使用 BERT 和 Tensorflow 的多标签文本分类 2

Question

我正在尝试使用 BERT 构建一个简单的多标签文本分类管道； 目标是对社交媒体帖子的内容进行分类，任何帖子都可以有多个 label（即，帖子可以标记为“药物”和“身心健康”）。 我对 BERT 非常陌生，并试图按照我发现的这个示例进行操作： https://towardsdatascience.com/building-a-multi-label-text-classifier-using-bert-and-tensorflow-f188e0ecdc5d我有一些问题如何为此任务进行设置。 在我的 Anaconda 系统中，我之前安装了 Tensorflow 2.0 版。 我已经运行了命令“pip install bert-tensorflow”，然后运行了以下命令：

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import bert
from bert import run_classifier
from bert import optimization
from bert import tokenization
from bert import modeling

并在“from bert import run_classifier”步骤出现此错误：

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'

我做了一些研究，发现 Tensorflow 2.0 确实没有 contrib 模块，但早期版本有。 我只是想知道如何解决这个问题？ 我不想降级我的 Tensorflow 版本。 而且，如果有人可以请我指出多标签文本分类和 BERT 的其他示例，我将不胜感激（到目前为止，我所看到的还不是很容易理解）。

谢谢

Answer 1

您可以通过在代码之前选择Tensorflow 版本 1.x来避免此错误：

%tensorflow_version 1.x

import tensorflow as tf
tf.__version__   # to check the tensorflow version

Output：

TensorFlow 1.x selected.
'1.15.2' 

此代码行将为您的 kernel 运行时将 Tensorflow 版本转换为 1.15，现在您可以导入库并运行代码而不会出错：

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import bert
from bert import run_classifier
from bert import optimization
from bert import tokenization
from bert import modeling