自从Google提出BERT模型以来，其效果和能力在自然语言处理任务中被广泛证实。BERT通过无监督学习的方式来预训练大规模语料，然后可以被用于各种下游NLP任务。本篇文章将以TensorFlow BERT模型为例，为您讲解如何使用BERT进行自然语言处理任务的建模过程。
一、BERT模型介绍
BERT全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers。其结构分为两个部分：Transformer Encoder和Transformer Decoder。其中，Encoder部分是BERT模型的核心，针对句子级别的语义建模。
BERT模型使用了Masked LM和Next Sentence Prediction两个任务作为无监督学习目标，来进行预训练。在预训练后，BERT可以用于各种下游NLP任务，如情感分析、文本分类、命名实体识别等。
为了对BERT模型有更深入的理解，我们可以通过以下代码来加载和使用BERT模型:
import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub BERT_MODEL_HUB = "https://tfhub.dev/google/bert_uncased_L-12_H-768_A-12/1" bert_layer = hub.KerasLayer(BERT_MODEL_HUB, trainable=True) input_word_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(MAX_SEQ_LENGTH,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids") input_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(MAX_SEQ_LENGTH,), dtype=tf.int32, name="input_mask") segment_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(MAX_SEQ_LENGTH,), dtype=tf.int32, name="segment_ids") pooled_output, sequence_output = bert_layer([input_word_ids, input_mask, segment_ids])
在这个例子中，我们使用了TensorFlow Hub中提供的BERT预训练模型。通过加载BERT模型，我们可以扩展它，以用于我们感兴趣的自然语言处理任务。
二、BERT模型微调
BERT模型已经在大规模语料上进行过预训练，因此它具有很强的泛化能力。但是，对于一些特定NLP任务，我们需要微调BERT模型以适应目标任务的数据。在本例中，我们将使用BERT模型来进行情感分类，因此我们需要对数据进行微调以适应这个任务。
我们可以通过以下代码，来载入数据集并将其转换成BERT适用的格式。
def create_input(input_strings, tokenizer, max_seq_length):
input_ids_all, input_mask_all, segment_ids_all = [], [], []
for input_string in input_strings:
input_tokens = ["[CLS]"] + tokenizer.tokenize(input_string) + ["[SEP]"]
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(input_tokens)
sequence_length = min(len(input_ids), max_seq_length)
if sequence_length < max_seq_length:
pad_length = max_seq_length - sequence_length
input_ids = input_ids + ([0] * pad_length)
input_mask = [1] * sequence_length + [0] * pad_length
segment_ids = [0] * max_seq_length
input_ids_all.append(input_ids)
input_mask_all.append(input_mask)
segment_ids_all.append(segment_ids)
return [np.asarray(input_ids_all, dtype=np.int32),
np.asarray(input_mask_all, dtype=np.int32),
np.asarray(segment_ids_all, dtype=np.int32)]
这个例子中，我们使用了tokenizer对输入文本进行了分词，并将其转换为BERT适用的格式，最后保存在input_ids，input_mask和segment_ids这三个变量中
接下来，我们可以使用以下代码对BERT模型进行微调：
def create_model(max_seq_length):
input_word_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids")
input_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_mask")
segment_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="segment_ids")
bert_layer = hub.KerasLayer(BERT_MODEL_HUB, trainable=True)
pooled_output, sequence_output = bert_layer([input_word_ids, input_mask, segment_ids])
output = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(pooled_output)
model = tf.keras.Model(inputs={'input_word_ids': input_word_ids,
'input_mask': input_mask,
'input_type_ids': segment_ids},
outputs=output)
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=2e-5),
loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
metrics=[tf.keras.metrics.BinaryAccuracy(name='accuracy')])
return model
三、BERT模型应用
当我们微调好BERT模型后，我们可以对其进行应用。在情感分类任务中，我们将使用BERT模型来预测输入文本的情感极性。
我们可以使用以下代码，来进行预测：
def predict(text):
tokenizer = create_tokenizer_from_hub_module()
model = create_model(len(tokenizer.vocab))
model.load_weights('./bert_model.h5')
input_x = create_input([text], tokenizer, MAX_SEQ_LENGTH)
result = model.predict(input_x)
if result > 0.5:
return "Positive"
else:
return "Negative"
在这个例子中，我们首先使用create_tokenizer_from_hub_module()函数创建一个Bert的tokenizer。然后，我们用create_input函数将输入文本转换成模型可以接受的格式。最后，我们使用load_weights()函数载入刚才训练好的权重文件，并用model.predict()函数进行预测。
将以上三部分代码组合起来，我们可以完成整个BERT模型的构建和应用。使用BERT模型可以快速上手各种NLP任务，并且通过微调可以进一步提高模型性能。
