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yutayamazaki/transformers-examples-ja

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bert-search

BERTの文章埋め込み+ElasticSearchを用いた類似文書検索アプリ。

docker-compose -f docker/docker-compose.yaml up

http://localhost:8000/にアクセスすると以下のページに遷移する。

sentence_embedding

事前学習済みモデルを利用して文章の埋め込み表現を得る。

BertModel.forwardはデフォルトでlast_hidden_statepooler_outputを返す。それぞれの次元は(batch, seq_len, embedding_dim)(batch, embedding_dim)であり、pooler_outputlasy_hidden_state[CLS]トークンに一回linerを通しただけのもの。maxやavgでpoolingしたい場合はコード例のように勝手にやる必要がある。

$ poetry run python src/sentence_embedding.py
result[0].size():  torch.Size([1, 21, 768])
result[1].size():  torch.Size([1, 768])
bert_pooled_embed.size():  torch.Size([768])
avg_pooled_embed.size() torch.Size([768])
max_pooled_embed.size() torch.Size([768])
concat_pooled_embed.size():  torch.Size([1536])

mask_token_prediction

マスクされた単語が何かを予測するタスクでBertの事前学習に利用されるためそのまま利用できる。

$ poetry run python src/mask_token_prediction.py

Some weights of the model checkpoint at cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-word-masking were not used when initializing BertForMaskedLM: ['cls.seq_relationship.weight', 'cls.seq_relationship.bias']
- This IS expected if you are initializing BertForMaskedLM from the checkpoint of a model trained on another task or with another architecture (e.g. initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForPreTraining model).
- This IS NOT expected if you are initializing BertForMaskedLM from the checkpoint of a model that you expect to be exactly identical (initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForSequenceClassification model).
[CLS] 山田 さん が ゴジラ を 見 た の は これ が 初めて でし た 。 巨大 だっ た 。 [SEP]
[CLS] 山田 さん が 映画 を 見 た の は これ が 初めて でし た 。 巨大 だっ た 。 [SEP]
[CLS] 山田 さん が これ を 見 た の は これ が 初めて でし た 。 巨大 だっ た 。 [SEP]
[CLS] 山田 さん が それ を 見 た の は これ が 初めて でし た 。 巨大 だっ た 。 [SEP]
[CLS] 山田 さん が 富士山 を 見 た の は これ が 初めて でし た 。 巨大 だっ た 。 [SEP]

開発用

poetry run flake8 src
poetry run mypy src

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