BERT实现简单问答_bertforquestionanswering

本文主要介绍BERT中BertForQuestionAnswering的简单使用，并附带一些有助于新手理解的网站

下载模型

BERT模型下载地址

下载后解压，本文解压路径如下：

模型转换

由于需要使用pytorch进行训练，所以需要将模型转换成pytorch可运行的形式。
转换的代码为：

import argparse
import logging

import torch

from transformers import BertConfig, BertForPreTraining, load_tf_weights_in_bert

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

def convert_tf_checkpoint_to_pytorch(tf_checkpoint_path, bert_config_file, pytorch_dump_path):
    # Initialise PyTorch model
    config = BertConfig.from_json_file(bert_config_file)
    print("Building PyTorch model from configuration: {}".format(str(config)))
    model = BertForPreTraining(config)

    # Load weights from tf checkpoint
    load_tf_weights_in_bert(model, config, tf_checkpoint_path)

    # Save pytorch-model
    print("Save PyTorch model to {}".format(pytorch_dump_path))
    torch.save(model.state_dict(), pytorch_dump_path)


if __name__ == "__main__":
    convert_tf_checkpoint_to_pytorch(r'E:\paperCode\BERT\uncased_L-12_H-768_A-12\bert_model.ckpt', r'E:\paperCode\BERT\uncased_L-12_H-768_A-12\bert_config.json', r'E:\paperCode\BERT\uncased_L-12_H-768_A-12\pytorch_model.bin')

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模型转换成功后，将文件放入一个新的文件夹，config.json是Transformer要求的文件名，由bert_config重命名得到。

QA

具体的问答代码如下：

import torch
import os
# 使用 transformers的模型库需要将bert模型目录下的 bert_config.json 改为 config.json
from transformers import BertTokenizer,BertForQuestionAnswering    # 这个要从 transformers 导入

bert_path = r"E:\paperCode\BERT\qa"
## 上面我们自定义的保留最后3个模型的路径
model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(bert_path)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(bert_path)

question, doc = "Who is Lyon" , "Lyon is a killer"
encoding = tokenizer.encode_plus(text = question,text_pair = doc,  verbose=False)
inputs = encoding['input_ids']  #Token embeddings
sentence_embedding = encoding['token_type_ids']  #Segment embeddings
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs)  #input tokens
print("tokens: ", tokens)

outputs = model(input_ids=torch.tensor([inputs]),
                                  token_type_ids=torch.tensor([sentence_embedding]))
#BertForQuestionAnswering返回一个QuestionAnsweringModelOutput对象。
#由于将BertForQuestionAnswering的输出设置为start_scores, end_scores，
# 因此返回的QuestionAnsweringModelOutput对象被强制转换为字符串的元组('start_logits', 'end_logits')，从而导致类型不匹配错误。
# torch.argmax(dim)会返回dim维度上张量最大值的索引
start_index = torch.argmax(outputs.start_logits)
end_index = torch.argmax(outputs.end_logits)
# start_index = torch.argmax(start_scores)
# end_index = torch.argmax(end_scores)
#print("start_index:%d, end_index %d"%(start_index, end_index))
answer = ' '.join(tokens[start_index:end_index + 1])
print(answer)
# 每次执行的结果不一致，这里因为模型没有经过训练，所以效果不好，输出结果不佳
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注意点：config.json的重命名、start_index和end_index的格式问题。

几个网站

huggingface

https://huggingface.co/

Hugging Face专注于NLP技术，拥有大型的开源社区。尤其是在github上开源的自然语言处理，预训练模型库 Transformers，已被下载超过一百万次，github上超过24000个star。Transformers 提供了NLP领域大量state-of-art的 预训练语言模型结构的模型和调用框架。以下是repo的链接（https://github.com/huggingface/transformers）

Transformer：

简介：

https://www.cnblogs.com/panchuangai/p/12567853.html

https://www.cnblogs.com/panchuangai/p/12567851.html

BERT介绍

https://zhuanlan.zhihu.com/p/113639892

参考：

本文在下文的基础上进行实验，对文中一些在现版本下不可运行的部分进行调整。

https://blog.csdn.net/weixin_46425692/article/details/109184688