bert_seq2seq
bert_seq2seq 是一个基于 PyTorch 构建的轻量级 NLP 开发框架，旨在简化使用 BERT 及其变体模型解决各类自然语言处理任务的流程。它核心解决了开发者在适配不同预训练模型（如 BERT、RoBERTa、T5、GPT-2、NeZha 等）到具体应用场景时，需要重复编写底层代码的痛点。
该工具支持广泛的下游任务，涵盖序列生成（如自动摘要、写诗、对联）、文本分类、情感分析、命名实体识别（NER）、关系抽取及语义匹配等。其独特的技术亮点在于采用了 UniLM 方案处理 Seq2Seq 任务，并内置了分布式训练功能；用户仅需修改参数即可直接启动多 GPU 训练，无需额外命令或代码改动，极大提升了实验效率。此外，它还支持结合 CRF 损失函数以优化序列标注效果。
bert_seq2seq 非常适合 NLP 领域的研究人员、算法工程师及高校学生使用。无论是希望快速验证新想法的研究者，还是需要高效落地中文文本处理项目的开发者，都能通过其丰富的示例代码和灵活的配置接口，轻松完成从数据加载、模型训练到推理的全流程工作。
使用场景
某医疗科技公司的算法团队正在构建一个智能药品说明书分析系统，需要从海量非结构化文本中快速提取实体信息并生成患者易懂的摘要。
没有 bert_seq2seq 时
- 开发门槛高：团队需分别搭建 NER（命名实体识别）和文本摘要两套独立框架，重复编写数据加载、模型定义及训练循环代码，耗时数周。
- 多任务协同难：处理“序列标注”与"Seq2Seq 生成”任务时，无法统一接口，切换模型（如从 BERT 换到 RoBERTa）需大幅重构代码。
- 资源利用率低：缺乏内置的分布式训练支持，利用多 GPU 加速需手动修改底层逻辑，导致大模型训练效率低下且易出错。
- 效果调优复杂：针对医学实体识别，难以快速集成 CRF 层优化边界识别，导致“禁忌症”、“用法用量”等关键信息抽取准确率不稳定。
使用 bert_seq2seq 后
- 一站式开发：通过简单配置
model_class参数，同一套代码即可无缝切换进行医学 NER 抽取和说明书自动摘要，开发周期缩短至几天。 - 灵活模型切换：仅需修改
model_name参数即可在 BERT、RoBERTa 或 Nezha 等预训练模型间自由切换，快速验证不同基座对医疗术语的理解能力。 - 开箱即用的加速：直接调整参数即可启动多 GPU 分布式训练，无需额外命令或代码改动，显著提升了大规模医疗语料的训练速度。
- 高精度实体识别：利用内置的
sequence_labeling_crf任务模式，轻松加入 CRF 损失函数，大幅提升了对药品剂量、频次等复杂实体的标注精度。
bert_seq2seq 通过统一的轻量级架构，将复杂的 NLP 多任务开发简化为参数配置过程，让团队能专注于医疗业务逻辑而非底层工程实现。
运行环境要求
- 未说明
非必需（支持 CPU），分布式训练版本支持多 GPU，具体型号、显存及 CUDA 版本未说明
未说明
快速开始
bert_seq2seq
一个轻量级的小框架，如果喜欢的话欢迎star～ 谢谢谢谢。如果遇到问题也可以提issue，保证会回复。
目前重构了一版分布式训练的版本，改下参数即可直接进行多GPU的训练，而不需要额外的命令，不需要添加额外的代码！欢迎前往https://github.com/920232796/bert_seq2seq_DDP 详细了解
欢迎加入交流群～ 可以提问题，提建议，互相交流 QQ群: 975907202
本框架目前可以做各种NLP任务，支持的模型有：
- bert
- roberta
- roberta-large
- gpt2
- t5
- 华为nezha模型
- bart-中文
支持的任务有：
- seq2seq 比如写诗，对联，自动标题，自动摘要等。
- cls_classifier 通过提取句首的cls向量去做分类，比如情感分析，文本分类，语义匹配等。
- sequence_labeling 序列标注任务，比如命名实体识别，词性标注，中文分词等。
- sequence_labeling_crf 加入CRF Loss的序列标注任务，效果更好。
- relation_extract 关系抽取，比如三元组抽取任务。(复现苏剑林老师的例子，不完全一样。)
- simbert SimBert模型，生成相似句子，并且给相似句子进行相似度判断。
- multi_label_cls 多标签分类。
加载不同模型通过设置“model_name”参数实现，不同任务通过设置“model_class”参数实现，具体可以去看examples里面的各种例子。
预训练模型下载地址汇总：
- roberta模型，模型和字典文件需要去 https://drive.google.com/file/d/1iNeYFhCBJWeUsIlnW_2K6SMwXkM4gLb_/view 这里下载。 具体可以参考这个github仓库～ https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm ，roberta-large模型也是在里面进行下载即可。
- bert模型(目前不支持large)，下载bert中文预训练权重 "bert-base-chinese": "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese-pytorch_model.bin", 下载bert中文字典 "bert-base-chinese": "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese-vocab.txt".
