教程：使用Bert预训练模型文本分类

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本文提供Bert模型在中文文本分类的实践教程，包括模型介绍、准备工作、数据处理、编写运行脚本和进行预测。同时，展示了如何以句子向量形式使用Bert。

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Bert介绍

Bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型，Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果，可以说是现今最近NLP中最重要的突破。Bert模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是通过训练Masked Language Model和预测下一句任务得到的模型。关于Bert具体训练的细节和更多的原理，有兴趣的读者可以去看在arXiv上的原文。本篇文章从实践入手，带领大家进行Bert的中文文本分类和作为句子向量进行使用的教程。

准备工作

1.下载bert

git clone https://github.com/google-research/bert.git

2.下载bert预训练模型

Google提供了多种预训练好的bert模型，有针对不同语言的和不同模型大小的。对于中文模型，我们使用Bert-Base, Chinese。为了下载该模型，可能需要使用梯子。如果需要下载其他的模型(英文以及其他语言)，可以在Bert里的Pre-trained models找到下载链接。

3.（可选项）安装bert-as-service，这是一个可以利用bert模型将句子映射到固定长度向量的服务。

pip install bert-serving-server # server
pip install bert-serving-client # client, independent of 'bert-serving-server'

该服务要求tensorflow的最低版本为1.10。

准备数据

数据格式

作为中文文本分类问题，需要先将数据集整理成可用的形式。不同的格式对应了不同的DataProcessor类。可以将数据保存成如下格式：

game	APEX是个新出的吃鸡游戏。
technology	Google将要推出tensorflow2.0。

一行代表一个文本，由标签加上一个tab加上正文组成。

将文本分割为三个文件，train.tsv(训练集)，dev.tsv(验证集)，test.tsv(测试集)；然后放置在同一个data_dir文件夹下。

编写DataProcessor类

在run_classifier.py中的**def main(_)?*函数中将processors的内容增加为

processors = {
   
      "cola": ColaProcessor,
      "mnli": MnliProcessor,
      "mrpc": MrpcProcessor,
      "xnli": XnliProcessor,
      "mytask": MyTaskProcessor,
  }