1.【NLP修炼系列之Bert（二）】Bert多分类&多标签文本分类实战（附源码）
2.bert源码解析
3.bert和lda区别
4.为什么bert这么难理解?分类分析
5.BERT（Transformer Encoder）详解和TensorFlow实现（附源码）
6.ALBERT原理与实践

【NLP修炼系列之Bert（二）】Bert多分类&多标签文本分类实战（附源码）

       在NLP修炼系列之Bert（二）的上一篇文章中，我们对Bert的源码源码背景和预训练模型进行了深入讲解。现在，分类分析我们将步入实战环节，源码源码通过Bert解决文本的分类分析多分类和多标签分类任务。本文将介绍两个实际项目，源码源码acti 源码一个是分类分析基于THUCNews数据集的类新闻标题分类，另一个是源码源码我们公司业务中的意图识别任务，采用多标签分类方式。分类分析

       1.1 数据集详解

       多分类项目使用THUCNews数据集，源码源码包含万个新闻标题，分类分析长度控制在-个字符，源码源码共分为财经、分类分析房产等个类别，源码源码每个类别有2万个样本。分类分析训练集包含万个样本，验证集和测试集各1万个，每个类别条。

       多标签任务数据集来自公司业务，以对话形式的json格式存在，用于意图识别。由于隐私原因，我们无法提供，但网上有很多公开的多标签数据集，稍加调整即可适用。

       1.2 项目结构概览

       项目包含Bert预训练模型文件、配置文件和词典等，可以从Huggingface官网下载。

        datas 目录下存放数据集、日志和模型。

       models 包含模型定义和超参数配置，还包括混合模型如Bert+CNN等。

       run.py 是项目入口，负责运行训练。dos启动源码分析

       train_eval.py 负责模型训练、验证和测试。

       utils 提供数据预处理和加载工具。

       2. 项目流程和环境要求

       通过run.py调用argparse工具配置参数。安装环境要求Python 3.8，项目中已准备好requirements.txt文件。

       3. 项目实战步骤

       从构建数据集到模型定义，包括数据预处理、数据迭代器的创建、配置定义以及训练、验证和测试模块的实现。

       4. 实验与总结

       我们尝试了以下实验参数：num_epochs、batch_size、pad_size和learning_rate。在fine-tune模式下，Bert表现最佳，否则效果不佳。项目代码和数据集可通过关注布尔NLPer公众号获取，回复相应关键词获取多分类和多标签分类项目源码。

bert源码解析

       训练数据生成涉及将原始文章语料转化为训练样本，这些样本按照目标（如Mask Language Model和Next Sentence Prediction）被构建并保存至tf_examples.tfrecord文件。此过程的核心在于函数create_training_instances，它接受原始文章作为输入，输出为训练instance列表。在这一过程中，文章首先被分词，随后通过create_instances_from_document函数构建具体训练实例。构建实例流程如下：

       确定最大序列长度后，Next Sentence Prediction任务被构建。选取文章的开始位置至结尾，确保生成的句子集长度至少等于最大序列长度。在此集合中随机挑选一个位置（a_end），将句子集分为两部分：前部分作为序列A，征途橙装源码而后部分有%的概率成为序列B，剩余%则随机选择另一篇文章的句子集（总长度不小于「max_seq_length-序列A」），形成Next Sentence Prediction任务。

       Mask language model任务构建通过将序列A和序列B组合成一个训练序列tokens，并对其进行掩码操作实现。掩码操作以token为单位，利用WordPiece进行分词，确保全词掩码模式下的整体性，无论是全掩码还是全不掩码。每个序列以masked_lm_prob（0.）概率进行掩码，对于被掩码的token，%情况下替换为[MASK]，%保持不变，%则替换为词表中随机选择的单词。返回结果包括掩码操作后的序列、掩码token索引及真实值。

       训练样本结构由上述处理后形成，每条样本包含经过掩码操作的序列、掩码token的索引及真实值。

       分词器包括全词分词器（FullTokenizer），它首先使用BasicTokenizer进行基础分词，包括小写化、按空格和标点符号分词，以及中文的字符分词，随后使用WordpieceTokenizer基于词表文件对分词后的单词进行WordPiece分词。

       模型结构从输入开始，经过BERT配置参数，包括WordEmbedding、初始化embedding_table、embedding_postprocessor等步骤，最终输出sequence和pooled out结果。WordEmbedding负责将输入token（input_ids）转换为其对应的embedding，包括token embedding、bugku在线工具源码segment embedding和position embedding。embedding_postprocessor在得到的token embedding上加上position embedding和segment embedding，然后进行layer_norm和dropout处理。

