使用BERT获取中文词向量

BERT其中的一个重要作用是可以生成词向量，它可以解决word2vec中无法解决的一词多义问题。

然而BERT获取词向量的门槛要比word2vec要高得多。笔者在这里介绍一下如何获取BERT的词向量。

笔者在获取BERT词向量的时候用到了肖涵博士的bert-as-service，具体使用方式如下。

环境要求：python版本>=3.5,tensorflow版本>=1.10（笔者使用的是1.12）
相关包的安装：

pip install  bert-serving-server
pip install bert-serving-client

下载训练好的BERT中文模型：
https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip
启动bert-as-service :在cmd窗口进入bert-serving-start.exe所在的文件夹，在该文件路径下输入bert-serving-start -model_dir E:/chinese_L-12_H-768_A-12 -num_worker=2（训练好的中文模型路径，num_worker的数量可以自行选择），如果成功开启则出现以下界面

接着可以在pycharm终端写入以下代码：

from bert_serving.client import BertClient
bc = BertClient()
print(bc.encode(['中国', '美国']))

可得到词向量为（词向量的维度为768）：

获取完BERT词向量后就可以结合CNN、RNN等模型来实现自己的任务。在博客写作的过程中参考以下网址：

• https://www.jianshu.com/p/bafdd927ef02

• https://www.gaozhengjie.cn/archives/240/