bert中的sep keras bert的簡單使用

2021-10-14 00:01:15 字數 2220 閱讀 8744

pip install keras_bert

from keras_bert import tokenizer


#字典token_dict = 


# 拆分單詞例項


tokenizer = tokenizer(token_dict)


print(tokenizer.tokenize('unaffable'))  # ['[cls]', 'un', '##aff', '##able', '[sep]']


# indices是字對應索引


# segments表示索引對應位置上的字屬於第一句話還是第二句話


# 這裡只有一句話 unaffable，所以segments都是0


indices, segments = tokenizer.encode('unaffable')


print(indices)  # [0, 2, 3, 4, 1]


print(segments)  # [0, 0, 0, 0, 0]



import os


import codecs


from keras_bert import load_trained_model_from_checkpoint


from keras_bert import tokenizer


import numpy as np


# 設定預訓練模型的路徑


pretrained_path = 'chinese_l-12_h-768_a-12'


config_path = os.path.join(pretrained_path, 'bert_config.json')


checkpoint_path = os.path.join(pretrained_path, 'bert_model.ckpt')


vocab_path = os.path.join(pretrained_path, 'vocab.txt')


# 構建字典


# 也可以用 keras_bert 中的 load_vocabulary() 函式


# 傳入 vocab_path 即可


# from keras_bert import load_vocabulary


# token_dict = load_vocabulary(vocab_path)


token_dict = {}


with codecs.open(vocab_path, 'r', 'utf8') as reader:


for line in reader:


token = line.strip()


token_dict[token] = len(token_dict)


# 載入預訓練模型


model = load_trained_model_from_checkpoint(config_path, checkpoint_path)


tokenizer = tokenizer(token_dict)


text = '語言模型'


tokens = tokenizer.tokenize(text)


# ['[cls]', '語', '言', '模', '型', '[sep]']


參考: 


bert實戰--基於keras - 那少年和狗 - ​www.cnblogs.com

				
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