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作者 | 王树义

来源 | 王树芝兰（ID:nkwangshuyi）

兴奋

去年， Google 的 BERT 模型一发布出来，我就很兴奋。

因为我当时正在用 fast.ai 的 ULMfit 做自然语言分类任务（还专门写了《如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类？》一文分享给你）。ULMfit 和 BERT 都属于预训练语言模型（Pre-trained Language Modeling），具有很多的相似性。

所谓语言模型，就是利用深度神经网络结构，在海量语言文本上训练，以抓住一种语言的通用特征。

上述工作，往往只有大机构才能完成。因为花费实在太大了。

这花费包括但不限于：

• 存数据

• 买（甚至开发）运算设备

• 训练模型（以天甚至月计）

• 聘用专业人员

• ……

预训练就是指他们训练好之后，把这种结果开放出来。我们普通人或者小型机构，也可以借用其结果，在自己的专门领域文本数据上进行微调，以便让模型对于这个专门领域的文本有非常清晰的认识。

所谓认识，主要是指你遮挡上某些词汇，模型可以较准确地猜出来你藏住了什么。

甚至，你把两句话放在一起，模型可以判断它俩是不是紧密相连的上下文关系。

这种“认识”有用吗？

当然有。

BERT 在多项自然语言任务上测试，不少结果已经超越了人类选手。

BERT 可以辅助解决的任务，当然也包括文本分类（classification），例如情感分类等。这也是我目前研究的问题。

痛点

然而，为了能用上 BERT ，我等了很久。

Google 官方代码早已开放。就连 Pytorch 上的实现，也已经迭代了多少个轮次了。

但是我只要一打开他们提供的样例，就头晕。

单单是那代码的行数，就非常吓人。

而且，一堆的数据处理流程（Data Processor） ，都用数据集名称命名。我的数据不属于上述任何一个，那么我该用哪个？

还有莫名其妙的无数旗标（flags） ，看了也让人头疼不已。

让我们来对比一下，同样是做分类任务，Scikit-learn 里面的语法结构是什么样的。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
iris = load_iris()
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(iris.data, iris.target)

即便是图像分类这种数据吞吐量大，需要许多步骤的任务，你用 fast.ai ，也能几行代码，就轻轻松松搞定。

!git clone https://github.com/wshuyi/demo-image-classification-fastai.git
from fastai.vision import *
path = Path("demo-image-classification-fastai/imgs/")
data = ImageDataBunch.from_folder(path, test='test', size=224)
learn = cnn_learner(data, models.resnet18, metrics=accuracy)
learn.fit_one_cycle(1)
interp = ClassificationInterpretation.from_learner(learn)
interp.plot_top_losses(9, figsize=(8, 8))

别小瞧这几行代码，不仅帮你训练好一个图像分类器，还能告诉你，那些分类误差最高的图像中，模型到底在关注哪里。

对比一下，你觉得 BERT 样例和 fast.ai 的样例区别在哪儿？

我觉得，后者是给人用的。

教程

我总以为，会有人把代码重构一下，写一个简明的教程。

毕竟，文本分类任务是个常见的机器学习应用。应用场景多，也适合新手学习。

但是，这样的教程，我就是没等来。

当然，这期间，我也看过很多人写的应用和教程。

有的就做到把一段自然语言文本，转换到 BERT 编码。戛然而止。

有的倒是认真介绍怎么在官方提供的数据集上，对 BERT 进行“稍微修改”使用。所有的修改，都在原始的 Python 脚本上完成。那些根本没用到的函数和参数，全部被保留。至于别人如何复用到自己的数据集上？人家根本没提这事儿。

我不是没想过从头啃一遍代码。想当年读研的时候，我也通读过仿真平台上 TCP 和 IP 层的全部 C 代码。我确定眼前的任务，难度更低一些。

但是我真的懒得做。我觉得自己被 Python 机器学习框架，特别是 fast.ai 和 Scikit-learn 宠坏了。

后来， Google 的开发人员把 BERT 弄到了 Tensorflow Hub 上。还专门写了个 Google Colab Notebook 样例。

看到这个消息，我高兴坏了。

我尝试过 Tensorflow Hub 上的不少其他模型。使用起来很方便。而 Google Colab 我已在《如何用 Google Colab 练 Python？》一文中介绍给你，是非常好的 Python 深度学习练习和演示环境。满以为双剑合璧，这次可以几行代码搞定自己的任务了。

且慢。

真正打开一看，还是以样例数据为中心。

普通用户需要什么？需要一个接口。

你告诉我输入的标准规范，然后告诉我结果都能有什么。即插即用，完事儿走人。

一个文本分类任务，原本不就是给你个训练集和测试集，告诉你训练几轮练多快，然后你告诉我准确率等结果吗？

你至于让我为了这么简单的一个任务，去读几百行代码，自己找该在哪里改吗？

好在，有了这个样例做基础，总比没有好。

我耐下心来，把它整理了一番。

声明一下，我并没有对原始代码进行大幅修改。

所以不讲清楚的话，就有剽窃嫌疑，也会被鄙视的。

这种整理，对于会 Python 的人来说，没有任何技术难度。

可正因为如此，我才生气。这事儿难做吗？Google 的 BERT 样例编写者怎么就不肯做？

从 Tensorflow 1.0 到 2.0，为什么变动会这么大？不就是因为 2.0 才是给人用的吗？

你不肯把界面做得清爽简单，你的竞争者（TuriCreate 和 fast.ai）会做，而且做得非常好。实在坐不住了，才肯降尊纡贵，给普通人开发一个好用的界面。

教训啊！为什么就不肯吸取呢？

我给你提供一个 Google Colab 笔记本样例，你可以轻易地替换上自己的数据集来运行。你需要去理解（包括修改）的代码，不超过10行。

我先是测试了一个英文文本分类任务，效果很好。于是写了一篇 Medium 博客，旋即被 Towards Data Science 专栏收录了。

Towards Data Science 专栏编辑给我私信，说：

Very interesting, I like this considering the default implementation is not very developer friendly for sure.

