深度學習實現——TensorFlow BERT模型指南

自從Google提出BERT模型以來，其效果和能力在自然語言處理任務中被廣泛證實。BERT通過無監督學習的方式來預訓練大規模語料，然後可以被用於各種下游NLP任務。本篇文章將以TensorFlow BERT模型為例，為您講解如何使用BERT進行自然語言處理任務的建模過程。

一、BERT模型介紹

BERT全稱為Bidirectional Encoder Representations from Transformers。其結構分為兩個部分：Transformer Encoder和Transformer Decoder。其中，Encoder部分是BERT模型的核心，針對句子級別的語義建模。

BERT模型使用了Masked LM和Next Sentence Prediction兩個任務作為無監督學習目標，來進行預訓練。在預訓練後，BERT可以用於各種下游NLP任務，如情感分析、文本分類、命名實體識別等。

為了對BERT模型有更深入的理解，我們可以通過以下代碼來加載和使用BERT模型:

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub

BERT_MODEL_HUB = "https://tfhub.dev/google/bert_uncased_L-12_H-768_A-12/1"
bert_layer = hub.KerasLayer(BERT_MODEL_HUB, trainable=True)

input_word_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(MAX_SEQ_LENGTH,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids")
input_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(MAX_SEQ_LENGTH,), dtype=tf.int32, name="input_mask")
segment_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(MAX_SEQ_LENGTH,), dtype=tf.int32, name="segment_ids")
  
pooled_output, sequence_output = bert_layer([input_word_ids, input_mask, segment_ids])

在這個例子中，我們使用了TensorFlow Hub中提供的BERT預訓練模型。通過加載BERT模型，我們可以擴展它，以用於我們感興趣的自然語言處理任務。

二、BERT模型微調

BERT模型已經在大規模語料上進行過預訓練，因此它具有很強的泛化能力。但是，對於一些特定NLP任務，我們需要微調BERT模型以適應目標任務的數據。在本例中，我們將使用BERT模型來進行情感分類，因此我們需要對數據進行微調以適應這個任務。

我們可以通過以下代碼，來載入數據集並將其轉換成BERT適用的格式。

def create_input(input_strings, tokenizer, max_seq_length):
    input_ids_all, input_mask_all, segment_ids_all = [], [], []
    for input_string in input_strings:
        input_tokens = ["[CLS]"] + tokenizer.tokenize(input_string) + ["[SEP]"]
        input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(input_tokens)
        sequence_length = min(len(input_ids), max_seq_length)
   
        if sequence_length < max_seq_length:
            pad_length = max_seq_length - sequence_length
            input_ids = input_ids + ([0] * pad_length)
        
        input_mask = [1] * sequence_length + [0] * pad_length
        segment_ids = [0] * max_seq_length

        input_ids_all.append(input_ids)
        input_mask_all.append(input_mask)
        segment_ids_all.append(segment_ids)
        
        return [np.asarray(input_ids_all, dtype=np.int32),
                np.asarray(input_mask_all, dtype=np.int32),
                np.asarray(segment_ids_all, dtype=np.int32)]

這個例子中，我們使用了tokenizer對輸入文本進行了分詞，並將其轉換為BERT適用的格式，最後保存在input_ids，input_mask和segment_ids這三個變量中

接下來，我們可以使用以下代碼對BERT模型進行微調：

def create_model(max_seq_length):
    input_word_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids")
    input_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_mask")
    segment_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="segment_ids")

    bert_layer = hub.KerasLayer(BERT_MODEL_HUB, trainable=True)
    pooled_output, sequence_output = bert_layer([input_word_ids, input_mask, segment_ids])

    output = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(pooled_output)

    model = tf.keras.Model(inputs={'input_word_ids': input_word_ids,
                                    'input_mask': input_mask,
                                    'input_type_ids': segment_ids},
                            outputs=output)
    model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=2e-5),
                    loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
                    metrics=[tf.keras.metrics.BinaryAccuracy(name='accuracy')])

    return model

三、BERT模型應用

當我們微調好BERT模型後，我們可以對其進行應用。在情感分類任務中，我們將使用BERT模型來預測輸入文本的情感極性。

我們可以使用以下代碼，來進行預測：

def predict(text):
    tokenizer = create_tokenizer_from_hub_module()
    model = create_model(len(tokenizer.vocab))
    model.load_weights('./bert_model.h5')

    input_x = create_input([text], tokenizer, MAX_SEQ_LENGTH)
    result = model.predict(input_x)

    if result > 0.5:
        return "Positive"
    else:
        return "Negative"

在這個例子中，我們首先使用create_tokenizer_from_hub_module()函數創建一個Bert的tokenizer。然後，我們用create_input函數將輸入文本轉換成模型可以接受的格式。最後，我們使用load_weights()函數載入剛才訓練好的權重文件，並用model.predict()函數進行預測。

將以上三部分代碼組合起來，我們可以完成整個BERT模型的構建和應用。使用BERT模型可以快速上手各種NLP任務，並且通過微調可以進一步提高模型性能。