介绍

深度学习在自然语言处理领域有广泛应用，BERT作为最新的自然语言处理模型，在深度学习领域有着非常广泛的应用。TensorFlow2.8则是最新的TensorFlow版本，目前已经成为许多深度学习工程师的首选。

该攻略介绍使用TensorFlow2.8和BERT进行文本分类的过程。首先介绍BERT的基础知识，然后介绍如何在TensorFlow2.8中使用BERT进行文本分类，最后给出两个示例说明。

BERT介绍

BERT是全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，它是Google在2018年10月发布的一种新型预处理模型。它使用了Transformer的encoder来学习文本的上下文信息，并生成一个文本的向量表示，以此来进行文本分类、词性标注等自然语言处理任务。BERT模型具有如下几个特点：

• 双向模型：BERT模型在处理每个单词时，会同时考虑前后文的上下文信息，从而使得模型能够较好地理解句子中单词之间的关系。
• 无监督预训练：BERT模型在处理自然语言处理任务之前，会先训练一个大规模的无监督任务，比如用基于语言模型的任务来预测输入序列中的某个单词，从而学习到更加通用的文本表达能力。
• Fine-tuning方式：在完成预训练之后，BERT模型会通过fine-tuning的方式在特定的任务上进行微调。

使用BERT进行文本分类

1. 安装相关依赖

在使用BERT进行文本分类前，需要安装相关的依赖，包括Tensorflow、BERT等。可以通过以下代码安装：

pip install tensorflow==2.8.0
pip install bert-for-tf2
pip install sentencepiece

1. 下载BERT模型

可以从Hugging Face网站上下载BERT模型，具体步骤为：

• 访问https://huggingface.co/models，查找需要的模型。
• 选择目标模型，并下载对应的文件，目前支持了多种格式下载。

• 使用gzip和tar命令解压缩文件，并将解压后的文件放在项目目录下。

• 准备数据

在使用BERT进行文本分类前，需要准备好参与文本分类的数据，包括训练集、验证集、测试集。在构建输入数据时，需要将每个文本转化为对应的向量表示，代码如下：

import bert
import pandas as pd
import numpy as np

# 加载BERT tokenizer
tokenizer = bert.bert_tokenization.FullTokenizer(vocab_file="./vocab.txt")

# 构建输入数据
def create_text(text):
    return tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenizer.tokenize(text))

train_input = np.array([create_text(text) for text in train_text]) # 训练集
valid_input = np.array([create_text(text) for text in valid_text]) # 验证集
test_input = np.array([create_text(text) for text in test_text]) # 测试集

1. 构建模型

在使用BERT进行文本分类时，需要构建一个相应的模型。在TensorFlow2.8中，可以使用bert-for-tf2库中的TFAutoModel类来构建模型，代码如下：

from bert import TFAutoModel

# 构建BERT模型
def create_model():
    bert_model = TFAutoModel.from_pretrained(bert_path)
    input_word_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_len,), dtype=tf.int32,
                                           name="input_word_ids")
    sequence_output = bert_model(input_word_ids)[0]
    output = tf.keras.layers.Dense(y_train.shape[1], activation='softmax')(sequence_output[:, 0, :])
    model = tf.keras.models.Model(inputs=input_word_ids, outputs=output)
    return model

1. 训练模型

构建好模型之后，可以对模型进行训练，代码如下：

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr=2e-5)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])
model.fit(train_input, y_train, validation_data=(valid_input, y_valid), batch_size=64, epochs=5)

1. 模型评估

在完成模型训练后，需要对模型进行评估。常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1-score等，代码如下：

y_pred = np.argmax(model.predict(test_input), axis=1)
test_acc = np.sum(y_pred == y_test.argmax(axis=1)) / len(y_test)
print("Test accuracy:", test_acc)

示例说明

下面给出两个示例，分别展示了使用TensorFlow2.8和BERT进行文本分类的过程。

示例一：情感分析

对于一段给定的英文文本，判断它的情感是积极的还是消极的。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
import bert

