BertWithPretrained

BertWithPretrained 项目介绍

BertWithPretrained 项目是一个基于 PyTorch 框架实现的 BERT 模型及其相关下游任务的实现。该项目不仅深入解释了 BERT 模型，还对其用于各类自然语言处理任务的原理进行了详细讲解。

项目实现功能

项目的实现包括以下各项任务：

1. 从头实现 BERT 模型：在 model/BasicBert 文件夹中，开发者可以看到 BERT 模型的基础实现。

2. 中文文本分类任务：基于 BERT 预训练模型的文本分类，实现于 Tasks/TaskForSingleSentenceClassification.py。

3. 英文文本蕴含任务（MNLI）：利用 BERT 对英语句子含义的推断进行分类，代码位于 Tasks/TaskForPairSentenceClassification.py。

4. 英文多项选择任务（SWAG）：这是一个多项选择任务，利用 BERT 识别正确选项，代码在 Tasks/TaskForMultipleChoice.py。

5. 英文问答任务（SQuAD）：基于 BERT 进行的问答任务，实现于文件 Tasks/TaskForSQuADQuestionAnswering.py。

6. 基于 NSP 和 MLM 任务的 BERT 训练：从头开始的训练任务，见于 Tasks/TaskForPretraining.py。

7. 命名实体识别任务：使用 BERT 模型进行中文命名实体识别，代码在 Tasks/TaskForChineseNER.py。

项目结构

• bert_base_chinese 和 bert_base_uncased_english：分别储存了中文和英文的 BERT 预训练模型及其配置文件。

• data：包含了用于各下游任务的数据集，如中文分类任务、MNLI 数据集、SWAG 数据集、SQuAD 数据集、WikiText、宋词和中文命名实体识别等数据集。

• model：各模块的实现部分。BasicBert 目录中包含了基础 BERT 及自注意力机制（self-attention）的实现，而 DownstreamTasks 目录中有所有下游任务的实现。

• Task：每种下游任务的训练和推理代码的实现文件。

• test：存放每个下游任务的测试用例。

• utils：包含数据预处理及日志打印模块等辅助功能。

Python 环境

项目依赖于 Python 3.6 以及若干 Python 包，例如 torch==1.5.0、transformers==4.5.1 等。具体见上文的环境部分描述。

使用指南

第一步：下载数据集

将需要使用的数据集以及相应的 BERT 预训练模型下载并存放到合适的目录中。

第二步：运行模型

进入 Tasks 目录运行对应的下游任务代码。例如，对于中文文本分类任务，执行以下命令：

python TaskForSingleSentenceClassification.py

根据不同的任务，用户可以参照相应的步骤，运行其他功能如文本蕴含、多选问题回答、命名实体识别等任务。上述实验可得出不同任务的准确性和损失程度，为具体应用场景下的模型选择提供依据。

总结

BertWithPretrained 项目为研究与应用 BERT 模型在多种自然语言处理任务中提供了强有力的支持，通过其结构化的代码实现以及详细的任务分类，引导用户灵活上手并逐步深入理解 BERT 模型的强大之处。