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bert4keras

ai 2025/7/15 15:43:48

bert4keras

基于 Keras 框架实现的 BERT模型工具包旨在简化BERT及其变体模型在Keras中的使用

主要特点

轻量级且高效

代码简洁，依赖较少（主要依赖tensorflow 1.x/2.x和keras），易于二次开发。
支持动态加载预训练权重（如Hugging Face的transformers库提供的模型），无需手动转换格式。

支持多种模型架构

包括BERT、ALBERT、RoBERTa、ELECTRA、GPT-2等，以及它们的变体。
支持加载官方预训练模型（如Google原版BERT或中文BERT权重）。

灵活的任务适配

提供接口支持文本分类、序列标注（如NER）、问答（QA）、文本生成等任务。
支持自定义模型结构（如修改Transformer层数、注意力头数等）。

兼容性强

支持TensorFlow 1.x和2.x，适配不同版本的Keras后端。
提供与原生Keras一致的API，降低学习成本。

架构

输入层

BERT模型接受文本输入，将文本转换为模型可以处理的序列。这一步骤通常由Tokenizer完成。

嵌入层

BERT使用WordPiece嵌入将文本转换为固定大小的向量。
WordPiece是一种基于子词的分词方法，它能够将单词分割成更小的片段，从而提高模型的泛化能力。

transformer层

BERT使用多个Transformer编码器堆叠而成。每个Transformer编码器都由自注意力机制和前馈神经网络组成。
自注意力机制使得模型能够捕获输入序列中的上下文信息，而前馈神经网络则负责进一步处理自注意力机制的输出。

池化层

BERT使用CLS（Classification）标记对序列进行池化，得到一个固定大小的向量表示。
这个向量可以用于各种下游任务，如文本分类、命名实体识别等。

基础用法

加载预训练模型

from bert4keras.models import build_transformer_modelconfig_path = 'bert_config.json'  # 模型配置文件
checkpoint_path = 'bert_model.ckpt'  # 预训练权重
model = build_transformer_model(config_path=config_path,checkpoint_path=checkpoint_path,model='bert'  # 可选'albert', 'roberta'等
)

文本编码

Tokenzier：负责将原始文本转换成模型可以处理的序列，采用了WordPiece分词方法

from bert4keras.tokenizers import Tokenizertokenizer = Tokenizer('vocab.txt')  # 词表文件
text = "欢迎使用bert4keras"
token_ids, segment_ids = tokenizer.encode(text)

分词方法

BERT的Tokenizer使用WordPiece分词方法将文本切分成一个个子词单元。这种方法能够将单词分割成更小的片段，使得模型能够更好地处理未登录词和稀有词。

特殊标记

BERT的Tokenizer引入了一些特殊标记，如[CLS]、[SEP]、[PAD]等。

[CLS]标记用于表示序列的开头，它的输出向量通常用于分类任务
[SEP]标记用于分隔不同的句子
[PAD]标记用于填充序列至固定长度

词汇表

BERT的Tokenizer使用一个预定义的词汇表来将子词映射到唯一的ID。这个词汇表通常是在预训练阶段生成的，包含了大量的子词单元。

自定义任务（如文本分类）

from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling1D# 在BERT输出上加分类层
output = GlobalAveragePooling1D()(model.output)
output = Dense(units=2, activation='softmax')(output)
classification_model = keras.models.Model(model.input, output)
classification_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')