GLUE-bert4keras 项目使用教程

余钧冰Daniel

于 2024-09-14 07:33:30 发布

阅读量975

点赞数 20

CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00862/article/details/142240189

GLUE-bert4keras 项目使用教程

GLUE-bert4keras 基于bert4keras的GLUE基准代码项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gl/GLUE-bert4keras

1. 项目介绍

GLUE-bert4keras 是一个基于 bert4keras 框架实现的 GLUE（General Language Understanding Evaluation）基准代码库。GLUE 是一个广泛使用的自然语言理解任务集合，包括文本分类、句子对分类、阅读理解等多种任务。该项目旨在提供一个清晰易读的代码实现，帮助用户快速上手并复现 GLUE 基准成绩。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你的环境中已经安装了以下依赖：

bert4keras >= 0.10.8
tensorflow = 1.15.0
keras = 2.3.1

你可以通过以下命令安装这些依赖：

pip install bert4keras==0.10.8 tensorflow==1.15.0 keras==2.3.1

2.2 下载数据集和预训练模型

下载 GLUE 数据集和 BERT 预训练权重到指定文件夹：

# 下载 GLUE 数据集
git clone https://github.com/nishiwen1214/GLUE-bert4keras.git
cd GLUE-bert4keras

# 下载 BERT 预训练权重
wget https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/uncased_L-12_H-768_A-12.zip
unzip uncased_L-12_H-768_A-12.zip

2.3 训练模型

以 MNLI 任务为例，运行以下命令开始训练：

python MNLI.py

2.4 评估模型

训练完成后，可以使用以下命令进行模型评估：

python MNLI.py --eval

3. 应用案例和最佳实践

3.1 文本分类任务

在文本分类任务中，如 SST-2（Stanford Sentiment Treebank），可以使用 bert4keras 提供的 build_transformer_model 函数构建 BERT 模型，并使用 Dense 层进行分类。

from bert4keras.models import build_transformer_model
from keras.layers import Dense
from keras.models import Model

bert = build_transformer_model(
    config_path='uncased_L-12_H-768_A-12/bert_config.json',
    checkpoint_path='uncased_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt'
)

output = Dense(units=2, activation='softmax')(bert.output)
model = Model(bert.input, output)
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

3.2 句子对分类任务

在句子对分类任务中，如 MNLI（Multi-Genre Natural Language Inference），可以将两个句子拼接后输入 BERT 模型，并使用 Dense 层进行分类。

from bert4keras.tokenizers import Tokenizer
from bert4keras.snippets import sequence_padding

tokenizer = Tokenizer('uncased_L-12_H-768_A-12/vocab.txt', do_lower_case=True)

def encode_sentence_pair(text1, text2):
    token_ids, segment_ids = tokenizer.encode(text1, text2, maxlen=128)
    return sequence_padding([token_ids]), sequence_padding([segment_ids])