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最简单的BERT模型调用方法
作者：段清华（金证优智技术总监）
原文链接：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/97926790
项目地址：
https://github.com/qhduan/bert-model
BERT Models
注达到本文效果基本要求Tensorflow 2.0
也许，是最简单的BERT预加载模型。
当然，实现起来是有一些tricky的，而且tokenizer并不是真正的bert的tokenizer，中文大部分不会有太大问题，英文的话实际上因为考虑BPE，所以肯定是不行的。
本项目重点在于，实际上我们是可以通过非常非常简单的几行代码，就能实现一个几乎达到SOTA的模型的。
BERT分类模型（pool模式）
返回一个1x768的向量，相当于句子的固定长度Embedding
根据一个实际Chinese GLUE的测试样例：
import tensorflow_hub as hub
# 注意这里最后是 pool.tar.gz
model = hub.KerasLayer('https://code.aliyun.com/qhduan/chinese_roberta_wwm_ext_L-12_H-768_A-12/raw/master/pool.tar.gz')
# y.shape == (1, 768)
y = model([['我爱你']])一个非常简单的样例（classifier.py）：
import os
os.environ['TFHUB_DOWNLOAD_PROGRESS'] = "1"
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
x = [
['我爱你'],
['我恨你'],
['爱你'],
['恨你'],
['爱'],
['恨'],
]
y = [
1, 0, 1, 0, 1, 0
]
tx = tf.constant(x)
ty = tf.constant(tf.keras.utils.to_categorical(y, 2))
# 注意这里最后是 pool.tar.gz
model = tf.keras.Sequential([
hub.KerasLayer('https://code.aliyun.com/qhduan/chinese_roberta_wwm_ext_L-12_H-768_A-12/raw/master/pool.tar.gz', trainable=False),
tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax')
])
model.compile(loss='categorical_crossentropy')
model.fit(tx, ty, epochs=10, batch_size=2)
logits = model.predict(tx)
pred = logits.argmax(-1).tolist()
print(pred)
print(y)BERT序列模型（SEQ）
返回一个序列的Embedding的模型
import tensorflow_hub as hub
# 注意这里最后是 seq.tar.gz
model = hub.KerasLayer('https://code.aliyun.com/qhduan/chinese_roberta_wwm_ext_L-12_H-768_A-12/raw/master/seq.tar.gz')
# y.shape == (1, 5, 768)
# [CLS], 我, 爱, 你, [SEP]，所以一共5个符号
y = model([['我爱你']])BERT预测模型（PRED）
例如使用mask预测缺字
import tensorflow_hub as hub
# 注意这里最后是 pred.tar.gz
model = hub.KerasLayer('https://code.aliyun.com/qhduan/chinese_roberta_wwm_ext_L-12_H-768_A-12/raw/master/pred.tar.gz')
# y.shape == (1, 5, 21128)
y = model([['我[MASK]你']])
index2word = {k: v.strip() for k, v in enumerate(open('vocab.txt'))}
# 我 爱 你
r = [index2word[i] for i in y.numpy().argmax(-1).flatten()][1:-1]模型引用
REPO地址：
https://github.com/qhduan/bert-model
Roberta和WMM来自ymcui：
https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm
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