bert 文本分类实战_bert实战

作者：喵喵爱编程 | 2024-07-20 17:22:21

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bert实战

前言：

由于课题需要，学习自然语言处理（NLP），于是在网上找了找文章和代码进行学习，在此记录，课题代码就不展示了，使用网上的代码和大家分享。思想和代码大部分参考苏神，在此感谢。

任务目标：

希望bert模型解决的问题：输入：一段话；输出：这段话属于的类别。

任务实现原理：

本次模型为监督学习模型，根据已有标签的文本数据集，对bert模型进行训练。使用训练好的模型对句子进行预测，输出得到句子的类别。本质上属于多分类问题。

大致流程为，数据集预处理；划分数据集（）；对数据集加工处理（文本数据编码成符合bert输入的向量）；构建模型（bert模型导入与使用）；将数据送入模型进行训练和预测。

模型总体结构：

具体代码：

数据集预处理：

将数据集读入，并打乱数据的排列顺序。


mainPath = 'bert多文本分类//'
rc = pd.read_csv(mainPath + 'data/tnews/toutiao_news_dataset.txt', delimiter="_!_", names=['labels', 'text'], header=None, encoding='utf-8')
rc = shuffle(rc)  #打乱顺序

划分数据集

将数据集划分为训练集和测试集（验证集）


# 构建全部所需数据集
data_list = []
for d in rc.iloc[:].itertuples():   #itertuples(): 将DataFrame迭代为元祖。
    data_list.append((d.text, d.labels))
 
# 取一部分数据做训练和验证
train_data = data_list[0:20000]
valid_data = data_list[20000:22000]

数据加工处理：

修改原有的字典：

修改原因：苏神解读，本来 Tokenizer 有自己的 _tokenize 方法，我这里重写了这个方法，是要保证 tokenize 之后的结果，跟原来的字符串长度等长（如果算上两个标记，那么就是等长再加 2）。 Tokenizer 自带的 _tokenize 会自动去掉空格，然后有些字符会粘在一块输出，导致 tokenize 之后的列表不等于原来字符串的长度了，这样如果做序列标注的任务会很麻烦。主要就是用 [unused1] 来表示空格类字符，而其余的不在列表的字符用 [UNK] 表示，其中 [unused*] 这些标记是未经训练的（随即初始化），是 Bert 预留出来用来增量添加词汇的标记，所以我们可以用它们来指代任何新字符。


#vocabPath里存储了大量的词语，每个词语对应的着一个编号  例如10640 posts
# 将词表中的词编号转换为字典
# 字典的形式为  '仑': 796,
#得到最原始的字典
tokenDict = {}
with codecs.open(vocabPath, 'r', encoding='utf-8') as reader:
    for line in reader:
        token = line.strip()                      # 去除首尾空格
        tokenDict[token] = len(tokenDict)
 
#原始的字典存在着瑕疵，在原始的字典上需要根据自己的数据集，创造自己的字典
# 重写tokenizer
class OurTokenizer(Tokenizer):
    def _tokenize(self, content):
        reList = []
        for t in content:
            if t in self._token_dict:
                reList.append(t)
            elif self._is_space(t):
 
                # 用[unused1]来表示空格类字符
                reList.append('[unused1]')
            else:
                # 不在列表的字符用[UNK]表示
                reList.append('[UNK]')
        return reList
 
#使用新的字典
tokenizer = OurTokenizer(tokenDict)

文本数据根据字典编码成符合bert输入的向量，逐批生成数据（[X1,X2],Y），从而可以丢到模型中训练。


def seqPadding(X, padding=0):
    L = [len(x) for x in X]
    ML = max(L)
    return np.array([np.concatenate([x, [padding] * (ML - len(x))]) if len(x) < ML else x for x in X])
 
class data_generator:
    def __init__(self, data, batch_size=32, shuffle=True):  #构造函数，使用时执行
        self.data = data
        self.batch_size = batch_size
        self.shuffle = shuffle
        self.steps = len(self.data) // self.batch_size
        if len(self.data) % self.batch_size != 0:
            self.steps += 1
 
    def __len__(self):
        return self.steps
 
    def __iter__(self):
        while True:
            idxs = list(range(len(self.data))) #数据元组下标
 
