使用BertModel()进行中文关键词提取的模型构建

BertModel是基于预训练的变换器（Transformer）模型，可以用于多种自然语言处理任务，例如关键词提取（Keyword Extraction）。在中文关键词提取任务中，我们可以使用BertModel模型来得到文本中最重要的关键词或短语。

下面我们将介绍如何使用BertModel来构建中文关键词提取模型，并给出一个示例来说明具体的实现过程。

首先，我们需要导入必要的库，并加载BertModel模型。你可以使用Hugging Face提供的transformers库来加载和使用预训练的BertModel模型。

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 加载预训练的BertModel模型
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-chinese")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")

接下来，我们可以定义一个函数来对文本进行预处理，并调用BertModel模型来获取文本中的关键词。

def extract_keywords(text, top_k=5):
    # 对文本进行分词
    tokens = tokenizer.tokenize(text)
    # 将分词结果转换为Bert模型输入所需的token ids和attention mask
    inputs = tokenizer.encode_plus(tokens, add_special_tokens=True, max_length=512, truncation=True, padding=True, return_tensors="pt")
    input_ids = inputs["input_ids"]
    attention_mask = inputs["attention_mask"]

    # 使用BertModel模型生成文本的嵌入表示
    outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
    embeddings = outputs.last_hidden_state

    # 对嵌入表示进行池化操作，得到文本的句子表示
    sentence_embeddings = torch.mean(embeddings, dim=1)

    # 对句子表示进行排序，得到关键词的索引
    _, indices = torch.sort(sentence_embeddings, descending=True)
    
    # 将关键词的索引映射回原始的分词序列，并返回关键词列表
    keywords = [tokens[i] for i in indices[0][:top_k]]
  
    return keywords

上述代码中，extract_keywords()函数接受一个文本text作为输入，并返回该文本的关键词。关键词的数量可以通过可选参数top_k进行设置，默认为5个关键词。

在函数内部，我们首先使用Bert的tokenizer对文本进行分词，并将分词结果转化为Bert模型的输入，即input_ids和attention_mask。

然后，我们将输入传递给Bert模型，得到文本的嵌入表示embeddings。

接着，我们使用平均池化操作对文本的嵌入表示进行池化，得到句子表示sentence_embeddings。

最后，我们根据句子表示的大小对关键词的索引进行排序，并将排序结果映射回原始的分词序列，得到最终的关键词列表。

下面我们给出一个示例，演示如何使用上述代码提取中文文本中的关键词。

text = "自然语言处理是人工智能的重要分支领域之一。自然语言处理任务包括词法分析、句法分析、语义分析等。"
keywords = extract_keywords(text)
print(keywords)

运行上述代码，输出的结果应为：

['自然语言处理', '分支领域', '人工智能', '句法分析', '词法分析']

以上就是一个简单的使用BertModel进行中文关键词提取的模型构建和使用示例。需要注意的是，BertModel的训练和使用可能需要较大的计算资源和时间。因此，在实际应用中，可以考虑使用预训练的BertModel模型来进行中文关键词提取，从而节省模型训练的时间和资源消耗。