Google BERT模型提取句子Token特征
BERT模型：https://github.com/google-research/bert#fine-tuning-with-bert
环境：linux+python3+tensorflow，也有pytorch版。
1、下载：
BERT-Base, Chinese: Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters
解压到指定目录。
2、Git Clone下https://github.com/google-research/bert.git
3、输入句子到指定文件：
echo '如图，a、b、c分别是数轴上A、B、C所对应的实数，试化简' > edp/input.txt4、执行：
python3 bert/extract_features.py \--input_file=edp/input.txt \--output_file=edp/output.json \--vocab_file=chinese_L-12_H-768_A-12/vocab.txt \--bert_config_file=chinese_L-12_H-768_A-12/bert_config.json \--init_checkpoint=chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt \--layers=-1 \--max_seq_length=128 \--batch_size=8具体参数参考github上解释。
5、如果有自己特定预料，可以在谷歌训练的模型上再预训练。
参考：https://daiwk.github.io/posts/nlp-bert-code.html#pretrained-model
由于句子长度不一样，token数不一样，每个token的向量长度一样，但token数不一样，一个句子的总体向量长度也就不一样。
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