Bert 学习
熟悉Bert之路
Bert的核心内容
BERT 是如何分词的
- tokenization.py 就是预处理进行分词的程序，主要有两个分词器：BasicTokenizer 和 WordpieceTokenizer，另外一个 FullTokenizer 是这两个的结合：先进行 BasicTokenizer 得到一个分得比较粗的 token 列表，然后再对每个 token 进行一次 WordpieceTokenizer，得到最终的分词结果。
例子：example = "Keras是ONEIROS（Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System，开放式神经电子智能机器人操作系统）项目研究工作的部分产物[3]，主要作者和维护者是Google工程师François Chollet。\r\n"
对于中文来说，一句话概括：BERT 采取的是「分字」，即每一个汉字都切开。
2. BasicTokenizer
- BasicTokenizer（以下简称 BT）是一个初步的分词器。对于一个待分词字符串，流程大致就是转成 unicode -> 去除各种奇怪字符 -> 处理中文 -> 空格分词 -> 去除多余字符和标点分词 -> 再次空格分词，结束。
- 转成 unicode
convert_to_unicode(text)：经过这步后，example 和原来相同 - 去除各种奇怪字符
_clean_text(text)：经过这步后，example 中的 \r\n 被替换成两个空格
>>> example = _clean_text(example)
>>> example
'Keras是ONEIROS（Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System，开放式神经电子智能机器人操作系统）项目研究工作的部分产物[3]，主要作者和维护者是Google工程师François Chollet。 '
- 处理中文，
BT类中的_tokenize_chinese_chars(text)：对于 text 中的字符，首先判断其是不是「中文字符」_is_chinese_char(cp)，是的话在其前后加上一个空格，否则原样输出。经过这步后，中文被按字分开，用空格分隔，但英文数字等仍然保持原状：
>>> example = _tokenize_chinese_chars(example)
>>> example
'Keras 是 ONEIROS（Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System， 开 放 式 神 经 电 子 智 能 机 器 人 操 作 系 统 ） 项 目 研 究 工 作 的 部 分 产 物 [3]， 主 要 作 者 和 维 护 者 是 Google 工 程 师 François Chollet。 '
- 空格分词,
whitespace_tokenize(text)，首先对 text 进行 strip() 操作，去掉两边多余空白字符，然后如果剩下的是一个空字符串，则直接返回空列表，否则进行 split() 操作，得到最初的分词结果 orig_tokens。经过这步后，example 变成一个列表：
>>> example = whitespace_tokenize(example)
>>> example
['Keras', '是', 'ONEIROS（Open-ended', 'Neuro-Electronic', 'Intelligent', 'Robot', 'Operating', 'System，', '开', '放', '式', '神', '经', '电', '子', '智', '能', '机', '器', '人', '操', '作', '系', '统', '）', '项', '目', '研', '究', '工', '作', '的', '部', '分', '产', '物', '[3]，', '主', '要', '作', '者', '和', '维', '护', '者', '是', 'Google', '工', '程', '师', 'François', 'Chollet。']
- 去除多余字符和标点分词，
_run_strip_accents(text)方法用于去除 accents，即变音符号，eg，résumé 变成 resume，á 变成 a；_run_split_on_punc(text) 是标点分词，按照标点符号分词，针对上一步空格分词后的每个 token 。
for token in orig_tokens:
if self.do_lower_case:
token = token.lower()
token = self._run_strip_accents(token)
split_tokens.extend(self._run_split_on_punc(token))
>>> example
['keras', '是', 'oneiros', '（', 'open', '-', 'ended', 'neuro', '-', 'electronic', 'intelligent', 'robot', 'operating', 'system', '，', '开', '放', '式', '神', '经', '电', '子', '智', '能', '机', '器', '人', '操', '作', '系', '统', '）', '项', '目', '研', '究', '工', '作', '的', '部', '分', '产', '物', '[', '3', ']', '，', '主', '要', '作', '者', '和', '维', '护', '者', '是', 'google', '工', '程', '师', 'francois', 'chollet', '。']
- 再次空格分词:
whitespace_tokenize, 先用标准空格拼接上一步的处理结果，再执行空格分词。（去掉连续空格）经过这步后，和上步结果一样：
>>> example
['keras', '是', 'oneiros', '（', 'open', '-', 'ended', 'neuro', '-', 'electronic', 'intelligent', 'robot', 'operating', 'system', '，', '开', '放', '式', '神', '经', '电', '子', '智', '能', '机', '器', '人', '操', '作', '系', '统', '）', '项', '目', '研', '究', '工', '作', '的', '部', '分', '产', '物', '[', '3', ']', '，', '主', '要', '作', '者', '和', '维', '护', '者', '是', 'google', '工', '程', '师', 'francois', 'chollet', '。']
这就是 BT 最终的输出了
3. WordpieceTokenizer（WPT）
- WordpieceTokenizer（以下简称 WPT）是在 BT 结果的基础上进行再一次切分，得到子词（subword，以 ## 开头），词汇表就是在此时引入的。该类只有两个方法：一个初始化方法 init(self, vocab, unk_token="[UNK]", max_input_chars_per_word=200)，一个分词方法 tokenize(self, text)。
对于中文来说，使不使用 WPT 都一样，因为中文经过 BasicTokenizer 后已经变成一个字一个字了，没法再「子」了 ?
__init__(self, vocab, unk_token="[UNK]", max_input_chars_per_word=200)：vocab 就是词汇表，collections.OrderedDict() 类型，由 load_vocab(vocab_file) 读入，key 为词汇，value 为对应索引，顺序依照 vocab_file 中的顺序。有一点需要注意的是，词汇表中已包含所有可能的子词。unk_token 为未登录词的标记，默认为 [UNK]。max_input_chars_per_word 为单个词的最大长度，如果一个词的长度超过这个最大长度，那么直接将其设为 unk_token。tokenize(self, text)：该方法就是主要的分词方法了，大致分词思路是按照从左到右的顺序，将一个词拆分成多个子词，每个子词尽可能长。
将 BT 的结果输入给 WPT，那么 example 的最终分词结果就是:
['keras', '是', 'one', '##iros', '（', 'open', '-', 'ended', 'neu', '##ro', '-', 'electronic', 'intelligent', 'robot', 'operating', 'system', '，', '开', '放', '式', '神', '经', '电', '子', '智', '能', '机', '器', '人', '操', '作', '系', '统', '）', '项', '目', '研', '究', '工', '作', '的', '部', '分', '产', '物', '[', '3', ']', '，', '主', '要', '作', '者', '和', '维', '护', '者', '是', 'google', '工', '程', '师', 'franco', '##is', 'cho', '##llet', '。']
至此，BERT 分词部分结束。
BERT 是如何构建模型的
- BERT 的大致流程就是：引入配置 BertConfig -> 定义初始化输入大小等常量 -> 对输入进行初步 embedding -> 加入 token type embedding 和 position embedding -> 创建 encoder 获取输出 -> 获取 pooled 输出，就是最终输出了，在 run_classifier.py 中会将此输出接上一个 Dropout，然后接上一个 softmax 分类层。
