一、简介：
BERT全称是来自变换器的双向编码器表征量（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它是Google于2018年末开发并发布的一种新型语言模型。与BERT模型相似的预训练语言模型例如问答、命名实体识别、自然语言推理、文本分类等在许多自然语言处理任务中发挥着重要作用。模型是基于Transformer中的Encoder并加上双向的结构，因此一定要熟练掌握Transformer的Encoder的结构。
BERT模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked Language Model和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。
在用Masked Language Model方法训练BERT的时候，随机把语料库中15%的单词做Mask操作。对于这15%的单词做Mask操作分为三种情况：80%的单词直接用[Mask]替换、10%的单词直接替换成另一个新的单词、10%的单词保持不变。
因为涉及到Question Answering (QA) 和 Natural Language Inference (NLI)之类的任务，增加了Next Sentence Prediction预训练任务，目的是让模型理解两个句子之间的联系。与Masked Language Model任务相比，Next Sentence Prediction更简单些，训练的输入是句子A和B，B有一半的几率是A的下一句，输入这两个句子，BERT模型预测B是不是A的下一句。
BERT预训练之后，会保存它的Embedding table和12层Transformer权重（BERT-BASE）或24层Transformer权重（BERT-LARGE）。使用预训练好的BERT模型可以对下游任务进行Fine-tuning，比如：文本分类、相似度判断、阅读理解等。
二、环境准备：
在导入包之前，首先咱们要确定已经在实验的环境中安装了mindspore和mindnlp：mindspore的安装可以参考昇思25天学习打卡营第1天|快速入门-CSDN博客，mindnlp的安装则直接运行下面的命令即可：
pip install mindnlp==0.3.1安装完成之后，导入我们下面训练需要的包：
import os
import time
import mindspore
from mindspore.dataset import text, GeneratorDataset, transforms
from mindspore import nn, context
from mindnlp._legacy.engine import Trainer, Evaluator
from mindnlp._legacy.engine.callbacks import CheckpointCallback, BestModelCallback
from mindnlp._legacy.metrics import Accuracy三、数据集：
1、数据集下载：
这里使用的是来自于百度飞桨的一份已标注的、经过分词预处理的机器人聊天数据集。数据由两列组成，以制表符（'\t'）分隔，第一列是情绪分类的类别（0表示消极；1表示中性；2表示积极），第二列是以空格分词的中文文本，如下示例，文件为 utf8 编码。
label--text_a
0--谁骂人了？我从来不骂人，我骂的都不是人，你是人吗 ？
1--我有事等会儿就回来和你聊
2--我见到你很高兴谢谢你帮我
wget https://baidu-nlp.bj.bcebos.com/emotion_detection-dataset-1.0.0.tar.gz -O emotion_detection.tar.gz
tar xvf emotion_detection.tar.gz2、数据预处理：
新建 process_dataset 函数用于数据加载和数据预处理：
import numpy as np
def process_dataset(source, tokenizer, max_seq_len=64, batch_size=32, shuffle=True):
is_ascend = mindspore.get_context('device_target') == 'Ascend'
column_names = ["label", "text_a"]
dataset = GeneratorDataset(source, column_names=column_names, shuffle=shuffle)
# transforms
type_cast_op = transforms.TypeCast(mindspore.int32)
def tokenize_and_pad(text):
if is_ascend:
tokenized = tokenizer(text, padding='max_length', truncation=True, max_length=max_seq_len)
else:
tokenized = tokenizer(text)
return tokenized['input_ids'], tokenized['attention_mask']
# map dataset
dataset = dataset.map(operations=tokenize_and_pad, input_columns="text_a", output_columns=['input_ids', 'attention_mask'])
dataset = dataset.map(operations=[type_cast_op], input_columns="label", output_columns='labels')
# batch dataset
if is_ascend:
dataset = dataset.batch(batch_size)
else:
dataset = dataset.padded_batch(batch_size, pad_info={'input_ids': (None, tokenizer.pad_token_id),
'attention_mask': (None, 0)})
return dataset昇腾NPU环境下暂不支持动态Shape，数据预处理部分采用静态Shape处理，也就是说数据预处理阶段需要采用固定的数据形状。
定义bert的分词器：
from mindnlp.transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
tokenizer.pad_token_id
将数据集划分为训练集、开发集和测试集：
class SentimentDataset:
"""Sentiment Dataset"""
def __init__(self, path):
self.path = path
self._labels, self._text_a = [], []
self._load()
def _load(self):
with open(self.path, "r", encoding="utf-8") as f:
dataset = f.read()
lines = dataset.split("\n")
for line in lines[1:-1]:
label, text_a = line.split("\t")
self._labels.append(int(label))
self._text_a.append(text_a)
def __getitem__(self, index):
return self._labels[index], self._text_a[index]
def __len__(self):
return len(self._labels)
dataset_train = process_dataset(SentimentDataset("data/train.tsv"), tokenizer)
dataset_val = process_dataset(SentimentDataset("data/dev.tsv"), tokenizer)
dataset_test = process_dataset(SentimentDataset("data/test.tsv"), tokenizer, shuffle=False)
dataset_train.get_col_names()
print(next(dataset_train.create_tuple_iterator()))
四、模型构建：
通过 BertForSequenceClassification 构建用于情感分类的 BERT 模型，加载预训练权重，设置情感三分类的超参数自动构建模型。后面对模型采用自动混合精度操作，提高训练的速度，然后实例化优化器，紧接着实例化评价指标，设置模型训练的权重保存策略，最后就是构建训练器，模型开始训练。
from mindnlp.transformers import BertForSequenceClassification, BertModel
from mindnlp._legacy.amp import auto_mixed_precision
# set bert config and define parameters for training
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=3)
model = auto_mixed_precision(model, 'O1')
optimizer = nn.Adam(model.trainable_params(), learning_rate=2e-5)
metric = Accuracy()
# define callbacks to save checkpoints
ckpoint_cb = CheckpointCallback(save_path='checkpoint', ckpt_name='bert_emotect', epochs=1, keep_checkpoint_max=2)
best_model_cb = BestModelCallback(save_path='checkpoint', ckpt_name='bert_emotect_best', auto_load=True)
trainer = Trainer(network=model, train_dataset=dataset_train,
eval_dataset=dataset_val, metrics=metric,
epochs=5, optimizer=optimizer, callbacks=[ckpoint_cb, best_model_cb])
%%time
# start training
trainer.run(tgt_columns="labels")
五、模型验证：
将验证数据集加再进训练好的模型，对数据集进行验证，查看模型在验证数据上面的效果，此处的评价指标为准确率。
evaluator = Evaluator(network=model, eval_dataset=dataset_test, metrics=metric)
evaluator.run(tgt_columns="labels")
六、模型推理：
遍历推理数据集，将结果与标签进行统一展示。
dataset_infer = SentimentDataset("data/infer.tsv")
def predict(text, label=None):
label_map = {0: "消极", 1: "中性", 2: "积极"}
text_tokenized = Tensor([tokenizer(text).input_ids])
logits = model(text_tokenized)
predict_label = logits[0].asnumpy().argmax()
info = f"inputs: '{text}', predict: '{label_map[predict_label]}'"
if label is not None:
info += f" , label: '{label_map[label]}'"
print(info)
from mindspore import Tensor
for label, text in dataset_infer:
predict(text, label)
输入一句话测试一下（doge）：
predict("家人们咱就是说一整个无语住了 绝绝子叠buff")
