Bert中文预训练模型（Bert-base-chinese）

介绍

Bert-base-chinese模型是一个在简体和繁体中文文本上训练得到的预训练模型，具有以下特点：

• 12个隐层
• 输出768维张量
• 12个自注意力头
• 110M参数量

该模型的主要作用是获取每个汉字的向量表示，后续通过微调可应用于各种简体和繁体中文任务。

使用

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
 
# 第一步：离线下载
# from transformers import BertModel, BertTokenizer
# model_name = "bert-base-chinese"
# # 下载模型和分词器
# model = BertModel.from_pretrained(model_name)
# tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
# # 保存模型和分词器到本地路径
# model.save_pretrained("./bert-base-chinese")
# tokenizer.save_pretrained("./bert-base-chinese")
 
# 第二步：加载模型和分词器
model_path = "./bert-base-chinese"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = BertModel.from_pretrained(model_path)
 
 
def encode_text_with_bert(text):
    """
    使用bert-base-chinese模型对文本进行编码
    :param text: 输入的文本
    :return: 编码后的张量
    """
    # 使用tokenizer对文本进行编码，并去掉起始和结束标志
    encoded_text = tokenizer.encode(text)[1: -1]
    # 把列表转成张量
    encoded_tensor = torch.LongTensor([encoded_text])
 
    # 不自动进行梯度计算
    with torch.no_grad():
        output = model(encoded_tensor)
 
    # 返回编码后的张量(取last_hidden_state)
    return output[0]
 
 
if __name__ == '__main__':
    text1 = "你好，美丽中国"
    result = encode_text_with_bert(text1)
    print('text1编码的形状:', result.size())
    print('text1编码:\n', result)

text1编码的形状: torch.Size([1, 7, 768])
text1编码:
 tensor([[[ 0.0781, -0.7386, -0.5120,  ...,  1.0695, -0.4252, -0.3970],
         [ 0.3118, -0.2283, -0.2513,  ..., -0.0618,  0.8715, -0.0833],
         [ 0.0287, -0.4937, -0.5554,  ...,  0.1643,  0.8771,  0.0019],
         ...,
         [-0.3068, -0.3406,  0.0525,  ...,  0.5506,  0.8915, -0.3713],
         [-0.1079, -0.0951, -0.1549,  ...,  0.8432,  0.7255, -0.5235],
         [-0.0414, -0.3786,  0.1590,  ...,  0.3844,  0.7464, -0.4266]]])