phrase-bert

项目介绍: Phrase-BERT

项目概述

Phrase-BERT是一个基于BERT的短语嵌入模型，提升了短语级别的嵌入能力。该模型的开发旨在优化短语语义表示，特别适用于语料库探索任务。Phrase-BERT项目的详细技术成果已发表于EMNLP 2021的长文中，进一步提供了模型的训练和评估代码，以及相关数据集。

使用方法

Phrase-BERT基于句子转换器（sentence-transformers）库，因此在开始使用前需要安装：

pip install -U sentence-transformers

模型在以下配置下经过测试：pytorch=1.9.0，transformers=4.8.1，sentence-transformers=2.1.0。安装完成后，可以按照以下方式调用模型：

from sentence_transformers import SentenceTransformer

phrase_list = ['play an active role', 'participate actively', 'active lifestyle']
model = SentenceTransformer('whaleloops/phrase-bert')
phrase_embs = model.encode(phrase_list)
[p1, p2, p3] = phrase_embs

每个短语的嵌入结果是一个numpy数组。可以计算短语之间的点积和余弦相似度：

import numpy as np
print(f'The dot product between phrase 1 and 2 is: {np.dot(p1, p2)}')

import torch 
from torch import nn
cos_sim = nn.CosineSimilarity(dim=0)
print(f'The cosine similarity between phrase 1 and 2 is: {cos_sim(torch.tensor(p1), torch.tensor(p2))}')

评估方法

由于目前缺乏统一的短语嵌入评估标准，Phrase-BERT收集并设计了五种短语语义评估任务：

Turney
BiRD
PPDB
PPDB-filtered
PAWS-short

具体的评估方式可以通过修改config/model_path.py中的模型路径设置，并通过相应的评估脚本运行。例如，要评估Turney数据集，可以执行以下命令：

python eval_turney.py

自定义训练

对于想要在特定领域数据上训练自己Phrase-BERT的用户，可以使用phrase-bert/phrase_bert_finetune.py进行微调。微调所需的数据集可以通过以下链接获取：

使用以下命令可以重新生成训练后的Phrase-BERT：

export INPUT_DATA_PATH=<directory-of-phrasebert-finetuning-data>
export TRAIN_DATA_FILE=<training-data-filename.csv>
export VALID_DATA_FILE=<validation-data-filename.csv>
export INPUT_MODEL_PATH=bert-base-nli-stsb-mean-tokens 
export OUTPUT_MODEL_PATH=<directory-of-saved-model>

python -u phrase_bert_finetune.py \
    --input_data_path $INPUT_DATA_PATH \
    --train_data_file $TRAIN_DATA_FILE \
    --valid_data_file $VALID_DATA_FILE \
    --input_model_path $INPUT_MODEL_PATH \
    --output_model_path $OUTPUT_MODEL_PATH

引用方式

如果您发现Phrase-BERT对于您的工作有帮助，请引用该论文：

@inproceedings{phrasebertwang2021,
    author={Shufan Wang and Laure Thompson and Mohit Iyyer},
    Booktitle = {Empirical Methods in Natural Language Processing},
    Year = "2021",
    Title={Phrase-BERT: Improved Phrase Embeddings from BERT with an Application to Corpus Exploration}
}