使用pytorch_pretrained_bert.modeling库中的BertModel()模型进行中文文本生成的技巧

为了使用pytorch_pretrained_bert库中的BertModel()模型进行中文文本生成，以下是关于如何加载和使用BertModel()的一些技巧和示例代码。

首先，确保已经安装pytorch_pretrained_bert库。可以通过以下命令安装该库：

pip install pytorch_pretrained_bert

接下来，导入必要的库：

from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer, BertModel
import torch

BertTokenizer用于将文本转换为Bert模型接受的输入格式。BertModel是我们要使用的预训练模型。

加载预训练的BertModel：

model_name = 'bert-base-chinese'  # 预训练模型的名称
model = BertModel.from_pretrained(model_name)

通过这行代码，我们成功加载了一个预训练的BertModel。注意，我们使用了名为'bert-base-chinese'的预训练模型，这是一个在中文文本上进行预训练的Bert模型。还有其他可用的预训练模型，您可以根据需要选择适合您的模型。在加载预训练模型后，可以选择将模型转换为CUDA tensor：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

在准备好模型之后，我们需要将文本转换为模型接受的输入格式。为了实现这一点，我们使用BertTokenizer。

根据预训练模型的不同，使用不同的tokenizer。对于'bert-base-chinese'模型，我们使用BertTokenizer的from_pretrained方法加载tokenizer：

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)

现在我们已经准备好将文本转换为模型输入。假设我们要生成一个长度为10的文本片段：

text = "这是一个示例句子。"

接下来，我们使用tokenizer将文本转换为模型输入：

tokenized_text = tokenizer.tokenize(text)  # 分词
indexed_tokens = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text)  # 将分词转换为token ids
segments_ids = [0] * len(indexed_tokens)  # BERT模型只需要一个segments tensor

现在我们已经获得了分词后的文本、对应的token ids和segments tensor。我们可以将这些转换为PyTorch tensors并传递给BertModel进行生成。

tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens]).to(device)
segments_tensors = torch.tensor([segments_ids]).to(device)

with torch.no_grad():
    encoded_layers, _ = model(tokens_tensor, segments_tensors)

在上面的代码中，我们将转换后的token ids和segments tensor转换为PyTorch tensors，并将它们传递给BertModel以获得生成的编码层。由于我们只需要生成文本，我们只关心最后一个编码层encoded_layers[-1]。

现在我们可以使用生成的编码层生成新的文本。以下是一个示例函数，该函数使用给定的输入文本生成指定长度的新文本片段：

def generate_text(input_text, length=10):
    model.eval()

    tokenized_text = tokenizer.tokenize(input_text)
    indexed_tokens = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text)
    segments_ids = [0] * len(indexed_tokens)

    tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens]).to(device)
    segments_tensors = torch.tensor([segments_ids]).to(device)

    with torch.no_grad():
        encoded_layers, _ = model(tokens_tensor, segments_tensors)
    
    generated_text = []

    for _ in range(length):
        inputs = torch.cat((tokens_tensor, segments_tensors), dim=2)

        with torch.no_grad():
            _, predictions = model(inputs)
        
        predicted_index = torch.argmax(predictions[0, -1, :]).item()

        predicted_token = tokenizer.convert_ids_to_tokens([predicted_index])[0]
        generated_text.append(predicted_token)
        
        tokens_tensor = torch.cat((tokens_tensor, torch.tensor([[predicted_index]]).to(device)), dim=1)
        segments_tensors = torch.cat((segments_tensors, torch.tensor([[0]]).to(device)), dim=1)
    
    return input_text + "".join(generated_text)

这个函数首先转换输入文本，并使用BertModel生成编码层。接下来，它使用这些编码层生成新的文本，直到所需长度。最后，它会返回原始输入文本与生成文本的组合。

让我们使用一个示例来测试生成器函数：

input_text = "这是一个示例句子。"
generated_text = generate_text(input_text, length=10)
print(generated_text)

这将生成一个长度为10的新文本片段，并将其与原始输入文本组合在一起打印出来。

这就是使用pytorch_pretrained_bert的BertModel()模型进行中文文本生成的技巧和示例。您可以根据需要进一步调整和优化生成器函数。