1 简介

          有关BERT的知识点可以参考如下链接 ，这里使用官方预训练好的BERT模型，在SQuAD v1.1上进行微调。BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding_SU_ZCS的博客-CSDN博客

         BERT开源代码：https://github.com/google-research/bert。

2 下载预训练模型

①

模型名称	BERT-BASE-UNCASED
结构	层数：12，隐藏单元：768，Attention：12
链接	https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/uncased_L-12_H-768_A-12.zip

        解压后得到vocab.txt（词表，里边全部为小写），bert_config.json（模型参数），bert_model（包含三个ckpt三个文件。二进制文件，存放了模型预训练权重等）。新建文件夹BERT_BASE_UNCASED_DIR，将几个文件放入BERT_BASE_UNCASED_DIR下。

②

模型名称	BERT-BASE-CASED
结构	层数：12，隐藏单元：768，Attention：12
链接	https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/cased_L-12_H-768_A-12.zip

           新建文件夹BERT_BASE_CASED_DIR，将几个文件放入BERT_BASE_CASED_DIR下。

       两者区别：UNCASED不支持小写，词表中只有小写字母，文本中的大写字母需要全部降为小写字母。UNCASED不支持小写，词表中大小写字母都有，文本中的大写字母不需要降小处理。

③

模型名称	BERT-LARGE-UNCASED
结构	层数：24，隐藏单元：1024，Attention：16
链接	https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/uncased_L-24_H-1024_A-16.zip

     新建文件夹BERT_LARGE_UNCASED_DIR，将几个文件放入BERT_LARGE_UNCASED_DIR下。

④

模型名称	BERT-LARGE-CASED
结构	层数：24，隐藏单元：1024，Attention：16
链接	https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/cased_L-24_H-1024_A-16.zip

     新建文件夹BERT_LARGE_CASED_DIR，将几个文件放入BERT_LARGE_CASED_DIR下。

3 微调

3.1 SQuAD 1.1 

3.1.1 BERT_BASE_UNCASED_DEV

       首先下载Squad 1.1的数据集，得到train-v1.1.json和dev-v1.1.json。在bert-master目录下新建文件夹SQUAD_DIR _v1，将train-v1.1.json和dev-v1.1.json放入其中，链接：

https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/dataset/train-v1.1.json
https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/dataset/dev-v1.1.json

       在bert-master文件夹下新建BERT_BASE_UNCASED_DEV，用于存放微调模型的参数、验证集结果。执行如下命令进行微调和在验证集上测试:

python run_squad.py \
  --vocab_file=BERT_BASE_UNCASED_DIR/vocab.txt \
  --bert_config_file=BERT_BASE_UNCASED_DIR/bert_config.json \
  --init_checkpoint=BERT_BASE_UNCASED_DIR/bert_model.ckpt \
  --do_train=True \
  --train_file=SQUAD_DIR_v1/train-v1.1.json \
  --do_predict=True \
  --predict_file=SQUAD_DIR_v1/dev-v1.1.json \
  --train_batch_size=12 \
  --learning_rate=3e-5 \
  --num_train_epochs=2.0 \
  --max_seq_length=384 \
  --doc_stride=128 \
  --output_dir=BERT_BASE_UNCASED_DEV

   GPU用的P100，用了四块，大约两个多小时微调完成。可以看到BERT_BASE_UNCASED_DEV有如下，其中predictions为验证集的预测结果。 

接下来执行评估，执行如下命令：

python SQUAD_DIR_v1/evaluate-v1.1.py SQUAD_DIR_v1/dev-v1.1.json BERT_BASE_UNCASED_DEV/predictions.json 

结果：EM：0.8059   F1：0.8814

3.1.2 BERT_BASE_CASED_DEV

      在bert-master文件夹下新建BERT_BASE_CASED_DEV，用于存放微调模型的参数、验证集结果。执行如下命令进行微调和在验证集上测试:

python run_squad.py \
  --vocab_file=BERT_BASE_CASED_DIR/vocab.txt \
  --bert_config_file=BERT_BASE_CASED_DIR/bert_config.json \
  --init_checkpoint=BERT_BASE_CASED_DIR/bert_model.ckpt \
  --do_train=True \
  --train_file=SQUAD_DIR_v1/train-v1.1.json \
  --do_predict=True \
  --predict_file=SQUAD_DIR_v1/dev-v1.1.json \
  --train_batch_size=12 \
  --learning_rate=3e-5 \
  --num_train_epochs=2.0 \
  --max_seq_length=384 \
  --doc_stride=128 \
  --output_dir= BERT_BASE_CASED_DEV

结果：EM:0.7999   F1:0.8790

3.1.3 BERT_BASE_CASED_DEV（do_lower_case=False）

       在bert-master文件夹下新建BERT_BASE_CASED_DLF_DEV，用于存放微调模型的参数、验证集结果。执行如下命令进行微调和在验证集上测试:

python run_squad.py \
  --vocab_file=BERT_BASE_CASED_DIR/vocab.txt \
  --bert_config_file=BERT_BASE_CASED_DIR/bert_config.json \
  --init_checkpoint=BERT_BASE_CASED_DIR/bert_model.ckpt \
  --do_train=True \
  --train_file=SQUAD_DIR_v1/train-v1.1.json \
  --do_predict=True \
  --predict_file=SQUAD_DIR_v1/dev-v1.1.json \
  --train_batch_size=12 \
  --learning_rate=3e-5 \
  --do_lower_case=False \
  --num_train_epochs=2.0 \
  --max_seq_length=384 \
  --doc_stride=128 \
  --output_dir= BERT_BASE_CASED_DLF_DEV

