输入文件应该如何格式化以进行语言模型微调（BERT 通过 Huggingface Transformers）？答案

【问题标题】：How exactly should the input file be formatted for the language model finetuning (BERT through Huggingface Transformers)?输入文件应该如何格式化以进行语言模型微调（BERT 通过 Huggingface Transformers）？
【发布时间】：2020-05-16 23:51:08
【问题描述】：

我想在预训练的 Bert 模型上使用 Huggingface Transformers repository 中的 examples/run_lm_finetuning.py。但是，从遵循文档来看，语料库文件的结构并不明显（除了引用 Wiki-2 数据集）。我试过了

每行一个文档（多个句子）
每行一个句子。文档以空行分隔（我在一些较旧的 pytorch-transformers 文档中找到了这一点）

通过查看examples/run_lm_finetuning.py 的代码，并不能直接看出下一句预测目标的序列对是如何形成的。 --line-by-line 选项在这里有帮助吗？如果有人能给我一些提示，文本语料库文件应该是什么样子，我将不胜感激。

非常感谢和欢呼，

nminds

【问题讨论】：

标签： python pytorch huggingface-transformers bert-language-model

【解决方案1】：

首先，我强烈建议也将这个问题作为一个问题在 huggingface 库中打开，因为他们可能最有兴趣回答这个问题，并且可能会将其视为他们应该更新/澄清他们的文档的标志。

但要回答您的问题，似乎这个特定的示例脚本基本上是返回一个 LineByLineTextDataset（如果您将 --line_by_line 传递给培训），否则返回一个 TextDataset，请参阅 ll。 the script 中的 144-149（略微格式化以提高可见性）：

def load_and_cache_examples(args, tokenizer, evaluate=False):
    file_path = args.eval_data_file if evaluate else args.train_data_file
    if args.line_by_line:
        return LineByLineTextDataset(tokenizer, args, 
                           file_path=file_path, block_size=args.block_size)
    else:
        return TextDataset(tokenizer, args, 
                           file_path=file_path, block_size=args.block_size)

TextDataset 只是将文本拆分为具有特定（令牌）长度的连续“块”，例如，它会每隔 512 个令牌（默认值）剪切您的文本。

如果我没记错的话（似乎与我在the documentation 中找到的一致），下一句预测任务仅针对默认的 BERT 模型实现，不幸的是它不是这个特定微调脚本的一部分。据我所知，lm_finetuning 脚本中使用的 BERT 模型都没有使用该特定任务。

【讨论】：

好点，谢谢 - 我也会把它带到问题上。根据this，尽管您只能使用一组默认的基本 Bert 模型，但可以对蒙面语言和下一句预测目标进行训练。似乎没有提供从磁盘加载您自己的预训练模型。
没错，如果你只使用 BERT，这完全没问题（虽然我找不到任何即时实现），但当前大部分代码的编写方式也支持RoBERTa、XLM 等
@dennlinger 如果你能回答，我有 2 个问题。 1）什么方法会更好？ 2）我应该制作一个语料库的文本文件，一行一个文件？如果文档长度超过 512 怎么办？
就个人而言，我总是更喜欢使用逐行的方法，因为这样你就会在行之间有明显的（语义）差异，因为在任意点分割并不能保证一个句子实际上完成了。对于2），我很少看到包含超过512个token的句子，否则我会把它们分成两半，或者继续阻塞策略......