liushui9404 / chinese_bert_classification Goto Github PK

• 任务1 判断文本相似性
• 任务2 文本多分类

• python3.6
• tensorflow1.12

• 运行时数据所在目录为/Users/luyao/Desktop/bert_learn/MAYI，在这里为了方便起见我把数据一起上传了
• atec_nlp_sim_train_0.6.csv和atec_nlp_sim_test_0.4.csv格式相同，各列分别为"index query1 query2 label"，"\t"分隔。来自网络上蚂蚁金服的公开数据集，是判断文本相似性的数据
• 程序运行中只选择了部分数据(train3000,val500,test100)

如下的目录都是我自己学习时的目录，大家根据自己的实际情况进行修改

• 首先要下载**BERT-Base, Chinese**并解压到/Users/luyao/Desktop/bert_learn/chinese_L-12_H-768_A-12
• run_classifier.py是Bert自带的程序，在这里我把自己写的放在了run_classifier_0214.py中
• 添加SelfProcessor类，修改了get_train_examples等三个方法，功能参考Bert自带的那些processor即可。或者也可以修改_create_examples
• 在main(_)中增加自己定义的这个processor到字典中

• 定义环境变量

export BERT_BASE_DIR=/Users/luyao/Desktop/bert_learn/chinese_L-12_H-768_A-12
export MAYI_DIR=/Users/luyao/Desktop/bert_learn
查看环境变量是否生效 echo $BERT_BASE_DIR 等

• 进行训练

python run_classifier_0214.py \
--task_name=MAYI \
--do_train=true \
--do_eval=true \
--data_dir=$MAYI_DIR/MAYI \
--vocab_file=$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/mayi_output/
output_dir这个目录可以自动生成，不必手动添加。训练完生成的这个目录太大，这里我没有上传

• 结果在output_dir的eval_results.txt中

eval_accuracy = 0.8016032
eval_loss = 0.5034697
global_step = 281
loss = 0.5032294

• 定义环境变量

export TRAINED_CLASSIFIER=/Users/luyao/Desktop/bert_learn/fine/tuned/classifier 使用官方上的demo时，这里有错。应该选择train之后生成的目录。
tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: Unsuccessful TensorSliceReader constructor: Failed to find any matching files for /Users/luyao/Desktop/bert_learn/fine/tuned/classifier

改成
export TRAINED_CLASSIFIER=./tmp/mayi_output 这是上一步训练后的输出目录

• 进行预测

python run_classifier_0214.py \
--task_name=MAYI \
--do_train=false \
--do_eval=false \
--do_predict=true \
--data_dir=$MAYI_DIR/MAYI \
--vocab_file=$BERT_BASE_DIR/vocab.txt \
--bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \
--init_checkpoint=$TRAINED_CLASSIFIER \
--max_seq_length=128 \
--output_dir=./tmp/mayi_output/

• 结果在output_dir的test_results.tsv中，第一列为label=0的概率，第二列为label=1的概率

0.54155594 0.45844415
0.99733293 0.0026670366
0.98726386 0.012736204
...

• 运行时数据所在目录为/Users/luyao/Desktop/bert_learn/CNEWS
• 数据较大无法上传 链接:https://pan.baidu.com/s/1ZDez64S9cnzNnucIOrPapQ 密码:vutp
• cenws.train.txt、cenws.val.txt、cenws.test.txt格式相同，各列分别为"label doc"，"\t"分隔
• 包含"体育、科技、娱乐、家居、时政、财经、房产、游戏、时尚、教育"十个类别，其中train文件50000条，val5000条，test10000条
• 程序运行时仍然只选择了部分数据，大家可以根据机器性能随意选择

如下的目录都是我自己学习时的目录，大家根据自己的实际情况进行修改

• 首先要下载**BERT-Base, Chinese**并解压到/Users/luyao/Desktop/bert_learn/chinese_L-12_H-768_A-12
• 把自己写的放在了run_classifier_0228.py中
• 添加SelfProcessor类，修改了get_train_examples等三个方法，或者也可以修改_create_examples。修改了get_labels方法
• 在main(_)中增加自己定义的这个processor到字典中，修改了FLAGS.do_train等三部分

• 参考任务1，运行run_classifier_0228.py，修改task_name，data_dir和output_dir即可

训练结果
eval_accuracy = 0.955
eval_loss = 0.21101545
global_step = 93
loss = 0.21101545

• 参考任务1，运行run_classifier_0228.py，修改task_name，data_dir和output_dir即可

预测结果
0.006859495 0.0022842707 0.005758511 0.0027749564 0.0021667227 0.0033973546 0.00307322 0.0014950271 0.9639163 0.008274185
0.002119527 0.9845195 0.0023118905 0.001905937 0.0012551323 0.002937188 0.00080464134 0.0015169261 0.0013669604 0.0012623245
0.008577874 0.0022037376 0.009644147 0.0033149354 0.0121542765 0.003821571 0.92171514 0.0034074073 0.009290288 0.025870731
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