【亲测免费】 ChineseBERT 使用教程

项目介绍

ChineseBERT 是一个中文预训练语言模型，通过结合汉字字形（Glyph）和拼音（Pinyin）信息来增强模型的预训练效果。该项目由 ShannonAI 开发，并在 ACL 2021 会议上发表。ChineseBERT 能够更好地捕捉上下文语义，并解决中文中的多音字歧义问题。

项目快速启动

安装依赖

首先，确保你已经安装了必要的 Python 库：

pip install -r requirements.txt

下载模型

你可以从以下链接下载预训练的 ChineseBERT 模型：

• Model Hub
• Google Drive

加载模型

以下是一个快速加载 ChineseBERT 模型的示例代码：

from models.modeling_glycebert import GlyceBertForMaskedLM

# 设置模型路径
CHINESEBERT_PATH = 'path_to_your_downloaded_model'

# 加载模型
chinese_bert = GlyceBertForMaskedLM.from_pretrained(CHINESEBERT_PATH)
print(chinese_bert)

应用案例和最佳实践

掩码词填充

ChineseBERT 可以用于掩码词填充任务，以下是一个示例代码：

from datasets.bert_dataset import BertDataset
from models.modeling_glycebert import GlyceBertModel

# 初始化分词器
tokenizer = BertDataset(CHINESEBERT_PATH)

# 加载模型
chinese_bert = GlyceBertModel.from_pretrained(CHINESEBERT_PATH)

# 示例句子
sentence = "今天天气很[MASK]。"

# 分词
inputs = tokenizer(sentence, return_tensors='pt')

# 模型预测
outputs = chinese_bert(**inputs)
predictions = outputs.logits.argmax(dim=-1)

# 解码预测结果
predicted_token = tokenizer.decode(predictions[0])
print(predicted_token)

句子表示

ChineseBERT 也可以用于获取句子的向量表示，以下是一个示例代码：

# 继续使用上面的模型和分词器

# 示例句子
sentence = "这是一个测试句子。"

# 分词
inputs = tokenizer(sentence, return_tensors='pt')

# 获取句子表示
with torch.no_grad():
    outputs = chinese_bert(**inputs)

# 获取句子的向量表示
sentence_embedding = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1)
print(sentence_embedding)

典型生态项目

ChineseBERT 可以与其他中文自然语言处理（NLP）项目结合使用，例如：

• 中文文本分类：使用 ChineseBERT 提取特征，然后进行文本分类。
• 命名实体识别（NER）：利用 ChineseBERT 的强大表示能力进行实体识别。
• 问答系统：结合 ChineseBERT 和问答数据集，构建高效的中文问答系统。

通过这些应用案例和最佳实践，你可以更好地理解和利用 ChineseBERT 在中文 NLP 任务中的优势。