- nezha模型，字典权重位置（目前只支持base）：nezha-base模型下载：链接: https://pan.baidu.com/s/1Z0SJbISsKzAgs0lT9hFyZQ 提取码: 4awe
- gpt2模型，可以查看test文件中的gpt_test文件进行文本续写测试，gpt2中文通用模型和字典下载地址：https://pan.baidu.com/s/1vTYc8fJUmlQrre5p0JRelw 密码: f5un
- gpt2英文模型，具体参考了https://huggingface.co/pranavpsv/gpt2-genre-story-generator 这个预训练的model，具体的训练代码可以看example中的gpt2_english_story_train.py
- 支持t5模型，英文中文都支持，直接使用transformers包进行加载，具体可以看examples文件夹中的相关例子。 预训练参数下载：https://github.com/renmada/t5-pegasus-pytorch
- SimBert模型，支持相似句的生成，预训练模型使用bert、roberta、nezha均可。
- bart中文模型下载地址：https://huggingface.co/fnlp/bart-base-chinese
部分代码参考了 https://github.com/huggingface/transformers/ 和 https://github.com/bojone/bert4keras 非常感谢！！！
一些小例子的效果截图
gpt2生成
输入：
今天天气好
输出：
，就 和 宝 贝 们 一 起 去 那 里 看 电 影 了 ，真 的 好 好 哦 ！环 境 什 么 的 都 是 没 得 说 的 ，电 影 很 精 致 ，音 效 也 很 不 错 ，不 知 道 这 家 店 还 开 着 没 有 ，希 望 有 空 的 话 可 以 经 常 去 看 看
写诗
bert+crf ner
输入：
输出：
新闻摘要文本分类（14分类）
输出：
医学ner
输入：
如与其他药物同时使用可能会发生药物相互作用，详情请咨询医师或药师。 开水冲服，一次14克，一日3次。 养血，调经，止痛。用于月经量少、后错，经期腹痛 健民集团叶开泰国药(随州)有限公司 1，忌食生冷食物。2，患有其他疾病者，应在医师指导下服用。3，平素月经正常，突然出现月经过少，或经期错后，应去医院就诊。4，治疗痛经，宜在经前3～5天开始服药，连服一周，如有生育要求应在医师指导下服用。5，服药后痛经不减轻，或重度痛经者，应到医院诊治。6，服药2周症状无缓解，应去医院就诊。7，对本品过敏者禁用，过敏体质者慎用。8，本品性状发生改变时禁止使用。9，请将本品放在儿童不能接触的地方。10，如正在使用其他药品，使用本品前请咨询医师或药师。 本品为妇科月经不调类非处方药药品。 养血，调经，止痛。用于月经量少、后错，经期腹痛。 养血，调经，止痛。用于月经量少、后错，经期腹痛 14g*5袋 非处方药物（乙类）,国家医保目录（乙类） 孕妇禁用。糖尿病者禁服。
输出：
对联
语义匹配
分词
安装
- 安装本框架
pip install bert-seq2seq - 安装pytorch
- 安装tqdm 可以用来显示进度条
pip install tqdm - 准备好自己的数据，只需要修改example代码中的read_data函数，构造好输入输出，便可开始训练。
- 去example文件夹下面运行对应的*_train.py文件，针对不同任务，运行不同train.py文件，需要修改输入输出数据的结构，然后进行训练。具体可以看examples里面的各种例子～
一些函数解释
def load_bert(word2ix, model_name="roberta", model_class="seq2seq")
加载bert模型，model_name参数指定了用哪种bert，目前支持bert、roberta、nezha；model_class指定了使用bert做哪种任务，seq2seq表示生成任务，cls表示文本分类任务......
