BERT 模型是一种 NLP 预训练技术，本文不介绍 BERT 的原理，主要关注如何快速上手使用 BERT 模型生成词向量用于下游任务。

Google 已经公开了 TensorFlow 版本的[预训练模型和代码]
（https://github.com/google-research/bert），可以用于生成词向量，但是还有更简单的方法：直接调用封装好的库 bert-as-service 。

使用 bert-as-service 生成词向量
bert-as-service 是腾讯 AI Lab 开源的一个 BERT 服务，它让用户可以以调用服务的方式使用 BERT 模型而不需要关注 BERT 的实现细节。bert-as-service 分为客户端和服务端，用户可以从 python 代码中调用服务，也可以通过 http 的方式访问。

安装
使用 pip 命令进行安装，客户端与服务端可以安装在不同的机器上：

pip install bert-serving-server # 服务端
pip install bert-serving-client # 客户端，与服务端互相独立

其中，服务端的运行环境为 Python >= 3.5 和 Tensorflow >= 1.10

客户端可以运行于 Python 2 或 Python 3

下载预训练模型
根据 NLP 任务的类型和规模不同，Google 提供了多种预训练模型供选择：

BERT-Base, Chinese: 简繁体中文, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters
BERT-Base, Multilingual Cased: 多语言（104 种）, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters
BERT-Base, Uncased: 英文不区分大小写（全部转为小写）, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters
BERT-Base, Cased: 英文区分大小写, 12-layer, 768-hidden, 12-heads , 110M parameters
也可以使用中文效果更好的哈工大版 BERT：

Chinese-BERT-wwm
以上列出了几个常用的预训练模型，可以到 这里 查看更多。

解压下载到的 .zip 文件以后，会有 6 个文件：

TensorFlow 模型文件（bert_model.ckpt) 包含预训练模型的权重，模型文件有三个
字典文件（vocab.txt) 记录词条与 id 的映射关系
配置文件（bert_config.json ) 记录模型的超参数
启动 BERT 服务
使用 bert-serving-start 命令启动服务：
bert-serving-start -model_dir /tmp/english_L-12_H-768_A-12/ -num_worker=2
其中，-model_dir 是预训练模型的路径，-num_worker 是线程数，表示同时可以处理多少个并发请求
如果启动成功，服务器端会显示：

在客户端获取句向量
可以简单的使用以下代码获取语料的向量表示：

from bert_serving.client import BertClient
bc = BertClient()
doc_vecs = bc.encode(['First do it', 'then do it right', 'then do it better'])

```doc_vecs 是一个 numpy.ndarray ，它的每一行是一个固定长度的句子向量，长度由输入句子的最大长度决定。如果要指定长度，可以在启动服务使用 max_seq_len 参数，过长的句子会被从右端截断。

BERT 的另一个特性是可以获取一对句子的向量，句子之间使用 ||| 作为分隔，例如：

```cpp
bc.encode(['First do it ||| then do it right'])

获取词向量
启动服务时将参数 pooling_strategy 设置为 None ：

bert-serving-start -pooling_strategy NONE -model_dir /tmp/english_L-12_H-768_A-12/
这时的返回是语料中每个 token 对应 embedding 的矩阵

bc = BertClient()
vec = bc.encode(['hey you', 'whats up?'])

vec  # [2, 25, 768]
vec[0]  # [1, 25, 768], sentence embeddings for `hey you`
vec[0][0]  # [1, 1, 768], word embedding for `[CLS]`
vec[0][1]  # [1, 1, 768], word embedding for `hey`
vec[0][2]  # [1, 1, 768], word embedding for `you`
vec[0][3]  # [1, 1, 768], word embedding for `[SEP]`
vec[0][4]  # [1, 1, 768], word embedding for padding symbol
vec[0][25]  # error, out of index!

远程调用 BERT 服务
可以从一台机器上调用另一台机器的 BERT 服务：

# on another CPU machine
from bert_serving.client import BertClient
bc = BertClient(ip='xx.xx.xx.xx')  # ip address of the GPU machine
bc.encode(['First do it', 'then do it right', 'then do it better'])

这个例子中，只需要在客户端 pip install -U bert-serving-client

其他
配置要求
BERT 模型对内存有比较高的要求，如果启动时一直卡在 load graph from model_dir 可以将 num_worker 设置为 1 或者加大机器内存。

处理中文是否要提前分词
在计算中文向量时，可以直接输入整个句子不需要提前分词。因为 Chinese-BERT 中，语料是以字为单位处理的，因此对于中文语料来说输出的是字向量。

举个例子，当用户输入：

bc.encode(['hey you', 'whats up?', '你好么？', '我 还 可以'])

实际上，BERT 模型的输入是：

tokens: [CLS] hey you [SEP]
input_ids: 101 13153 8357 102 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
input_mask: 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

tokens: [CLS] what ##s up ? [SEP]
input_ids: 101 9100 8118 8644 136 102 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
input_mask: 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

tokens: [CLS] 你 好 么 ？ [SEP]
input_ids: 101 872 1962 720 8043 102 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
input_mask: 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

tokens: [CLS] 我 还 可 以 [SEP]
input_ids: 101 2769 6820 1377 809 102 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
input_mask: 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

在英语中词条化后的 ##something 是什么
当某个词在不在词典中时，使用最长子序列的方法进行词条化，例如：

input = "unaffable"
tokenizer_output = ["un", "##aff", "##able"]

参考资料
https://github.com/google-research/bert
https://github.com/hanxiao/bert-as-service

self.graph_path, self.bert_config = pool.apply(optimize_graph, (self.args,))
TypeError: ‘NoneType’ object is not iterable

from google.protobuf.pyext import _message ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序。
这些错误都是因为没用bert 原生的预训练模型