       Transformer Model中的attention mask根据input_mask构建，用于计算attention score。self attention过程包括query、key、value层的生成，query与key相乘得到attention score，经过归一化处理，并结合attention_mask和dropout，形成输出向量context_layer。随后是feed forward过程，包括两个网络层：中间层（intermediate_size，激活函数gelu）和输出层（hidden_size，无激活函数）。

       sequence和pooled out分别代表最后一层的序列向量和[CLS]向量的全连接层输出，维度为hidden_size，激活函数为tanh。

       训练过程基于BERT产生的序列向量和[CLS]向量，分别训练Mask Language Model和Next Sentence Prediction。Mask Language Model训练通过get_masked_lm_output函数，主要输入为序列向量、embedding table和mask token的位置及真实标签，输出为mask token的损失。Next Sentence Predication训练通过get_next_sentence_output函数，本质为一个二分类任务，通过全连接网络将[CLS]向量映射，计算交叉熵作为损失。

bert和lda区别

IDAPro是反汇编工具，bert是双向Transformer的Encoder。

       BERT的实现主要是围绕工程化的项目来进行的。bert模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了MaskedLM和NextSentencePrediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。

       ä½œä¸ºåæ±‡ç¼–程序的IDAPro能够创建其执行映射，以符号表示（汇编语言）显示处理器实际执行的二进制指令。IDAPro可以从机器可执行代码生成汇编语言源代码，并使这些复杂的代码更具人类可读性（这个可读具有相对性）。

为什么bert这么难理解?

       为了深入理解BERT，最好的方式是亲手实现它。虽然网络上解析BERT源码的博客很多，但从头开始实现的网站刷排名源码资料却相对稀缺，这导致学习资料较为匮乏，使得初学者难以入手。为了解决这个问题，我开始着手填补这类学习资料的空白，经过一番努力，最终实现了一个包含多行代码的简单BERT模型。

       实现过程主要分为以下几个步骤：

       1. **总体框架**：首先，我们需要实现关键组件，如自注意力层（Self-Attention）和点式前馈网络层（Feed Forward Neural Network）。接着，使用这些组件搭建起BERT的Transformer Encoder结构。

       2. **实现模型组件**：自注意力层用于计算向量的加权和，帮助每个词感知其它词，并组合语义信息。点式前馈网络层则用于引入非线性激活函数，增加模型复杂度。

       3. **激活函数**：BERT使用GELU作为激活函数，用于非线性转换。

       4. **encoder层**：将注意力层和点式前馈网络层组合，实现Transformer Encoder，提取文本特征。

       5. **构建模型**：基于Transformer Encoder，实现完整的BERT模型，包括预训练任务的损失函数。

       6. **训练模型**：最后，使用自己选择的语料库训练模型，调整超参数，以达到最佳性能。

       理解BERT的关键是掌握它的组件和逻辑。从实现过程出发，可以逐步构建对BERT的深入理解。通过亲自动手实践，不仅能够熟悉模型的内部运作，还能够根据实际需求进行优化和调整，从而更好地应用于各种NLP任务。

BERT（Transformer Encoder）详解和TensorFlow实现（附源码）

       BERT，全称Bidirectional Encoder Representation from Transformers，源自Transformer的Encoder部分。其核心结构通过双向注意力机制，使得每个token能同时关注其前后文内容，形成双向上下文融合。相较于单向语言模型，BERT在复杂语言理解任务中展现出更强大的性能，如完形填空、问答系统、情感分析、目标导向搜索和辅助导航等。

       BERT的训练机制包含两种创新的预训练策略：Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。MLM通过在句子中随机遮蔽部分词汇，促使模型基于上下文进行预测，增强词汇理解和错误纠正能力。NSP则判断两句话在语料中的连续性，强化句子级别的语言表征能力。

       在BERT的架构中，每个输入token生成一个输出表示，对于任务不同，输出会用到额外的输出层进行预测。例如，对于完型填空或问答任务，使用每个token对应的输出；对于情感分类任务，则使用“[CLS]”对应的输出。

       微调阶段，BERT在大量语料上训练后，可用于NLP的各个任务中。对于语义分析任务，构建模型时将BERT输出中的“[CLS]”符号输入到Dense层进行分类处理。通过加载BERT模型、预处理模型以及进行微调，最终完成任务的训练和推理。

ALBERT原理与实践

       ALBERT模型在原理上与BERT类似，但针对BERT的不足进行了改进。尽管它减少了参数量，保持了性能，但主要集中在降低空间复杂度，而非时间复杂度，这使得ALBERT的预测速度并没有显著提升。其主要通过矩阵分解（Factorized embedding parameterization）和跨层参数共享（Cross-layer parameter sharing）两个机制实现参数量的大幅减少，尽管矩阵分解能减少一部分，但真正的大头是跨层共享，它通过共享Self-Attention层的参数来大大降低模型复杂度。

