BERT预训练模型简单应用（中文句子向量相关性分析）_bert 中文句子相似度

目录

一、BERT简单认识

二、Google BERT以及中文模型下载

1、Google BERT源码下载

2、bert-as-server 框架下载

3、中文预训练模型下载

三、bert生成中文句子向量

1、启动BERT服务

2、中文句子向量编码

四、cosine相似度计算

五、完整实验代码

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一、BERT简单认识

Google BERT预训练模型在深度学习、NLP领域的应用已经十分广泛了，在文本分类任务达到很好的效果。相比传统的词嵌入word2vec、golve，使用bert预训练得到的效果有更好地提升。

这篇不会很深入复杂地分析bert的原理以及高级应用，而是从零开始，定位于初学者对BERT的简单认识和应用，使用bert框架 bert-as-server（CS架构）。

二、Google BERT以及中文模型下载

1、Google BERT源码下载

Google BERT的完整源码下载地址：https://github.com/google-research/bert

官方给出BERT的解释：

BERT是一种预先训练语言表示的方法，这意味着我们在一个大型文本语料库(如Wikipedia)上训练一个通用的“语言理解”模型，然后将该模型用于我们关心的下游NLP任务(如回答问题)。BERT优于以前的方法，因为它是第一个无监督的，深度双向的预训练自然语言处理系统。

源码的应用在以后学习过程可以进一步研究，现在入门阶段可以使用框架更加简单。

2、bert-as-server 框架下载

pip install bert-serving-server   #server
pip install bert-serving-client   #client

3、中文预训练模型下载

google下载地址：https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip

哈工大下载地址：https://pan.iflytek.com/link/A2483AD206EF85FD91569B498A3C3879 （密码07Xj）

解压之后文件目录如下，包括bert配置文件、预训练模型和词汇表。

三、bert生成中文句子向量

1、启动BERT服务

bert-serving-start -model_dir D:\PyCharm_Project\bert-use-demo-master\chinese_bert_chinese_wwm_L-12_H-768_A-12 -max_batch_size 10 -max_seq_len 20 -num_worker 1

 文件目录为上一步解压的中文预训练模型，参数可以自行设置。

启动成功效果：

2、中文句子向量编码

from bert_serving.client import BertClient
import numpy as np
 
 
 
def main():
    bc = BertClient()
    doc_vecs = bc.encode(['今天天空很蓝，阳光明媚', '今天天气好晴朗', '现在天气如何', '自然语言处理', '机器学习任务'])
 
    print(doc_vecs)
 
 
if __name__ == '__main__':
    main()

得到每个句子的向量表示为：

[[ 0.9737132  -0.0289975   0.23281255 ...  0.21432212 -0.1451838
  -0.26555032]
 [ 0.57072604 -0.2532929   0.13397914 ...  0.12190636  0.35531974
  -0.2660934 ]
 [ 0.33702925 -0.27623484  0.33704653 ... -0.14090805  0.48694345
   0.13270345]
 [ 0.00974528 -0.04629223  0.48822984 ... -0.24558026  0.09809375
  -0.08697749]
 [ 0.29680184  0.13963464  0.30706868 ...  0.05395972 -0.4393276
   0.17769393]] 

四、cosine相似度计算

def cos_similar(sen_a_vec, sen_b_vec):
    '''
    计算两个句子的余弦相似度
    '''
    vector_a = np.mat(sen_a_vec)
    vector_b = np.mat(sen_b_vec)
    num = float(vector_a * vector_b.T)
    denom = np.linalg.norm(vector_a) * np.linalg.norm(vector_b)
    cos = num / denom
    return cos

实验结果：

句子:

'今天天空很蓝，阳光明媚', '今天天气好晴朗'

相似度：0.9508827722696014

句子：

'自然语言处理', '机器学习任务'

相似度：0.9187518514435784

句子：

'今天天空很蓝，阳光明媚', '机器学习任务'

相似度：0.7653104788070156

五、完整实验代码

from bert_serving.client import BertClient
import numpy as np
 
 
def cos_similar(sen_a_vec, sen_b_vec):
    '''
    计算两个句子的余弦相似度
    '''
    vector_a = np.mat(sen_a_vec)
    vector_b = np.mat(sen_b_vec)
    num = float(vector_a * vector_b.T)
    denom = np.linalg.norm(vector_a) * np.linalg.norm(vector_b)
    cos = num / denom
    return cos
 
 
def main():
    bc = BertClient()
    doc_vecs = bc.encode(['今天天空很蓝，阳光明媚', '今天天气好晴朗', '现在天气如何', '自然语言处理', '机器学习任务'])
 
    print(doc_vecs)
    similarity=cos_similar(doc_vecs[0],doc_vecs[4])
    print(similarity)
 
 
if __name__ == '__main__':
    main()

 

这篇简单介绍了BERT的基本应用，使用bert框架对中文句子进行编码，生成句子向量，同时可以进行句子语义的相关性分析。

Google BERT预训练模型在深度学习、NLP领域的应用已经十分广泛了，在文本分类任务达到很好的效果。相比传统的词嵌入word2vec、golve，使用bert预训练得到的效果有更好地提升。

可以看到BERT的基础使用相对简单，这篇没有很深入复杂地分析bert的原理以及高级应用，而是从零开始，定位于初学者对BERT的简单认识和应用，使用bert框架 bert-as-server（CS架构），也算是为之后深入的学习研究做了一点基础功课。

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