使用 bert 文本匹配

Question

帮我做一个商品标题匹配算法，用输入内容匹配数据库里面的标题，bert 自然语言处理

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

为了解决商品标题匹配的问题，可以利用BERT模型进行文本相似度计算。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个强大的预训练模型，适用于多种自然语言处理任务，包括文本匹配。

步骤 1: 环境准备

首先，确保安装了必要的库：

pip install transformers torch scikit-learn numpy

步骤 2: 导入库和加载模型

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

# 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')

步骤 3: 编写函数获取文本嵌入

def get_bert_embedding(text):
    # 分词并添加特殊token
    inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
    
    # 获取BERT模型的输出
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
        
    # 使用[CLS]标记的隐藏状态作为整个句子的表示
    embeddings = outputs.last_hidden_state[:, 0, :]
    
    return embeddings.numpy()

步骤 4: 准备数据

假设我们有以下商品标题存储在列表中：

titles = [
    "Wireless Bluetooth Headphones",
    "Bluetooth Speaker Portable",
    "Apple iPhone 13 Case",
    "Samsung Galaxy S21 Screen Protector"
]

步骤 5: 计算所有标题的嵌入向量

title_embeddings = [get_bert_embedding(title) for title in titles]

步骤 6: 匹配输入文本

def match_text(input_text, embeddings):
    input_embedding = get_bert_embedding(input_text)
    similarities = cosine_similarity(input_embedding, embeddings)
    return similarities[0]

input_text = "wireless headphones"
similarity_scores = match_text(input_text, title_embeddings)

# 找到最相似的标题
most_similar_index = np.argmax(similarity_scores)
print(f"Most similar title to '{input_text}': {titles[most_similar_index]}")

以上代码提供了一个完整的框架，用于基于BERT模型的商品标题匹配。它通过计算输入文本与数据库中每个标题之间的余弦相似度来找到最匹配的标题。这个过程可以进一步优化，例如，通过批量处理输入以提高效率，或者在更大的数据集上微调BERT模型以提高特定领域的性能。