python人工智能 NLP BERT 文本生成: 用 BERT 实现一个 NLP 文本生成任务，代码方案分享1(图文详解)

python人工智能 NLP BERT 文本生成: 用 BERT 实现一个 NLP 文本生成任务，代码方案分享

背景与用途

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，它可以理解文本的上下文，并生成连贯的文本。BERT 已经在各种 NLP 任务中取得了最先进的效果，包括文本生成。

文本生成是一种 NLP 任务，它要求模型根据给定的文本或提示生成新的文本。文本生成可以用于各种应用，例如聊天机器人、机器翻译和摘要生成。

代码结构

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 加载预训练的 BERT 模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 定义文本生成函数
def generate_text(prompt, max_length=20):
  """
  生成文本

  参数：
    prompt: 提示文本
    max_length: 生成的文本的最大长度

  返回：
    生成的文本
  """

  # 将提示文本分词并转换成张量
  input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')

  # 将张量输入到 BERT 模型中
  outputs = model(input_ids)

  # 获取模型的输出
  last_hidden_state = outputs.last_hidden_state

  # 将模型的输出转换成张量
  next_token_logits = last_hidden_state[:, -1, :]

  # 从模型的输出中采样下一个词
  next_token_id = torch.argmax(next_token_logits, dim=-1)

  # 将下一个词添加到生成的文本中
  generated_text = prompt + tokenizer.decode([next_token_id.item()])

  # 如果生成的文本的长度达到最大长度，则返回生成的文本
  if len(generated_text) >= max_length:
    return generated_text

  # 否则，递归调用文本生成函数
  else:
    return generate_text(generated_text, max_length)

# 使用文本生成函数生成文本
generated_text = generate_text('今天天气真好，')

# 打印生成的文本
print(generated_text)

代码解释