Tensorflow bert标记化未知词

在TensorFlow中使用BERT模型时，处理未知词（OOV，Out-Of-Vocabulary）是一个常见的问题

使用WordPiece Tokenization：

BERT默认使用WordPiece分词器，它可以将单词分解为子词。这种方法有助于处理未知词，因为它可以将未知词分解为已知的子词。要使用WordPiece分词器，请确保在预处理数据时使用tokenizers库。

from tokenizers import BertWordPieceTokenizer

tokenizer = BertWordPieceTokenizer('bert-base-uncased-vocab.txt')
tokens = tokenizer.encode("Hello, world!")

使用Masked Language Model (MLM)：

BERT模型在预训练阶段使用了Masked Language Model任务，该任务要求模型预测被遮盖的单词。因此，在处理未知词时，可以使用MLM来预测这些词。

import tensorflow as tf
from transformers import BertTokenizer, TFBertForMaskedLM

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = TFBertForMaskedLM.from_pretrained('bert-base-uncased')

text = "Hello, [MASK]!"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="tf")
outputs = model(inputs)
predictions = tf.argmax(outputs.logits, axis=-1)
predicted_token = tokenizer.decode(predictions[0][0])

使用字符级别的嵌入：

另一种处理未知词的方法是使用字符级别的嵌入。这种方法将每个字符视为一个标记，而不是将单词分解为子词。这有助于处理未知词，因为即使单词不在词汇表中，其字符仍然可以在嵌入空间中表示。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

vocab_size = 1000
embedding_dim = 16
max_length = 100

inputs = tf.keras.Input(shape=(max_length,))
embedding_layer = Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=max_length)(inputs)
lstm_layer = LSTM(64)(embedding_layer)
outputs = Dense(vocab_size, activation='softmax')(lstm_layer)

model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

总之，在TensorFlow中使用BERT模型处理未知词时，可以尝试使用WordPiece分词器、Masked Language Model或字符级别的嵌入。这些方法可以帮助您更好地处理未知词，从而提高模型的性能。