從11月初開始，Google Research就陸續開源了BERT的各個版本。Google此次開源的BERT是通過TensorFlow高級API—— tf.estimator進行封裝(wrapper)的。因此對于不同數據集的適配，只需要修改代碼中的processor部分，就能進行代碼的訓練、交叉驗證和測試。

奇點機智技術團隊將結合利用BERT在AI-Challenger機器閱讀理解賽道的實踐表現以及多年的NLP經驗積累，為大家奉上BERT在中文數據集上的fine tune全攻略。

在自己的數據集上運行 BERT

BERT的代碼同論文里描述的一致，主要分為兩個部分。一個是訓練語言模型（language model）的預訓練（pretrain）部分。另一個是訓練具體任務(task)的fine-tune部分。在開源的代碼中，預訓練的入口是在run_pretraining.py而fine-tune的入口針對不同的任務分別在run_classifier.py和run_squad.py。其中run_classifier.py適用的任務為分類任務。如CoLA、MRPC、MultiNLI這些數據集。而run_squad.py適用的是閱讀理解(MRC)任務，如squad2.0和squad1.1。

預訓練是BERT很重要的一個部分，與此同時，預訓練需要巨大的運算資源。按照論文里描述的參數，其Base的設定在消費級的顯卡Titan x 或Titan 1080ti(12GB RAM)上，甚至需要近幾個月的時間進行預訓練，同時還會面臨顯存不足的問題。

不過所幸的是谷歌滿足了Issues#2（https://github.com/google-research/bert/issues/2）里各國開發者的請求，針對大部分語言都公布了BERT的預訓練模型。因此在我們可以比較方便地在自己的數據集上進行fine-tune。

下載預訓練模型

對于中文而言，google公布了一個參數較小的BERT預訓練模型。具體參數數值如下所示：

Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters

模型的下載鏈接：（https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip）

對下載的壓縮文件進行解壓，可以看到文件里有五個文件，其中bert_model.ckpt開頭的文件是負責模型變量載入的，而vocab.txt是訓練時中文文本采用的字典，最后bert_config.json是BERT在訓練時，可選調整的一些參數。

修改 processor

任何模型的訓練、預測都是需要有一個明確的輸入，而BERT代碼中processor就是負責對模型的輸入進行處理。我們以分類任務的為例，介紹如何修改processor來運行自己數據集上的fine-tune。在run_classsifier.py文件中我們可以看到，google對于一些公開數據集已經寫了一些processor，如XnliProcessor,MnliProcessor,MrpcProcessor和ColaProcessor。這給我們提供了一個很好的示例，指導我們如何針對自己的數據集來寫processor。

對于一個需要執行訓練、交叉驗證和測試完整過程的模型而言，自定義的processor里需要繼承DataProcessor，并重載獲取label的get_labels和獲取單個輸入的get_train_examples,get_dev_examples和get_test_examples函數。其分別會在main函數的FLAGS.do_train、FLAGS.do_eval和FLAGS.do_predict階段被調用。

這三個函數的內容是相差無幾的，區別只在于需要指定各自讀入文件的地址。

以get_train_examples為例，函數需要返回一個由InputExample類組成的list。InputExample類是一個很簡單的類，只有初始化函數，需要傳入的參數中guid是用來區分每個example的，可以按照train-%d'%(i)的方式進行定義。text_a是一串字符串，text_b則是另一串字符串。在進行后續輸入處理后(BERT代碼中已包含，不需要自己完成) text_a和text_b將組合成[CLS] text_a [SEP] text_b [SEP]的形式傳入模型。最后一個參數label也是字符串的形式，label的內容需要保證出現在get_labels函數返回的list里。

舉一個例子，假設我們想要處理一個能夠判斷句子相似度的模型，現在在data_dir的路徑下有一個名為train.csv的輸入文件，如果我們現在輸入文件的格式如下csv形式：

1,你好,您好0,你好,你家住哪

那么我們可以寫一個如下的get_train_examples的函數。當然對于csv的處理，可以使用諸如csv.reader的形式進行讀入。

defget_train_examples(self,data_dir):file_path=os.path.join(data_dir,'train.csv')withopen(file_path,'r')asf:reader=f.readlines()examples=[]forindex,lineinenumerate(reader):guid='train-%d'%indexsplit_line=line.strip().split(',')text_a=tokenization.convert_to_unicode(split_line[1])text_b=tokenization.convert_to_unicode(split_line[2])label=split_line[0]examples.append(InputExample(guid=guid,text_a=text_a,text_b=text_b,label=label))returnexamples

同時對應判斷句子相似度這個二分類任務，get_labels函數可以寫成如下的形式：

defget_labels(self):return['0','1']

