Java 类名:com.alibaba.alink.operator.stream.nlp.BertTextEmbeddingStreamOp
Python 类名:BertTextEmbeddingStreamOp
把文本输入到 BERT 模型,提取某一编码层的 pooled output 作为该句子的 embedding 结果。
名称 | 中文名称 | 描述 | 类型 | 是否必须? | 取值范围 | 默认值 |
---|---|---|---|---|---|---|
outputCol | 输出结果列列名 | 输出结果列列名,必选 | String | ✓ | ||
selectedCol | 选中的列名 | 计算列对应的列名 | String | ✓ | 所选列类型为 [STRING] | |
bertModelName | BERT模型名字 | BERT模型名字: Base-Chinese,Base-Multilingual-Cased,Base-Uncased,Base-Cased | String | “Base-Chinese” | ||
doLowerCase | 是否将文本转换为小写 | 是否将文本转换为小写,默认根据模型自动决定 | Boolean | null | ||
intraOpParallelism | Op 间并发度 | Op 间并发度 | Integer | 4 | ||
layer | 输出第几层 encoder layer 的结果 | 输出第几层 encoder layer 的结果, -1 表示最后一层,-2 表示倒数第2层,以此类推 | Integer | -1 | ||
maxSeqLength | 句子截断长度 | 句子截断长度 | Integer | 128 | ||
reservedCols | 算法保留列名 | 算法保留列 | String[] | null |
from pyalink.alink import * import pandas as pd useLocalEnv(1) df_data = pd.DataFrame([ [1, 'An english sentence.'], [2, '这是一个中文句子'] ]) stream_data = StreamOperator.fromDataframe(df_data, schemaStr='f1 bigint, f2 string') BertTextEmbeddingStreamOp() \ .setSelectedCol("f2") \ .setOutputCol("embedding") \ .setLayer(-2) \ .linkFrom(stream_data) \ .print() StreamOperator.execute()
import org.apache.flink.types.Row; import com.alibaba.alink.common.MLEnvironmentFactory; import com.alibaba.alink.operator.stream.StreamOperator; import com.alibaba.alink.operator.stream.nlp.BertTextEmbeddingStreamOp; import org.junit.Test; public class BertTextEmbeddingStreamOpTest { @Test public void testBertTextEmbeddingStreamOp() throws Exception { Row[] rows1 = new Row[] { Row.of(1L, "An english sentence."), Row.of(2L, "这是一个中文句子"), }; StreamOperator <?> data = StreamOperator.fromTable( MLEnvironmentFactory.getDefault().createStreamTable(rows1, new String[] {"sentence_id", "sentence_text"})); BertTextEmbeddingStreamOp bertEmb = new BertTextEmbeddingStreamOp() .setSelectedCol("sentence_text").setOutputCol("embedding").setLayer(-2); data.link(bertEmb).print(); StreamOperator.execute(); } }
f1 | f2 | embedding |
---|---|---|
1 | An english sentence. | -0.4501993 0.06074004 0.121287264 -0.27875 0.3… |
2 | 这是一个中文句子 | -0.8317032 0.32284066 -0.12233654 -0.6955824 0… |