从预训练的BERT中提取Embedding

文章目录

- 背景
- 前置准备
- 思路
- 利用Transformer 库实现

背景

假设要执行一项情感分析任务，样本数据如下
在这里插入图片描述
可以看到几个句子及其对应的标签，其中1表示正面情绪，0表示负面情绪。我们可以利用给定的数据集训练一个分类器，对句子所表达的情感进行分类。

前置准备

# 安装modelscope包
pip install modelscope
# 下载 bert-base-uncased 模型
modelscope download --model AI-ModelScope/bert-base-uncased

思路

分词：以第一句为例，我们使用WordPiece对句子进行分词，并得到标记（单词），如下所示。

tokens = [I, love, Paris]
添加标记：在开头添加[CLS]标记，在结尾添加[SEP]标记，如下所示。

tokens = [ [CLS], I, love, Paris, [SEP] ]
填充：为了保持所有标记的长度一致，我们将数据集中的所有句子的标记长度设为7。句子I loveParis的标记长度是5，为了使其长度为7，需要添加两个标记来填充，即[PAD]。因此，新标记如下所示。

tokens = [ [CLS], I, love, Paris, [SEP], [PAD], [PAD] ]

添加两个[PAD]标记后，标记的长度达到所要求的7。
注意力掩码：下一步，要让模型理解[PAD]标记只是为了匹配标记的长度，而不是实际标记的一部分。为了做到这一点，我们需要引入一个注意力掩码。我们将所有位置的注意力掩码值设置为1，将[PAD]标记的位置设置为0，如下所示。

attention_mask = [ 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]
映射到token id：然后，将所有的标记映射到一个唯一的标记ID。假设映射的标记ID如下所示。

token_ids = [101, 1045, 2293, 3000, 102, 0, 0]

ID 101表示标记[CLS]，1045表示标记I，2293表示标记love，以此类推。

现在，我们把token_ids和attention_mask一起输入预训练的BERT模型，并获得每个标记的特征向量（嵌入）。通过代码，我们可以进一步理解以上步骤。下图显示的标记+单词而不是id，但实际传入的是id

以上，可以得到每个单词的Embedding，整个句子的Embedding是 $R_{[CLS]}$

利用Transformer 库实现

from transformers import BertModel, BertTokenizer
import torch
# 下载并加载预训练的模型
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 下载并加载用于预训练模型的词元分析器。
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 下面，让我们看看如何对输入进行预处理。
# 0. 对输入进行预处理假设输入句如下所示。
sentence = 'I love Paris'
# 1. 分词
tokens = tokenizer.tokenize(sentence)
print(tokens) # ['i', 'love', 'paris']

# 2. 添加标记
tokens = ['[CLS]'] + tokens + ['[SEP]']
print(tokens) # ['[CLS]', 'i', 'love', 'paris', '[SEP]']

# 3. 填充
tokens = tokens + ['[PAD]'] + ['[PAD]']
print(tokens) #['[CLS]', 'i', 'love', 'paris', '[SEP]', '[PAD]', '[PAD]' ]

# 4. 注意力掩码
attention_mask = [1 if i!= '[PAD]' else 0 for i in tokens]
print(attention_mask) # [1, 1, 1, 1, 1, 0, 0]

# 5. 将所有标记转换为它们的标记ID
token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
print(token_ids) # [101, 1045, 2293, 3000, 102, 0, 0]

# 6. 将token_ids和attention_mask转换为张量
token_ids = torch.tensor(token_ids).unsqueeze(0)
attention_mask = torch.tensor(attention_mask).unsqueeze(0)


# 7. 将token_ids和atten-tion_mask送入模型，并得到嵌入向量。
# 需要注意，model返回的输出是一个有两个值的元组。第1个值hidden_rep表示隐藏状态的特征，它包括从顶层编码器（编码器12）获得的所有标记的特征。第2个值cls_head表示[CLS]标记的特征。
hidden_rep, cls_head = model(token_ids, attention_mask = attention_mask)
print(hidden_rep.shape) # torch.Size([1, 7, 768])

'''
数组[1, 7, 768]表示[batch_size, se-quence_length, hidden_size]，也就是说，批量大小设为1，序列长度等于标记长度，即7。因为有7个标记，所以序列长度为7。隐藏层的大小等于特征向量（嵌入向量）的大小，在BERT-base模型中，其为768。
* hidden_rep[0][0]给出了第1个标记[CLS]的特征。   
* hidden_rep[0][1]给出了第2个标记I的特征。   
* hidden_rep[0][2]给出了第3个标记love的特征
'''

print(cls_head.shape) # torch.Size([1, 768])

'''
大小[1, 768]表示[batch_size, hid-den_size]。我们知道cls_head持有句子的总特征，所以，可以用cls_head作为句子I love Paris的整句特征。
'''

以上获得的是从顶层编码器（编码器12）获得的特征，如果要获取所有编码器的特征，需要修改以下两个地方。

# 下载并加载预训练的模型时，设置output_hidden_states = True
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased', output_hidden_states = True)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 调用模型时，产生的是三元组
last_hidden_state, pooler_output, hidden_states = model(token_ids, attention_mask = attention_mask)

'''
* last_hidden_state，它仅有从最后的编码器（编码器12）中获得的所有标记的特征
* pooler_output表示来自最后的编码器的[CLS]标记的特征，它被一个线性激活函数和tanh激活函数进一步处理。
* hidden_states包含从所有编码器层获得的所有标记的特征。它是一个包含13个值的元组，含有所有编码器层（隐藏层）的特征，即从输入嵌入层h到最后的编码器层h。
'''