结果：EM:0.8137    F1:0.8863

3.1.4 BERT_LARGE_UNCASED_DEV 

       在bert-master文件夹下新建BERT_LARGE_UNCASED_DEV，用于存放微调模型的参数、验证集结果。执行如下命令进行微调和在验证集上测试:

python run_squad.py \
  --vocab_file=BERT_LARGE_UNCASED_DIR/vocab.txt \
  --bert_config_file=BERT_LARGE_UNCASED_DIR/bert_config.json \
  --init_checkpoint=BERT_LARGE_UNCASED_DIR/bert_model.ckpt \
  --do_train=True \
  --train_file=SQUAD_DIR_v1/train-v1.1.json \
  --do_predict=True \
  --predict_file=SQUAD_DIR_v1/dev-v1.1.json \
  --train_batch_size=2 \
  --learning_rate=3e-5 \
  --num_train_epochs=2.0 \
  --max_seq_length=384 \
  --doc_stride=128 \
  --output_dir=BERT_LARGE_UNCASED_DEV

我训练时的显卡内存16G，内存太小，所以将train_batch改为2

结果：EM：0.8257   F1：0.8984

3.1.5 BERT_LARGE_CASED_DEV 

      在bert-master文件夹下新建BERT_LARGE_CASED_DEV，用于存放微调模型的参数、验证集结果。执行如下命令进行微调和在验证集上测试:

python run_squad.py \
  --vocab_file=BERT_LARGE_CASED_DIR/vocab.txt \
  --bert_config_file=BERT_LARGE_CASED_DIR/bert_config.json \
  --init_checkpoint=BERT_LARGE_CASED_DIR/bert_model.ckpt \
  --do_train=True \
  --train_file=SQUAD_DIR_v1/train-v1.1.json \
  --do_predict=True \
  --predict_file=SQUAD_DIR_v1/dev-v1.1.json \
  --train_batch_size=2 \
  --learning_rate=3e-5 \
  --num_train_epochs=2.0 \
  --max_seq_length=384 \
  --doc_stride=128 \
  --output_dir=BERT_LARGE_CASED_DEV

结果：EM：0.8279    F1：0.8975

3.1.6 BERT_LARGE_CASED_DEV（do_lower_case=False） 

       在bert-master文件夹下新建BERT_LARGE_CASED_DLF_DEV，用于存放微调模型的参数、验证集结果。执行如下命令进行微调和在验证集上测试:

python run_squad.py \
  --vocab_file=BERT_LARGE_CASED_DIR/vocab.txt \
  --bert_config_file=BERT_LARGE_CASED_DIR/bert_config.json \
  --init_checkpoint=BERT_LARGE_CASED_DIR/bert_model.ckpt \
  --do_train=True \
  --train_file=SQUAD_DIR_v1/train-v1.1.json \
  --do_predict=True \
  --predict_file=SQUAD_DIR_v1/dev-v1.1.json \
  --train_batch_size=2 \
  --learning_rate=3e-5 \
  --do_lower_case=False \
  --num_train_epochs=2.0 \
  --max_seq_length=384 \
  --doc_stride=128 \
  --output_dir= BERT_LARGE_CASED_DLF_DEV

结果：EM：0.8367   F1：0.9020

4 汇总

模型	微调时间	EM	F1
BERT_BASE_UNCASED（vocab小写，将所有文本降为小写）	2h	0.8059	0.8814
BERT_BASE_CASED（vocab大写，将所有文本降为小写）	2h30min	0.7999	0.8790
BERT_BASE_CASED（do_lower_case=False）（vocab大写，不需要将所有文本降为小写）	2h30min	0.8137	0.8896
BERT_LARGE_UNCASED（vocab小写，将所有文本降为小写）	8h30min	0.8257	0.8984
BERT_LARGE_CASED（vocab大写，将所有文本降为小写）	11h20min	0.8279	0.8975
BERT_LARGE_CASED（do_lower_case=False）（vocab大写，不需要将所有文本降为小写）	11h20min	0.8367	0.9020

5 测试

有测试文本test.json

{"data": [{"title": "test1", "paragraphs": [{"context": "Some time ago, Jack Ma was photographed on vacation in Spain, wearing a white ball cap and a golf suit, looking very comfortable, and the yacht he had previously purchased for $200 million was moored on the shore. Many netizens lamented that this is really the standard leisure life of the rich.", "qas": [{"answers": [{"answer_start": 17, "text": "Jack Ma"}], "question": "Who went on vacation to Spain?", "id": "0"}]}]}],"version":"1.1"}

原文：前段时间，马云被拍到在西班牙度假，头戴白色球帽，身穿高尔夫服，看上去很舒服，而他之前斥资2亿美元购买的游艇就停泊在岸边。 不少网友感叹，这真是有钱人的标准休闲生活。

问题：谁去了西班牙度假

答案：马云

执行推理命令：

python run_squad.py \
  --vocab_file=BERT_LARGE_CASED_DLF_DEV/vocab.txt \
  --bert_config_file=BERT_LARGE_CASED_DLF_DEV/bert_config.json \
  --init_checkpoint=BERT_LARGE_CASED_DLF_DEV/bert_model.ckpt \
  --do_predict=True \
  --predict_file=test.json \
  --train_batch_size=2 \
  --learning_rate=3e-5 \
  --do_lower_case=False \
  --num_train_epochs=2.0 \
  --max_seq_length=384 \
  --doc_stride=128 \
  --output_dir=test

得到预测答案：

{
    "0": "Jack Ma",
}