有个数限制，cased模型只有99个空位，uncased模型有999个空位。
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