       矩阵分解通过将大维度的embedding矩阵分解为更小的参数E，如E=，以减少参数。例如，中文BERT的参数通过此方法可从M减少到2M左右，但与BERT的M相比，减少效果有限。而跨层参数共享则更关键，通过共享每一层的参数，使得层的参数用一层表示，极大地减少了总参数量。

       ALBERT放弃了NSP任务，转而采用SOP任务进行预训练，以提升下游任务效果。SOP任务简单，旨在判断句子顺序，而非判断句子是否相关，这有助于模型性能的提升。尽管ALBERT降低了参数，但其层Self-Attention结构使得预测速度并未加快，反而在某些情况下，BERT-base的预测速度更快。

       在实践上，使用ALBERT进行下游任务与BERT类似，只需替换模型并调整配置。ALBERT的源码可以从官网获取，通过添加和引用相应的modeling.py和bert_utils.py文件，以及调整config.py中的权重路径，即可进行模型训练。关注公众号阿力阿哩哩的炼丹日常，获取更多专业内容，如果喜欢，请给予支持。

Bert4keras开源框架源码解析（一）概述

       Bert4keras是苏剑林大佬开源的一个文本预训练框架，相较于谷歌开源的bert源码，它更为简洁，对理解BERT以及相关预训练技术提供了很大的帮助。

       源码地址如下：

       代码主要分为三个部分，分别在三个文件夹中。

       在bert4keras文件夹中，实现了BERT以及相关预训练技术的算法模型架构。examples文件夹则是基于预训练好的语言模型进行的一系列fine-tune实验任务。pretraining文件夹则负责从头预训练语言模型的实现。

       整体代码结构清晰，主要分为以下几部分：

       backend.py文件主要实现了一些自定义组件，例如各种激活函数。这个部分之所以命名为backend（后端），是因为keras框架基于模块化的高级深度学习开发框架，它并不仅仅依赖于一种底层张量库，而是对各种底层张量库进行高层模块封装，让底层库负责诸如张量积、卷积等操作。例如，底层库可能选择TensorFlow或Theano。

       在layers.py文件中，实现了自定义层，如embedding层、多头自注意力层等。

       optimizers.py文件则实现了优化器的定义。

       snippets.py文件包含了与算法模型无关的辅助函数，例如字符串格式转换、文件读取等。

       tokenizers.py文件负责分词器的实现。

       而model.py文件则是框架的核心，实现了BERT及相关预训练模型的算法架构。

       后续文章将详细解析这些代码文件，期待与大家共同进步。

Bert是如何得到句向量和词向量的

       本文深入探讨了Bert预训练模型如何生成输入句子的句向量和词向量。在HuggingFace的BERT源码中，BertModel类承担着这一关键角色。其作用在于接收经过padding对齐后的token_id（bert_inputs/input_ids）和表示哪些token_id需要被mask的attention_mask，进而生成句子的句向量和词向量。

       在BertModel类的架构中，通过一系列组件如get_extended_attention_mask()、BertEmbedding、BertEncoder和BertPooler进行紧密串联，最终为每个输入句子生成了包含丰富信息的向量表示。具体而言，BertModel的内部结构由这些核心组件共同协作，确保了模型能够准确捕捉文本的语义特征。

       其中，get_extended_attention_mask()函数对输入的attention_mask进行特殊转换，将1和0分别映射为0和-，以增强模型对未被mask的token的注意力，同时削弱被mask token的影响。这一操作对于确保模型准确理解和处理输入文本至关重要。

       BertEmbeddings类负责将输入的token_id与预定义的embedding（包括token embedding、token type embedding和position embedding）进行融合，形成多维度的embedding_output。这一过程通过层规范化和Dropout操作进一步增强向量的表示能力，确保了输入数据在通过后续层处理时的稳定性和泛化能力。

       BertEncoder类则通过串联多个BertLayer，实现了对文本序列的多层编码。每个BertLayer通过自注意力机制（Self-Attention）对输入序列进行特征提取，构建出多层次的语义表示。在BertEncoder中，每个BertLayer的输出与下一个BertLayer的输入结合，最终生成包含多个层次信息的hidden_states，为文本理解提供丰富的上下文依赖。

       最后，BertPooler组件从sequence_output中提取出表示整个句子的向量，即通过取出第0个token（CLS）的向量表示，经过线性变换和激活函数后输出，得到pooled_output。这一输出不仅包含了句子的全局特征，还承载了对句子整体语义的概括，为后续任务如文本分类、命名实体识别等提供了强有力的输入基础。

       综上所述，BertModel类通过精心设计的组件协作，有效地将输入文本转换为句向量和词向量，为自然语言处理任务提供了高效、强大的表示能力。