Bert源码修改完成多分类任务

（作者：陈玓玏 data-master）

一直以来，我自己处理文本分类都是用的正则，但正则需要经常去维护，短信模板如果更新了，就需要考虑把新模板加到正则表达式中。这样其实挺费神的，虽然我们可以使用pyltp对文本做一些机构名/人名的替换，然后将文本去重，清洗出相对好提取正则的模板，但分类和消息来源多了之后，需要处理，测试的模板量还是很大的，所以就想，能不能把已经用正则进行分类的文本，以及正则判别出的分类做label，然后用bert进行文本分类，这样就不需要自己手动去更新正则表达式啦。

但是关于bert，网上有好多种使用方式，有苏剑林大神开发的bert4keras，网上找的代码也跑成功了，但是你始终还是不知道比较细节的部分。因此，就想找一个能够使用源码进行建模的脚本。官方文档附在这里：https://github.com/google-research/bert

官方文档其实写得很清楚了，做分类任务，只需要看Sentence (and sentence-pair) classification tasks这个小节，我们看重点部分：

export BERT_BASE_DIR=/path/to/bert/uncased_L-12_H-768_A-12
export GLUE_DIR=/path/to/glue

python run_classifier.py \
  --task_name=MRPC \
  --do_train=true \
  --do_eval=true \
  --data_dir=$GLUE_DIR/MRPC \
  --vocab_file=$BERT_BASE_DIR/vocab.txt \
  --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \
  --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \
  --max_seq_length=128 \
  --train_batch_size=32 \
  --learning_rate=2e-5 \
  --num_train_epochs=3.0 \
  --output_dir=/tmp/mrpc_output/

定义bert预训练好的模型路径为BERT_BASE_DIR（预训练好的模型官方文档里也有给出链接，可以自己找一下，我用的是哈工大的，https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm#中文模型下载，这个地址是在苏剑林的bert4keras的git上找到的），下载好的模型文件，解压后结构如下：

bert_model.ckpt是checkpoint文件，记录模型的权重参数，包含三个文件（我之前下载过一个其他来源的预训练模型，还碰到过一个bug，ckpt三个文件读取的时候会统一读取，我之前一直读取不成功，因为我的.ckpt.data这个文件，名字是.ckpt(1).data，后来改成.ckpt也不行，显示tensorflow.python.framework.errors_impl.datalosserror: unable to open table file，这是因为ckpt文件没加载全，没把meta，index加载进来。解决方案参考：https://blog.csdn.net/Zhang_xi_xi_94/article/details/81293048。其实，ckpt就是三个文件的，只要保证中间没有多余的字符，三个文件二级后缀都一样。）

bert_model.json是网络结构，vocab.txt是模型的词典。

GLUE_DIR是输入样本的路径，bert源码里，能处理的输入数据类型是固定几种，如果你的输入数据类型不在其中，你需要自己写一个数据处理的processer，这就需要改源码了。自带的processer可以处理XNLI/MultiNLI/MRPC/CoLA数据集。

其余的参数就比较常规了。

具体到分类，可以直接像官网写的，新增一个自己的processer后，向脚本传参数直接调用脚本进行文本分类，也可以直接把run_classifier.py这个脚本copy一份，把各参数直接写在脚本中，（就是把参数写死），直接运行脚本，不传参。

运行要注意的一件事情是，bert中默认使用的是tpu，虽然有定义一个是否使用tpu进行模型训练的参数，但即使参数设置为False，代码中使用的Estimator是tf.contrib.tpu.TPUEstimatorSpec，当你只有cpu或gpu的时候，需要把这个部分改成tf.estimator.EstimatorSpec。

使用其实就这么些内容，至于微调是做什么，其实就是在预训练好的bert模型上，新加一层模型，用于实现你的任务，比如你做分类，就是在bert上新加一层softmax或sigmoid。

具体的代码实现，看https://github.com/javaidnabi31/Multi-Label-Text-classification-Using-BERT/blob/master/multi-label-classification-bert.ipynb这一篇，还有官网就好了，这个git可以直接用，没bug，只需要修改一下读数据的部分，官网是用来理解代码的。

代码改好之后，拿来训练，一开始我抽了不到3W条文本消息，标注好的，batch size是32，learning rate是4e-5，NUM_TRAIN_EPOCHS = 1.0，max_seq_length是128，并且我有11个分类，而我的train数据集上有11个不同分类的文本，但test上只有1个类别的，因为我并不是随机抽取的训练集和测试集。结果发现分类的效果不如正则。所以我调整了参数，把训练+测试样本增大到6W条，并且随机抽取训练和测试，保证两个数据集里样本都丰富，batch size改为256，learning rate增大到2e-5，NUM_TRAIN_EPOCHS = 2.0，max_seq_length改为50（因为我的都是短文本，大部分到不了128个字，如果转换成长度为128的向量，后面都是0，可能影响判断），效果就比正则划分的要好了，可以完全代替正则了。

参考资料：

1. https://github.com/google-research/bert bert官方文档
2. https://blog.csdn.net/HGlyh/article/details/106744286（用的苏剑林开发的bert4keras，实现相对简单，可以先尝试这一个）
3. https://github.com/javaidnabi31/Multi-Label-Text-classification-Using-BERT/blob/master/multi-label-classification-bert.ipynb 根据官方的run_classifier.py改的做多分类的脚本，跟原始脚本还有点不一样，可能因为官方做了些修改，或者博主自己做了些修改吧
4. https://blog.csdn.net/weixin_37947156/article/details/84877254 官方run_classifier.py的源码使用解析，有的内容和官方github上讲的重叠了
5. https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm#%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%8B%E8%BD%BD（哈工大各种bert中文模型的下载，苏剑林的bert4keras桑下载的）