句子长度约束 Bert

简介

BERT是一种预训练的自然语言处理模型，它能够解决各种预测任务，例如文本分类，问答和语言生成等。BERT模型可以从现成的语料库中提取大量的语言特征，然后将这些特征传递给特定的任务模型进行微调，以实现相应的自然语言处理任务。其中，许多任务都会限制输入文本的长度。为了适应这个要求，BERT模型提供了一种简单有效的方式：句子长度约束。

如何使用句子长度约束？

当我们使用BERT进行文本分类、命名实体识别等任务时，我们通常需要限制输入文本的长度。句子长度过长，将会导致内存溢出等问题。有几种方法可以限制句子长度：

截断句子

截断句子是最简单的方法，它将文本切割成相等长度的部分。在这种情况下，我们需要考虑截断句子的开始和结束位置。在BERT模型中，[CLS] 和 [SEP] 标记分别表示开始和结束，这对于手动截断句子很有帮助。以下是代码示例：

from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

def prepare_input(text, max_seq_length):
    input_ids = []
    input_masks = []
    input_segments = []

    for sentence in text:
        # 分词
        tokens = tokenizer.tokenize(sentence)
        # 插入特殊标记
        tokens = ['[CLS]'] + tokens + ['[SEP]']
        # 将 tokens 转换为索引
        input_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
        # 创建 segment ids，即输入句子的类型
        input_segment = [0] * len(input_id)
        # 创建mask，区分有值的位置与无值的位置
        input_mask = [1] * len(input_id)
        # 截断句子
        input_id = input_id[:max_seq_length]
        input_mask = input_mask[:max_seq_length]
        input_segment = input_segment[:max_seq_length]

        # 如果句子长度小于 max_seq_length，则填充
        padding_length = max_seq_length - len(input_id)
        input_id += [0] * padding_length
        input_mask += [0] * padding_length
        input_segment += [0] * padding_length

        input_ids.append(input_id)
        input_masks.append(input_mask)
        input_segments.append(input_segment)

    return input_ids, input_masks, input_segments

动态截断

动态截断是一种更高级的方法，可以根据输入文本的实际长度将文本切成不同的长度。这个技术往往需要更多的编程工作，但更能提高模型的性能和效率。

块状技术

块状方法是在文本的数量级上实现长度约束的一种方法。我们可以为数据集中的所有文本选择一个特定的块大小，并将其转换为相同的长度。这种方法在许多NLP任务中都很流行，但可能会降低模型性能。

总结

BERT模型通过在预处理过程中进行训练，学习了丰富的语言特征。在应用BERT模型处理文本时，我们需要限制文本的长度以适应不同的自然语言处理任务的需求。为了实现句子长度约束，我们可以使用截断句子、动态截断和块状技术等不同的方法。