# 加载BERT tokenizer
tokenizer = bert.bert_tokenization.FullTokenizer(vocab_file="./vocab.txt")

# 准备数据
df = pd.read_csv('./data/sentiment_data.csv')
texts = df.text.values
labels = np.array([1 if score == 'positive' else 0 for score in df.score.values])

# 划分数据集
train_texts, train_labels = texts[:3000], labels[:3000]
valid_texts, valid_labels = texts[3000:4000], labels[3000:4000]
test_texts, test_labels = texts[4000:], labels[4000:]

# 构建输入数据
def create_text(text):
    return tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenizer.tokenize(text))

train_input = np.array([create_text(text) for text in train_texts])
valid_input = np.array([create_text(text) for text in valid_texts])
test_input = np.array([create_text(text) for text in test_texts])
train_labels = tf.keras.utils.to_categorical(train_labels, num_classes=2)
valid_labels = tf.keras.utils.to_categorical(valid_labels, num_classes=2)
test_labels = tf.keras.utils.to_categorical(test_labels, num_classes=2)

# 构建BERT模型
def create_model():
    bert_model = bert.TFAutoModel.from_pretrained(bert_path)
    input_word_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_len,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids")
    sequence_output = bert_model(input_word_ids)[0]
    output = tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax')(sequence_output[:, 0, :])
    model = tf.keras.models.Model(inputs=input_word_ids, outputs=output)
    return model

# 训练模型
max_len = 128
bert_path = './uncased_L-4_H-256_A-4'
model = create_model()
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr=2e-5)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])
model.fit(train_input, train_labels, validation_data=(valid_input, valid_labels), batch_size=64, epochs=5)

# 模型评估
y_pred = np.argmax(model.predict(test_input), axis=1)
test_acc = np.sum(y_pred == np.argmax(test_labels, axis=1)) / len(test_labels)
print("Test accuracy:", test_acc)

示例二：文本分类

对于一组英文新闻文本，判断它的类别是体育、金融、科技还是娱乐等。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
import bert

# 加载BERT tokenizer
tokenizer = bert.bert_tokenization.FullTokenizer(vocab_file="./vocab.txt")

# 准备数据
df = pd.read_csv('./data/news_data.csv')
texts = df.text.values
labels = np.array([0 if label == 'Business' else 1 if label == 'Entertainment' else 2 if label == 'Politics' else
                   3 if label == 'Sport' else 4 for label in df.category.values])

# 划分数据集
train_texts, train_labels = texts[:3000], labels[:3000]
valid_texts, valid_labels = texts[3000:4000], labels[3000:4000]
test_texts, test_labels = texts[4000:], labels[4000:]

# 构建输入数据
def create_text(text):
    return tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenizer.tokenize(text))

train_input = np.array([create_text(text) for text in train_texts])
valid_input = np.array([create_text(text) for text in valid_texts])
test_input = np.array([create_text(text) for text in test_texts])
train_labels = tf.keras.utils.to_categorical(train_labels, num_classes=5)
valid_labels = tf.keras.utils.to_categorical(valid_labels, num_classes=5)
test_labels = tf.keras.utils.to_categorical(test_labels, num_classes=5)

# 构建BERT模型
def create_model():
    bert_model = bert.TFAutoModel.from_pretrained(bert_path)
    input_word_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_len,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids")
    sequence_output = bert_model(input_word_ids)[0]
    output = tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax')(sequence_output[:, 0, :])
    model = tf.keras.models.Model(inputs=input_word_ids, outputs=output)
    return model

# 训练模型
max_len = 128
bert_path = './uncased_L-4_H-256_A-4'
model = create_model()
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr=2e-5)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])
model.fit(train_input, train_labels, validation_data=(valid_input, valid_labels), batch_size=64, epochs=5)

# 模型评估
y_pred = np.argmax(model.predict(test_input), axis=1)
test_acc = np.sum(y_pred == np.argmax(test_labels, axis=1)) / len(test_labels)
print("Test accuracy:", test_acc)

参考文献:

1. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, doi:10.18653/v1/N19-1423.
2. TensorFlow 2.0 Documentation, https://www.tensorflow.org/overview。
3. Hugging Face Transformers Documentation, https://huggingface.co/transformers/.

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/16684.html