在Keras嵌入层中使用BERT嵌入

Question

我想在LSTM的Embeddings层中使用BERT Word Vector Embeddings，而不是通常的默认嵌入层。我有什么办法吗？

Answer 1

希望这些链接对您有所帮助：

• 具有Tf2.0的Huggingface变形金刚（TPU培训），并嵌入：（https://www.kaggle.com/abhilash1910/nlp-workshop-2-ml-india）

• 具有BERT嵌入的上下文相似性（Pytorch）： https://github.com/abhilash1910/BERTSimilarity

• 要使用BERT / BERT变体生成唯一的句子嵌入，建议选择正确的层。在某些情况下，可以使用以下模式来确定嵌入（TF 2.0 / Keras）：

transformer_model = transformers.TFBertModel.from_pretrained('bert-large-uncased')

input_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(128,), name='input_token', dtype='int32')
input_masks_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(128,), name='masked_token', dtype='int32')
X = transformer_model(input_ids, input_masks_ids)[0]
X = tf.keras.layers.Dropout(0.2)(X)
X = tf.keras.layers.Dense(6, activation='softmax')
model = tf.keras.Model(inputs=[input_ids, input_masks_ids], outputs = X)

• 如果这不起作用，则请参阅阔面库中的“特征提取”以获取嵌入。（https://huggingface.co/transformers/main_classes/pipelines.html） 提供了一个示例：

from transformers import AutoTokenizer, pipeline, TFBertModel
bert_features1=transformer_embedding('bert-base-uncased',text1,TFBertModel)
bert_features2=transformer_embedding('bert-base-uncased',text2,TFBertModel)
distance=1-cosine(bert_features1[0],bert_features2[0])
print(distance)

谢谢。