基于bert-base-chinese微调文本相似度模型

微调一下其实蛮简单，其实应用起来重点在于理解bert的输入需要使用tokenizer格式化成标准bert输入（就是把句子里的字符按照词典标号标准化，并且加上各种token标志，进行补齐和截断），然后bert的输出就是的tensor，后面加上你想要的各种网络就可以了，需要特别注意的就是需要把数据和网络都放在同一个设备上（CPU or GPU）～
共两个文件：

-------- finetune_bert_model.py -------- step1 : 读取数据

注：data、label均读取成list;可以使用sklearn的train_test_split将训练集分为训练集和测试集

def read_data(filepath):
    texts_1=[]
    texts_2=[]
    labels=[]
    with open(filepath,'r') as f:
        lines=f.readlines()
        for line in lines:
            items=line.replace('n','').split('t')
            texts_1.append(items[0])
            texts_2.append(items[1])
            labels.append(float(items[2]))
    return texts_1,texts_2,labels

train_texts_1,train_texts_2,train_labels=read_data('./data/train')
test_texts_1,test_texts_2,test_labels=read_data('./data/test')
print("训练集:",len(train_texts_1))
print("测试集:",len(test_texts_1))

step 2 : 将文本处理成bert的输入格式的数据

注：tokenizer是可选的bert数据预处理的格式化工具，用于文本处理成bert的输入格式

from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
train_encodings = tokenizer(train_texts_1,train_texts_2, truncation=True, padding=True)
test_encodings = tokenizer(test_texts_1,test_texts_2, truncation=True, padding=True)

step 3: 将bert的输入格式的数据利用Dataset封装成迭代器

注：迭代器是一个可以使用for循环访问的python对象

import torch
class Dataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, encodings, labels):
        self.encodings = encodings
        self.labels = labels

    def __getitem__(self, idx):
        item = {key: torch.tensor(val[idx]) for key, val in self.encodings.items()}
        item['labels'] = torch.tensor(self.labels[idx])
        return item

    def __len__(self):
        return len(self.labels)

train_dataset = Dataset(train_encodings, train_labels)
test_dataset = Dataset(test_encodings, test_labels)

step 4:利用dataloader封装Dataset迭代器

注：dataloader二次封装便于按照batchsize来给模型提供数据

from torch.utils.data import DataLoader
#生成训练和测试Dataloader
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=1, shuffle=True)

step 5:封装微调的模型

注：BertModel.from_pretrained(model_name)就是载入预训练的bert架构，BertModel以及对应model_name可以提替换成你想使用的模型和参数版本，具体可以参见：huggingface，官网有详细介绍

from transformers import BertModel, AdamW
class myFinrtuneModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self,model_name='bert-base-chinese',freeze_bert=False):
        super(myFinrtuneModel,self).__init__()
        # bert模型
        self.bert = BertModel.from_pretrained(model_name)
        if freeze_bert:
            for p in self.bert.parameters():
                p.requires_grad=False
        # 定义bert后面要接的网络
        self.class_net = torch.nn.Linear(768,1)

    # 微调的具体操作
    def forward(self,input_ids,attention_masks):
        # 输入bert
        outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_masks)
        # 获取bert输出的隐藏层特征
        last_hidden_state=outputs.last_hidden_state
        # 把token embedding平均得到sentences_embedding
        sentences_embeddings=torch.mean(last_hidden_state,dim=1)
        sentences_embeddings=sentences_embeddings.squeeze(1)
        # 把sentences_embedding输入分类网络
        out=self.class_net(sentences_embeddings).squeeze(-1)
        return out

step 6:初始化

#初始化自定义模型

model=myFinrtuneModel(model_name='bert-base-chinese')

#模型参数放在cuda上

device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')
model.to(device)

#调整成训练模式

model.train()

#生成优化器

optim = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)

#最大迭代次数

max_epoch=3

#损失函数

loss_function=torch.nn.BCEWithLogitsLoss()

step 7: 训练、测试、保存函数

#保存函数

import os
from pathlib import Path
def save(model,optimizer,PATH):
    my_file = Path(PATH)
    if not my_file.exists():
        os.system("mkdir "+PATH)
    torch.save({
        'model_state_dict':model.state_dict(),
        'optimizer_state_dict':optimizer.state_dict()
    },os.path.join(PATH, 'checkpoint'))
    print("保存模型参数")

#训练函数

def train(model,train_loader,test_loader,optim,loss_function,max_epoch):
    print('-------------- start training ---------------','n')
    step=0
    for epoch in range(max_epoch):
        print("========= epoch:",epoch,'==============')
        for batch in train_loader:
            step+=1
            # 清空优化器
            optim.zero_grad()

            input_ids = batch['input_ids'].to(device)
            attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)
            labels = batch['labels'].to(device)
            # 将用例输入模型，计算loss
            out=model(input_ids=input_ids,attention_masks=attention_mask)
            loss=loss_function(out,labels)

            if step%100==0:
                print('step ',step,"loss:",format(loss.item(),'.3f'))

            # 反向传播
            loss.backward()
            optim.step()

        # 每一次epoch进行一次测试
        eval(model=model,test_loader=test_loader)

#测试函数

def eval(model,test_loader):
    right=0
    total=0
    for batch in test_loader:
        total+=1

        input_ids = batch['input_ids'].to(device)
        attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)
        labels = batch['labels'].to(device)

        out=torch.sigmoid(model(input_ids=input_ids,attention_masks=attention_mask))
        # 二分类
        pred_label=0 if out.item()<=0.5 else 1
        if pred_label == labels.item():
            right+=1

    accurcy=format(right/total, '.3f')
    print("= accurcy:",accurcy)
    print("n")

step 8: 训练与保存模型参数

#训练模型

train(model=model,train_loader=train_loader,test_loader=test_loader,optim=optim,loss_function=loss_function,max_epoch=max_epoch)

#保存模型

save(model,optim,'save_BertModel_for_text_similarity')

------- test_finetune_bert_model.py ---------- step 9 ：应用

注：从finetune_bert_model.py中导入myFinrtuneModel

from transformers import BertTokenizer
from finetune_bert_model import myFinrtuneModel
import torch

#生成bert的文本输入格式化工具
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

#载入微调之后的保存参数
checkpoint=torch.load('save_BertModel_for_text_similarity/checkpoint')
model=myFinrtuneModel()
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])

#转换为测试模式
model.eval()

#把文本处理成bert输入格式
inputs = tokenizer("吃饭了么","今天你吃饭了吗", return_tensors="pt")
input_ids=inputs['input_ids']
attention_mask=inputs['attention_mask']

#输入模型
outputs = model(input_ids=input_ids,attention_masks=attention_mask)
#输出score
outputs = torch.sigmoid(outputs).item()
#判断二者是否相似
out=0 if outputs>0.5 else 1
print(out)