【源码】基于Python和BERT的中文句子嵌入系统

项目简介

本项目聚焦基于BERT等预训练模型的中文句子嵌入技术，构建了一套完整工具链，覆盖数据准备、模型训练、评估、导出及推理全流程。借助多种基线模型与实验设置，支持无监督学习、有监督学习、知识蒸馏和模型导出等功能，助力研究者开展句子嵌入相关实验与研究。

项目的主要特性和功能

1. 基线模型实现：提供基于BERT的基线模型，如BERT - base和BERT - whitening，可生成中文句子嵌入向量。
2. 多种损失函数：支持SoftmaxLoss、LogisticLoss、MoCoMultipleNegativesRankingLoss和CosineCircleLoss等不同损失函数，满足不同任务需求。
3. 模型蒸馏：具备模型蒸馏工具和流程，能压缩预训练大模型，得到轻量级模型。
4. 模型导出：支持将训练好的模型导出为ONNX格式，便于在不同框架和平台使用。
5. 推理和基准测试：提供基于Flask的推理服务器处理文本编码和相似性计算请求，还有基准测试脚本评估模型性能。
6. 可视化工具：提供数据相关性分析和模型信息查看工具，助用户直观了解数据分布和模型特性。

安装使用步骤

1. 环境准备

• 安装Python 3.7或更高版本。
• 安装依赖库：sentence_transformers、transformers、pandas、seaborn、matplotlib、Flask。

2. 数据准备

• 准备训练用的文本数据和相应标签（可选）。
• 准备评估用的文本数据。

3. 模型训练

• 选择合适的基线模型。
• 选择适当的损失函数。
• 设定训练参数，如学习率、批次大小等。
• 执行训练脚本，开始模型训练。

4. 模型评估

• 加载训练好的模型。
• 准备评估数据集。
• 执行评估脚本，计算模型的性能指标。

5. 模型导出

• 导出模型为ONNX格式。
• 配置模型导出参数。
• 执行导出脚本，将模型保存到指定路径。

6. 推理和基准测试

• 启动推理服务器。
• 发送文本编码或相似性计算请求。
• 使用基准测试脚本评估模型性能。

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