[PyTorch] 如何使用 Hugging Face 所提供的 Transformers —— 以 BERT 為例

Last Updated on 2021-10-27 by Clay

2018 年年底，以 BERT 為首等 Transformer 模型席捲了各大 NLP 競賽的排行榜，並幾乎都有著相當優異的表現。一直以來我都對 BERT 等 Transformer 模型充滿了興趣，故今天便開始動手紀錄該如何使用 Hugging Face 所開發的 Transformers 套件。

本篇文章較少著墨於 BERT 等 Transformer 模型的原理，更多聚焦在如何使用 Transformers 這個套件。雖然這個套件是存在著 Tensorflow 版本，不過由於我本人目前使用都是透過 PyTorch，故這篇心得筆記也會以 PyTorch 作為示範。

---

Transformer 模型概述

首先，BERT 是 Transformer 模型的一種，但究竟什麼是 Transformer 模型呢？基本上，我們可以理解 Transformer 模型架構分成 Encoder (編碼器) 以及 Decoder (解碼器) 的部份。

然而，由於 BERT 為將單詞 (Character) 轉為詞嵌入 (Word Embedding) 的語言模型，故通常我們使用到的，實際上只是 Transformer 模型中的 Encoder。

---

如何使用 BERT

剛剛簡單說明了 BERT 是 Transformer 模型的一種，現在來簡單介紹一下什麼是 BERT。

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是由 Google 研究人員發表的論文，並證明了雙向訓練的語言模型比單向更好。

那麼，我們該如何使用 BERT 在我們自己的下游任務中呢？

首先，我們先使用以下指令安裝 Hugging Face 的 Transformers 套件：

pip3 install transformers

如果 Python 環境中沒有 PyTorch 以及 Tensorflow，那麼很有可能會在後頭使用 transformers 套件時發生 Core dump 的問題，最好先確認系統中裝有 PyTorch 以及 Tensorflow。

而要使用 BERT 轉換文字成向量，首先我們需要把我們的文字轉換成 BERT 模型當中單個 Token 的編號，並把我們的輸入都 Padding 成一樣的長度，然後提出一個句子的 Mask (遮罩，後面程式碼會解釋)，然後就能使用 Hugging Face 事先訓練好的 Pre-trained 模型了。

以下來看個簡單的示範：

# coding: utf-8
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences


# Tokenizer and Bert Model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
embedding = AutoModel.from_pretrained('bert-base-chinese')


# Preprocess
sent = '今天天氣真 Good。'
sent_token = tokenizer.encode(sent)
sent_token_padding = pad_sequences([sent_token], maxlen=10, padding='post', dtype='int')
masks = [[float(value>0) for value in values] for values in sent_token_padding]

print('sent:', sent)
print('sent_token:', sent_token)
print('sent_token_padding:', sent_token_padding)
print('masks:', masks)
print('\n')


# Convert
inputs = torch.tensor(sent_token_padding)
masks = torch.tensor(masks)
embedded, _ = embedding(inputs, attention_mask=masks)
print('embedded shape:', embedded.shape)

Output:

sent: 今天天氣真 Good。
sent_token: [101, 791, 1921, 1921, 3706, 4696, 100, 511, 102]
sent_token_padding: [[ 101 791 1921 1921 3706 4696 100 511 102 0]]
masks: [[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0]]

embedded shape: torch.Size([1, 10, 768])

首先，我們必須先初始化我們的 Tokenizer 以及 Model，在這裡由於我要處理中文，故我的模型選擇為 "bert-base-chinese"。

接著，我使用 tokenizer.encode() 將我的句子編碼成 BERT 中所需要的編號，每個編號對應著一個『字』(Character)，最前方為 [CLS]，最後方為 [SEP]，這是 BERT 所需要的輸入格式。

都轉為 torch.tensor 的型態後，輸入建立好的 "embedding" (在這裡即為 BERT 模型)，就可以得到最後的輸出。

除了直接使用 encode() 之外，也可以使用 convert_token_to_ids() 來轉換 —— convert_token_to_ids() 可以讓我們一口氣放入前後文，並使用 [SEP] 符號隔開。

看個簡單的例子：

# coding: utf-8
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences


# Tokenizer and Bert Model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
embedding = AutoModel.from_pretrained('bert-base-chinese')


# Preprocess
sent = '今天天氣真 Good。'
sent_token = ['[CLS]'] + tokenizer.tokenize(sent) + ['[SEP]']
sent_token_encode = tokenizer.convert_tokens_to_ids(sent_token)
sent_token_decode = tokenizer.convert_ids_to_tokens(sent_token_encode)

print('sent:', sent)
print('sent_token:', sent_token)
print('encode:', sent_token_encode)
print('decode:', sent_token_decode)

Output:

sent: 今天天氣真 Good。
sent_token: ['[CLS]', '今', '天', '天', '氣', '真', '[UNK]', '。', '[SEP]']
encode: [101, 791, 1921, 1921, 3706, 4696, 100, 511, 102]
decode: ['[CLS]', '今', '天', '天', '氣', '真', '[UNK]', '。', '[SEP]']

除了編碼之外，也可以還原回我們本來輸入的字串。順帶一提，由於我使用的是中文預訓練的模型，故 "Good" 沒有相對應的編號，只能使用 [UNK] 符號遮蔽起來。

Transformers 的基本使用方法就是這樣了，如果想要嘗試更多不同的模型，可以參考以下這個網址：https://huggingface.co/models

不過若是要真實使用 BERT 模型，可能還是需要經過 Fine-tune 來讓 BERT 轉換的 Embedding 更適合你的任務，可能可以將其放在 PyTorch 你建立的模型架構中的第一層一同訓練，大致上架構可以參考：

# coding: utf-8
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel


# Bert-BiGRU-Classifier
class BiGRU(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(BiGRU, self).__init__()
        self.embedding = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
        self.gru = nn.GRU(
            input_size=768,
            hidden_size=768,
            dropout=0.3,
            num_layers=5,
            bidirectional=True,
            batch_first=True,
        )

        self.fc_1 = nn.Linear(768, 1)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, tokens, masks=None):
        # BERT
        embedded, _ = self.embedding(tokens, attention_mask=masks)
        cls_vector = embedded[:, 0, :]
        cls_vector = cls_vector.view(-1, 1, 768)

        # GRU
        _, hidden = self.gru(cls_vector)
        hidden = hidden[-1]

        # Fully-connected layer
        outputs = self.fc_1(hidden.squeeze(0))
        outputs = self.sigmoid(outputs).view(-1)

        return outputs

---

References

• https://huggingface.co/transformers/model_doc/bert.html
• https://github.com/huggingface/transformers
• https://huggingface.co/transformers/quickstart.html
• https://towardsdatascience.com/bert-for-dummies-step-by-step-tutorial-fb90890ffe03

---

Read More

• [PyTorch] 提取模型權重或模型層的方法筆記
• [PyTorch] 使用 Embedding 層進行文字處理
• [PyTorch] LSTM 的原理與輸入輸出格式紀錄