在對get_dev_examples和get_test_examples函數做類似get_train_examples的操作后，便完成了對processor的修改。其中get_test_examples可以傳入一個隨意的label數值，因為在模型的預測（prediction）中label將不會參與計算。

修改 processor 字典

修改完成processor后，需要在在原本main函數的processor字典里，加入修改后的processor類，即可在運行參數里指定調用該processor。

processors={"cola":ColaProcessor,"mnli":MnliProcessor,"mrpc":MrpcProcessor,"xnli":XnliProcessor,"selfsim":SelfProcessor#添加自己的processor}

運行 fine-tune

之后就可以直接運行run_classsifier.py進行模型的訓練。在運行時需要制定一些參數，一個較為完整的運行參數如下所示：

exportBERT_BASE_DIR=/path/to/bert/chinese_L-12_H-768_A-12#全局變量下載的預訓練bert地址exportMY_DATASET=/path/to/xnli#全局變量數據集所在地址pythonrun_classifier.py--task_name=selfsim#自己添加processor在processors字典里的key名--do_train=true--do_eval=true--dopredict=true--data_dir=$MY_DATASET--vocab_file=$BERT_BASE_DIR/vocab.txt--bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json--init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt--max_seq_length=128#模型參數--train_batch_size=32--learning_rate=5e-5--num_train_epochs=2.0--output_dir=/tmp/selfsim_output/#模型輸出路徑

BERT 源代碼里還有什么

在開始訓練我們自己fine-tune的BERT后，我們可以再來看看BERT代碼里除了processor之外的一些部分。

我們可以發現，process在得到字符串形式的輸入后，在file_based_convert_examples_to_features里先是對字符串長度，加入[CLS]和[SEP]等一些處理后，將其寫入成TFrecord的形式。這是為了能在estimator里有一個更為高效和簡易的讀入。

我們還可以發現，在create_model的函數里，除了從modeling.py獲取模型主干輸出之外，還有進行fine-tune時候的loss計算。因此，如果對于fine-tune的結構有自定義的要求，可以在這部分對代碼進行修改。如進行NER任務的時候，可以按照BERT論文里的方式，不只讀第一位的logits，而是將每一位logits進行讀取。

BERT這次開源的代碼，由于是考慮在google自己的TPU上高效地運行，因此采用的estimator是tf.contrib.tpu.TPUEstimator,雖然TPU的estimator同樣可以在gpu和cpu上運行，但若想在gpu上更高效地做一些提升，可以考慮將其換成tf.estimator.Estimator,于此同時model_fn里一些tf.contrib.tpu.TPUEstimatorSpec也需要修改成tf.estimator.EstimatorSpec的形式，以及相關調用參數也需要做一些調整。在轉換成較普通的estimator后便可以使用常用的方式對estimator進行處理，如生成用于部署的.pb文件等。

GitHub Issues 里一些有趣的內容

從google對BERT進行開源開始，Issues里的討論便異常活躍，BERT論文第一作者Jacob Devlin也積極地在Issues里進行回應，在交流討論中，產生了一些很有趣的內容。

在GitHub Issues#95 (https://github.com/google-research/bert/issues/95) 中大家討論了BERT模型在今年AI-Challenger比賽上的應用。我們也同樣嘗試了BERT在AI-Challenger的機器閱讀理解（mrc）賽道的表現。如果簡單得地將mrc的文本連接成一個長字符串的形式，可以在dev集上得到79.1%的準確率。

如果參考openAI的GPT論文(https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf)里multi-choice的形式對BERT的輸入輸出代碼進行修改則可以將準確率提高到79.3%。采用的參數都是BERT默認的參數，而單一模型成績在賽道的test a排名中已經能超過榜單上的第一名。因此，在相關中文的任務中，bert能有很大的想象空間。

在GitHubIssues#123(https://github.com/google-research/bert/issues/123)中，@hanxiao(https://github.com/hanxiao)給出了一個采用ZeroMQ便捷部署BERT的service，可以直接調用訓練好的模型作為應用的接口。同時他將BERT改為一個大的encode模型，將文本通過BERT進行encode，來實現句子級的encode。此外，他對比了多GPU上的性能，發現bert在多GPU并行上的出色表現。

總結

總的來說，Google此次開源的BERT和其預訓練模型是非常有價值的，可探索和改進的內容也很多。相關數據集上已經出現了對BERT進行修改后的復合模型，如squad2.0上哈工大(HIT)的AoA + DA + BERT以及西湖大學（DAMO）的SLQA + BERT。 在感謝google這份付出的同時，我們也可以借此站在巨人的肩膀上，嘗試將其運用在自然語言處理領域的方方面面，讓人工智能的夢想更近一步。