            if self.shuffle:
                np.random.shuffle(idxs)        #是否打乱数据下标顺序
 
            X1, X2, Y = [], [], []
            for i in idxs:
                d = self.data[i]
                text = d[0][:maxlen]
                x1, x2 = tokenizer.encode(first=text)  #  encode方法可以一步到位地生成对应模型的输入。
 
                y = d[1]  
                X1.append(x1)                           ## x1 是字对应的索引  # x2 是句子对应的索引            
                X2.append(x2)
                Y.append([y])
                if len(X1) == self.batch_size or i == idxs[-1]:
                    X1 = seqPadding(X1)             #如果等于batchsize或者最后一个值后面补充0
                    X2 = seqPadding(X2)
                    Y = seqPadding(Y)
                    yield [X1, X2], Y
                    [X1, X2, Y] = [], [], []

构建模型和训练：

加载bert模型，并对bert模型的输出进行调整，使bert模型能够完成我们的任务目标。


# 设置预训练bert模型的路径
configPath = mainPath + 'chinese_roberta_wwm_ext_L-12_H-768_A-12/bert_config.json'
ckpPath = mainPath + 'chinese_roberta_wwm_ext_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt'
vocabPath = mainPath + 'chinese_roberta_wwm_ext_L-12_H-768_A-12/vocab.txt'
 
# bert模型设置
bert_model = load_trained_model_from_checkpoint(configPath, ckpPath, seq_len=None)  # 加载预训练模型
for l in bert_model.layers:
    l.trainable = True
 
x1_in = Input(shape=(None,))
x2_in = Input(shape=(None,))
 
x = bert_model([x1_in, x2_in])
 
# 取出[CLS]对应的向量用来做分类
x = Lambda(lambda x: x[:, 0])(x)
p = Dense(15, activation='softmax')(x)
 
model = Model([x1_in, x2_in], p)
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=Adam(1e-5), metrics=['accuracy'])
model.summary()
 
train_D = data_generator(train_data)
valid_D = data_generator(valid_data)
 
model.fit_generator(train_D.__iter__(), steps_per_epoch=len(train_D), epochs=5, validation_data=valid_D.__iter__(),
                    validation_steps=len(valid_D))

模型预测：


#测试的数据集
str1 = "上港主场1-2负于国安，遭遇联赛两连败，上港到底输在哪？"
str2 = "普京总统会见了拜登总统"
str3 = "这3辆10万出头小钢炮，随便改改轻松秒奔驰，第一辆还是限量款"
predict_D = data_generator([(str1, 0), (str2, 3), (str3, 10)], shuffle=False)
#获取总的标签类别
#array(['体育', '军事', '农业', '国际', '娱乐', '房产', '教育', '文化', '旅游', '民生故事', '汽车','电竞游戏', '科技', '证券股票', '财经'], dtype=object)
output_label2id_file = os.path.join(mainPath, "model/keras_class/label2id.pkl")
if os.path.exists(output_label2id_file):
    with open(output_label2id_file, 'rb') as w:
        labes = pickle.load(w)
 
#加载保存的模型
from keras_bert import get_custom_objects
custom_objects = get_custom_objects() 
model = load_model(mainPath + 'model/keras_class/tnews.h5', custom_objects=custom_objects)
#使用生成器获取测试的数据
tmpData = predict_D.__iter__()
#预测
preds = model.predict_generator(tmpData, steps=len(predict_D), verbose=1)
# 求每行最大值得下标，其中，axis=1表示按行计算
index_maxs = np.argmax(preds, axis=1)
result = [(x, labes[x]) for x in index_maxs]
print(result)

输出preds，index_maxs, result

完整代码


import pickle
from keras_bert import load_trained_model_from_checkpoint, Tokenizer
from keras.layers import *
from keras.models import Model
from keras.optimizers import Adam
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.utils import shuffle
from keras.utils.vis_utils import plot_model
import codecs, gc
import keras.backend as K
import os
import pandas as pd
import numpy as np
 
 
# 文件主路径定义
mainPath = '你的目录/keras_bert文本分类实例/'
 
# 从文件中读取数据，获取训练集和验证集
rc = pd.read_csv(mainPath + 'data/tnews/toutiao_news_dataset.txt', delimiter="_!_", names=['labels', 'text'],
                 header=None, encoding='utf-8')   #delimiter
 
rc = shuffle(rc)  # shuffle数据，打乱
 
# 把类别转换为数字
# 一共15个类别："教育","科技","军事","旅游","国际","证券股票","农业","电竞游戏"，
# "民生故事","文化","娱乐","体育","财经","房产","汽车"
class_le = LabelEncoder()
rc.iloc[:, 0] = class_le.fit_transform(rc.iloc[:, 0].values)
 
