使用pytorch_pretrained_bert.modeling库中的BertModel()模型进行中文短文本分类的技巧

使用pytorch_pretrained_bert库中的BertModel模型进行中文短文本分类需要通过以下步骤进行：

1. 环境准备：

首先，确保已经安装了pytorch_pretrained_bert库和其依赖项。可以通过以下命令来安装：

   pip install pytorch_pretrained_bert
   

2. 导入必要的库和模块：

   import torch
   from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer, BertModel
   

3. 加载预训练的BERT模型：

可以使用BertModel.from_pretrained()方法加载预训练的BERT模型。例如，加载中文预训练的BERT-base模型可以使用以下代码：

   model_name = 'bert-base-chinese'
   model = BertModel.from_pretrained(model_name)
   

4. 加载并使用BertTokenizer进行分词：

需要使用BertTokenizer对文本进行分词，得到输入模型的token IDs和attention masks。示例如下：

   tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
   text = "这是一段需要分类的文本。"
   tokenized_text = tokenizer.tokenize(text)
   # 输出分词后的结果（不包括特殊标记[CLS]和[SEP]）：['这', '是', '一', '段', '需', '要', '分', '类', '的', '文', '本', '。']
   
   # 添加特殊标记[CLS]和[SEP]
   tokenized_text = ['[CLS]'] + tokenized_text + ['[SEP]']
   
   # 获取输入Bert模型的token IDs
   input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text)
   
   # 构造attention mask
   attention_mask = [1] * len(input_ids)
   

5. 将token IDs和attention masks转换为PyTorch张量并传入BERT模型：

   input_ids = torch.tensor([input_ids])
   attention_mask = torch.tensor([attention_mask])
   with torch.no_grad():
       encoded_layers, _ = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
   

6. 利用BERT模型的输出进行分类任务：

BERT模型的输出是多层的隐藏状态（encoded_layers），可以根据任务需要选择其中某些层进行下游任务。

例如，可以使用最顶层的隐藏状态（encoded_layers[-1]）作为输入进行分类：

   classifier_input = encoded_layers[-1][:, 0, :]
   # classifier_input是batch_size x hidden_size的张量，可以将其传入分类器进行分类任务
   

以上是使用pytorch_pretrained_bert库中的BertModel模型进行中文短文本分类的基本流程。可以根据具体任务的不同进行一些细微的调整。