BERT：自然语言处理的新里程碑

NLP（五十二）在BERT模型中添加自己的词汇
在自然语言处理（NLP）中，预训练模型如BERT已经证明了其在多种任务上的有效性。然而，有时候我们可能需要在BERT模型中使用一些我们自己定义的词汇或短语。这篇文章将向你展示如何在BERT模型中添加自己的词汇。

创建自定义词汇表
首先，我们需要创建一个自定义的词汇表。这个词汇表将包含我们希望在BERT模型中使用的所有自定义词汇和短语。我们可以使用任何文本文件来创建这个词汇表，其中每行只包含一个词汇或短语。
加载自定义词汇表
接下来，我们需要加载我们刚刚创建的自定义词汇表。这可以通过使用Python的pickle库来完成。以下是加载自定义词汇表的代码示例：
```
import pickle
with open('custom_vocab.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
words = f.readlines()
words = [word.strip() for word in words]
pickle.dump(words, 'custom_vocab.pkl')
```

修改BERT模型的输入
现在我们需要修改BERT模型的输入过程，以便它能够接受我们的自定义词汇。这通常涉及到修改预处理脚本，以便它能够读取我们的自定义词汇表，并将这些词汇添加到模型输入的起始词（[unused0]）或终止词（[unused1]）的位置。
下面是一个修改后的预处理脚本示例：

# 导入必要的库
from transformers import BertTokenizer
# 加载自定义词汇表
with open('custom_vocab.pkl', 'rb') as f:
custom_words = pickle.load(f)
# 初始化tokenizer和tokenizer对象
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer_kwargs = {'add_prefix_space': True}
# 修改tokenizer的encode函数，以接受自定义词汇
def custom_encode(text, **kwargs):
input_ids = tokenizer.encode(text, **kwargs)
custom_input_ids = [0] + [tokenizer.vocab[word] if word in tokenizer.vocab else tokenizer.vocab['[unused0]'] for word in custom_words] + input_ids + [tokenizer.vocab['[unused1]']]
return custom_input_ids

使用自定义词汇
现在我们可以在任何使用BERT模型的地方使用我们的自定义词汇了。只需将我们的自定义词汇添加到模型的输入中，然后使用修改后的预处理脚本将其转换为模型可以接受的输入格式即可。例如：
```
text = "This is an example sentence using our custom vocabulary word: keras."
input_ids = custom_encode(text)
input_ids = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0)  # Batch size of 1
```

BERT：自然语言处理的新里程碑

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