# 保存标签文件
output_label2id_file = os.path.join(mainPath, "model/keras_class/label2id.pkl")
if not os.path.exists(output_label2id_file):
    with open(output_label2id_file, 'wb') as w:
        pickle.dump(class_le.classes_, w)
 
# 构建全部所需数据集
data_list = []
for d in rc.iloc[:].itertuples():
    data_list.append((d.text, d.labels))
 
# 取一部分数据做训练和验证
train_data = data_list[0:20000]
valid_data = data_list[20000:22000]
 
maxlen = 100  # 设置序列长度为100，要保证序列长度不超过512
 
# 设置预训练模型
configPath = mainPath + 'chinese_roberta_wwm_ext_L-12_H-768_A-12/bert_config.json'
ckpPath = mainPath + 'chinese_roberta_wwm_ext_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt'
vocabPath = mainPath + 'chinese_roberta_wwm_ext_L-12_H-768_A-12/vocab.txt'
 
# 将词表中的词编号转换为字典
tokenDict = {}
with codecs.open(vocabPath, 'r', encoding='utf-8') as reader:
    for line in reader:
        token = line.strip()
        tokenDict[token] = len(tokenDict)
 
 
# 重写tokenizer
class OurTokenizer(Tokenizer):
    def _tokenize(self, content):
        reList = []
        for t in content:
            if t in self._token_dict:
                reList.append(t)
            elif self._is_space(t):
 
                # 用[unused1]来表示空格类字符
                reList.append('[unused1]')
            else:
                # 不在列表的字符用[UNK]表示
                reList.append('[UNK]')
        return reList
 
 
tokenizer = OurTokenizer(tokenDict)
 
 
def seqPadding(X, padding=0):
    L = [len(x) for x in X]
    ML = max(L)
    return np.array([np.concatenate([x, [padding] * (ML - len(x))]) if len(x) < ML else x for x in X])
 
 
class data_generator:  #先将数据变成元组的形式在喂入生成器
    def __init__(self, data, batch_size=32, shuffle=True):
        self.data = data
        self.batch_size = batch_size
        self.shuffle = shuffle
        self.steps = len(self.data) // self.batch_size
        if len(self.data) % self.batch_size != 0:
            self.steps += 1
 
    def __len__(self):
        return self.steps
 
    def __iter__(self):
        while True:
            idxs = list(range(len(self.data)))
 
            if self.shuffle:
                np.random.shuffle(idxs)
 
            X1, X2, Y = [], [], []
            for i in idxs:
                d = self.data[i]
                text = d[0][:maxlen]
                x1, x2 = tokenizer.encode(first=text)
                y = d[1]
                X1.append(x1)
                X2.append(x2)
                Y.append([y])
                if len(X1) == self.batch_size or i == idxs[-1]:
                    X1 = seqPadding(X1)
                    X2 = seqPadding(X2)
                    Y = seqPadding(Y)
                    yield [X1, X2], Y
                    [X1, X2, Y] = [], [], []
 
 
# bert模型设置
bert_model = load_trained_model_from_checkpoint(configPath, ckpPath, seq_len=None)  # 加载预训练模型
 
for l in bert_model.layers:
    l.trainable = True
 
x1_in = Input(shape=(None,))
x2_in = Input(shape=(None,))
 
x = bert_model([x1_in, x2_in])
 
# 取出[CLS]对应的向量用来做分类
x = Lambda(lambda x: x[:, 0])(x)
p = Dense(15, activation='softmax')(x)
 
model = Model([x1_in, x2_in], p)
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=Adam(1e-5), metrics=['accuracy'])
model.summary()
 
train_D = data_generator(train_data)
valid_D = data_generator(valid_data)
 
model.fit_generator(train_D.__iter__(), steps_per_epoch=len(train_D), epochs=5, validation_data=valid_D.__iter__(),
                    validation_steps=len(valid_D))
 
model.save(mainPath + 'model/keras_class/tnews.h5', True, True)
 
# 保存模型结构图
plot_model(model, to_file='model/keras_class/tnews.png', show_shapes=True)

参考链接
https://blog.csdn.net/qq_39290990/article/details/121672141

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