model.load_pretrain_params(pretrain_model_path)
加载bert模型参数，注意，只是加载编码器的参数，也就是从网上下载好的预训练模型的参数；例如seq2seq模型包括了bert模型的参数+全连接层，此函数只是加载第一部分参数。
def model.load_all_params(recent_model_path)
加载全部模型参数，当你训练了部分时间，保存了模型以后，通过此函数便可以加载上次模型训练结果，继续训练或者进行测试。
想看各种文章，可以去我网站～ http://www.blog.zhxing.online/#/ 搜索写诗或者对联或者NER或者新闻摘要文本分类即可找到对应文章。 多谢支持。
更新记录
2021.11.12: 优化代码，支持了roberta-large模型。
2021.10.12: 优化了ner的解码方法，以前粗粒度的解码方式存在bug。
2021.08.18: 优化了大量代码，目前框架代码看起来更加清晰了，删除了大量冗余的代码。
2021.08.17: 支持了华为的nezha模型，很简单，改一下model_name参数即可，欢迎测试效果。
2021.08.15: 添加了分词的例子，tokenizer中添加了rematch代码。
2021.07.29： 优化部分代码，更简洁了。
2021.07.20: 复现了SimBert模型，可以进行相似句的输出，不过由于数据量太少，还有待测试。
2021.03.19: 支持模型扩展，可以不仅仅使用框架自带的模型了，可以直接加载hugging face上面的模型进行训练 预测。
2021.03.12: 添加了gpt2中文训练的例子，周公解梦。
2021.03.11: 添加了gpt2例子，可以进行文章的续写。
2021.03.11: 添加了一个随机生成的解码方式，生成更加多样了。
2021.03.08: beam search 返回n个结果，随机取某个作为输出。
2021.02.25: 添加了一个语义匹配的例子。
2021.02.06: 调整了device的设置方式，现在更加的方便了。
2021.1.27: 调整了框架的代码结构，改动较多，如果有bug，欢迎提issue。
2021.1.21: 添加了一个新的例子，人物关系提取分类。
2020.12.02: 调整了一些代码，并且添加了几个测试的文件，可以很方便的加载已经训练好的模型，进行对应任务的测试。
2020.11.20: 添加了一个例子，三元组抽取f1目前能到0.7。添加了新闻摘要文本分类的测试代码。
2020.11.04: 跑了跑bert-crf做普通ner任务的例子，效果不错。
2020.10.24: 调整了大量代码，添加了THUCNews数据集的自动摘要例子～现在的话，训练应该效果很好了，以前可能出现预训练参数加载不上的情况，效果有时会很差。
2020.10.23: 调整了一些代码结构，把每个例子里面的一些变量写为全局变量了，改了下beam-search的代码，更精简了。不过暂时不支持写诗里面的押韵了。以后补上。
2020.09.29: 新增了天池医学ner比赛的训练例子（医学ner_train.py），详情可见比赛界面：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531824/information
2020.08.16: 新增了诗词对联联合训练的例子(诗词对联_train.py)，可以同时写诗写词作对联了；另外新增了诗词的测试代码，模型训练好了可以进行测试。
2020.08.08: 本次更新的内容较多，1. 添加了自动摘要的例子(auto_title.py) 2. 添加了精简词表的代码，原本3W个字缩减为1W多（因为某些字永远不会出现） 3. 修改了部分beam-search代码，效果更好了。4. 细粒度ner暂时不能使用了，数据有点问题，因此暂时放入test文件夹，如果找到合适的数据，可以使用 5. 新增test文件夹，训练好的模型可以在里面进行测试，看看效果。
2020.06.22: 补充了Conditional Layer Norm 的一篇文章。解释了部分代码。http://www.blog.zhxing.online/#/readBlog?blogId=347
2020.06.21: 更新了很多代码，复现了一个三元组抽取的例子(三元组抽取_train.py)～
2020.06.02: 最近一直在忙毕业的事情，还有个比赛，暂时不更新了，以后会一直更新哒。
2020.04.18: 训练了bert+crf模型，crf层学习率好像不够高，还需要改善(现在已经可以单独设置crf层学习率了，一般设为0.01)。
2020.04.13: 添加了NER任务 + CRF层Loss，跑通了训练例子，但是还没有添加维特比算法。
2020.04.11: 计划给NER任务添加一个CRF层。
2020.04.07: 添加了一个ner的example。
2020.04.07: 更新了pypi，并且加入了ner等序列标注任务的模型。
2020.04.04: 更新了pypi上面的代码，目前最新版本 0.0.6，请用最新版本，bug会比较少。
2020.04.02: 修改了beam-search中对于写诗的重复字和押韵惩罚程度，可能效果会更好。
2020.04.02: 添加了周公解梦的task
2020.04.02: 添加了对对联的task
2020.04.01: 添加了写诗的task
2020.04.01: 重构了代码，开始训练一个新的任务花费时间更少。
python setup.py sdist twine upload dist/bert_seq2seq-2.3.5.tar.gz
常见问题
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