NLP之Bert介绍和简单示例

1. Bert 介绍

2. 代码示例

from transformers import AutoTokenizertokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
input_ids = tokenizer.encode('欢迎来到Bert世界', return_tensors='tf')
print(input_ids)

输出内容：

tf.Tensor([[ 101 3614 6816 3341 1168  100  686 4518  102]], shape=(1, 9), dtype=int32)

2.1 代码流程

代码片段涉及到了使用transformers库来加载一个预训练的BERT模型的分词器，并用它来对一段文本进行编码。以下是整体流程和目的的分步说明：

1. 导入AutoTokenizer类：
   from transformers import AutoTokenizer这行代码导入了transformers库中的AutoTokenizer类。这个类可以自动检测并加载与给定模型相对应的分词器(tokenizer)。

2. 加载分词器：
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")这行代码创建了一个分词器的实例。from_pretrained方法用于加载预先训练好的分词器，这里是"bert-base-chinese"，专门为中文文本设计的BERT模型的分词器。

3. 文本编码：
   input_ids = tokenizer.encode('欢迎来到Bert世界', return_tensors='tf')这行代码用分词器将提供的中文字符串'欢迎来到Bert世界'转换成BERT模型能够理解的输入格式，即一系列的数字ID。每个ID对应原始文本中的一个词或子词单位。return_tensors='tf'指定返回的格式为TensorFlow张量。

4. 打印输出：
   print(input_ids)这行代码输出编码后的input_ids。这个输出是用于后续的模型预测或者微调过程的输入。

   tf.Tensor([[ 101 3614 6816 3341 1168  100  686 4518  102]], shape=(1, 9), dtype=int32)
   

目的：
这段代码的主要目的是为了准备数据，将自然语言文本转换为BERT模型可以接受的格式，这是使用BERT模型进行任务（如分类、问答等）前的标准步骤。