keras-bert学习入门_kerasbert教学

guithub链接：https://github.com/CyberZHG/keras-bert/blob/master/README.zh-CN.md

1.keras Bert是什么: Bert的非官方实现，可以加载预训练好的bert模型进行特征提取和预测

2. keras Bert安装：pip install keras-bert

3. keras Bert使用：

3.1使用官方模型

特征提取中使用官方的预训练模型chinese_L-12_H-768_A-12 可得到和官方工具相同的结果
在预测是可以填补缺失词并预测是否是上下文
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3.2分词

Tokenizer类用于分词，包括归一化和英文部分的最大贪心匹配，在CJK字符集内的中文会以单字分割`
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from keras_bert import Tokenizer

token_dict = {
    '[CLS]': 0,
    '[SEP]': 1,
    'un': 2,
    '##aff': 3,
    '##able': 4,
    '[UNK]': 5,
}
tokenizer = Tokenizer(token_dict)
print(tokenizer.tokenize('unaffable'))
结果：['[CLS]', 'un', '##aff', '##able', '[SEP]']

# %%
indices, segments = tokenizer.encode(first='unaffable', second='钢', max_len=10)
结果：indices:[0, 2, 3, 4, 1, 5, 1, 0, 0, 0]
      segment:[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0]
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3.3训练和使用

from tensorflow import keras
from keras_bert import get_base_dict, get_model, compile_model, gen_batch_inputs


# 随便的输入样例：
sentence_pairs = [
    [['all', 'work', 'and', 'no', 'play'], ['makes', 'jack', 'a', 'dull', 'boy']],
    [['from', 'the', 'day', 'forth'], ['my', 'arm', 'changed']],
    [['and', 'a', 'voice', 'echoed'], ['power', 'give', 'me', 'more', 'power']],
]


# 构建自定义词典
token_dict = get_base_dict()  # 初始化特殊符号，如`[CLS]`
for pairs in sentence_pairs:
    for token in pairs[0] + pairs[1]:
        if token not in token_dict:
            token_dict[token] = len(token_dict)
token_list = list(token_dict.keys())  # Used for selecting a random word

#构建模型
model = get_model(
    token_num=len(token_dict),
    head_num=5,
    transformer_num=12,
    embed_dim=25,
    feed_forward_dim=100,
    seq_len=20,
    pos_num=20,
    dropout_rate=0.05,
)

compile_model(model)
model.summary()


#训练模型
def _generator():
    while True:
        yield gen_batch_inputs(
            sentence_pairs,
            token_dict,
            token_list,
            seq_len=20,
            mask_rate=0.3,
            swap_sentence_rate=1.0,
        )

model.fit_generator(
    generator=_generator(),
    steps_per_epoch=1000,
    epochs=100,
    validation_data=_generator(),
    validation_steps=100,
    callbacks=[
        keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5)
    ],
)


# 使用训练好的模型
inputs, output_layer = get_model(
    token_num=len(token_dict),
    head_num=5,
    transformer_num=12,
    embed_dim=25,
    feed_forward_dim=100,
    seq_len=20,
    pos_num=20,
    dropout_rate=0.05,
    training=False,      # 当`training`是`False`，返回值是输入和输出
    trainable=False,     # 模型是否可训练，默认值和`training`相同
    output_layer_num=4,  # 最后几层的输出将合并在一起作为最终的输出，只有当`training`是`False`有效
)
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3.4关于traning和trainable

	training=True:完整的bert模型会被返回
	training=False:  返回输出层和合并最后几层的输出
	trainable=True:  加载的层可训练
	trainable=False: 加载的层不可训练
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3.5使用WarmUp

	提供optimizer和decay,比如Adamwarmup
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3.6关于输入

在training为True的情况下，输入包含三项：token下标、segment下标、被masked的词的模版。
当training为False时输入只包含前两项。
位置下标由于是固定的，会在模型内部生成，不需要手动再输入一遍。被masked的词的模版在输入被masked的词是值为1，否则为0。

3.7下载预训练模型

3.8提取特征

如果不需要微调，使用extract_embeddings即可

#提取句子中每个词的全部特征
from keras_bert imort extract_embeddings

model_path=''
texts = ['all work and no play', 'makes jack a dull boy~']
embeddings = extract_embeddings(model_path,texts)
#返回的结果是一个list，长度和输入文本的个数相同，每个元素都是numpy的数组，默认会根据输出的长度进行裁剪
#如果输入是成对的句子，想使用最后4层特征，且提取NSP位输出和max-pooling的结果，则可以用
from keras_bert import extract_embeddings, POOL_NSP, POOL_MAX

model_path = 'xxx/yyy/uncased_L-12_H-768_A-12'
texts = [
    ('all work and no play', 'makes jack a dull boy'),
    ('makes jack a dull boy', 'all work and no play'),
]

embeddings = extract_embeddings(model_path, texts, output_layer_num=4, poolings=[POOL_NSP, POOL_MAX])
#输出结果中不再包含词的特征，NSP和max-pooling的输出会拼接在一起，每个numpy数组的大小为(768 x 4 x 2,)
#第二个参数接受的是一个generator，如果想读取文件并生成特征，可以用下面的方法：
import codecs
from keras_bert import extract_embeddings

model_path = 'xxx/yyy/uncased_L-12_H-768_A-12'

with codecs.open('xxx.txt', 'r', 'utf8') as reader:
    texts = map(lambda x: x.strip(), reader)
    embeddings = extract_embeddings(model_path, texts)
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3.9模型存储与加载

from keras_bert import load_trained_model_from_checkpoint, get_custom_objects

model = load_trained_model_from_checkpoint('xxx', 'yyy')
model.save('save_path.h5')
model.load('save_path.h5', custom_objects=get_custom_objects())
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3.10使用任务嵌入

3.11使用tf.keras