有一个读者，居然连续给这篇文章点了50个赞（Claps），我都看呆了。

看来，这种忍受已久的痛点，不止属于我一个人。

估计你的研究中，中文分类任务可能遇到得更多。所以我干脆又做了一个中文文本分类样例，并且写下这篇教程，一并分享给你。

咱们开始吧。

代码

请点击这个链接（http://t.cn/E6twZEG），查看我在 Github 上为你做好的 IPython Notebook 文件。

Notebook 顶端，有个非常明显的 "Open in Colab" 按钮。点击它，Google Colab 就会自动开启，并且载入这个 Notebook 。

我建议你点一下上图中红色圈出的 “COPY TO DRIVE” 按钮。这样就可以先把它在你自己的 Google Drive 中存好，以便使用和回顾。

这件事做好以后，你实际上只需要执行下面三个步骤：

1. 你的数据，应该以 Pandas 数据框形式组织。如果你对 Pandas 不熟悉，可以参考我的这篇文章。

2. 如有必要，可以调整训练参数。其实主要是训练速率(Learning Rate)和训练轮数(Epochs)。

3. 执行 Notebook 的代码，获取结果。

当你把 Notebook 存好之后。定睛一看，或许会觉得上当了。

老师你骗人！说好了不超过10行代码的！

别急。

在下面这张图红色圈出的这句话之前，你不用修改任何内容。

请你点击这句话所在位置，然后从菜单中如下图选择 Run before 。

下面才都是紧要的环节，集中注意力。

第一步，就是把数据准备好。

!wget https://github.com/wshuyi/demo-chinese-text-binary-classification-with-bert/raw/master/dianping_train_test.pickle

with open("dianping_train_test.pickle", 'rb') as f:
    train, test = pickle.load(f)

这里使用的数据，你应该并不陌生。它是餐饮点评情感标注数据，我在《如何用Python和机器学习训练中文文本情感分类模型？》和《如何用 Python 和循环神经网络做中文文本分类？》中使用过它。只不过，为了演示的方便，这次我把它输出为 pickle 格式，一起放在了演示 Github repo 里，便于你下载和使用。

其中的训练集，包含1600条数据；测试集包含400条数据。标注里面1代表正向情感，0代表负向情感。

利用下面这条语句，我们把训练集重新洗牌(shuffling)，打乱顺序。以避免过拟合(overfitting)。

train = train.sample(len(train))

这时再来看看我们训练集的头部内容。

train.head()

如果你后面要替换上自己的数据集，请注意格式。训练集和测试集的列名称应该保持一致。

第二步，我们来设置参数。

myparam = {
        "DATA_COLUMN": "comment",
        "LABEL_COLUMN": "sentiment",
        "LEARNING_RATE": 2e-5,
        "NUM_TRAIN_EPOCHS":3,
        "bert_model_hub":"https://tfhub.dev/google/bert_chinese_L-12_H-768_A-12/1"
    }

前两行，是把文本、标记对应的列名，指示清楚。

第三行，指定训练速率。你可以阅读原始论文，来进行超参数调整尝试。或者，你干脆保持默认值不变就可以。

第四行，指定训练轮数。把所有数据跑完，算作一轮。这里使用3轮。

如果你希望学习如何使用这些参数，推荐《Python深度学习》这本教材。

最后一行，是说明你要用的 BERT 预训练模型。咱们要做中文文本分类，所以使用的是这个中文预训练模型地址。如果你希望用英文的，可以参考我的 Medium 博客文章以及对应的英文样例代码。

最后一步，我们依次执行代码就好了。

result, estimator = run_on_dfs(train, test, **myparam)

注意，执行这一句，可能需要花费一段时间。做好心理准备。这跟你的数据量和训练轮数设置有关。

在这个过程中，你可以看到，程序首先帮助你把原先的中文文本，变成了 BERT 可以理解的输入数据格式。

当你看到下图中红色圈出文字时，就意味着训练过程终于结束了。

然后你就可以把测试的结果打印出来了。

pretty_print(result)

跟咱们之前的教程（使用同一数据集）对比一下。

当时自己得写那么多行代码，而且需要跑10个轮次，可结果依然没有超过 80% 。这次，虽然只训练了3个轮次，但准确率已经超过了 88% 。

在这样小规模数据集上，达到这样的准确度，不容易。

BERT 性能之强悍，可见一斑。

小结

讲到这里，你已经学会了如何用 BERT 来做中文文本二元分类任务了。希望你会跟我一样开心。

如果你是个资深 Python 爱好者，请帮我个忙。

还记得这条线之前的代码吗？

能否帮我把它们打个包？这样咱们的演示代码就可以更加短小精悍和清晰易用了。

欢迎在咱们的 Github 项目上提交你的代码。如果你觉得这篇教程对你有帮助，欢迎给这个 Github 项目加颗星。谢谢！

祝深度学习愉快！

（本文为 AI大本营转载文章，转载请联系原作者）

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