在大模型的垂直应用中，将领域知识文档进行分块向量化是关键环节，它能够将非结构化的文本数据转化为结构化的向量表示，从而便于计算机进行处理和分析。 向量化是将文本等非数值数据转换为数值向量的过程。在自然语言处理中，向量化的目的是将文本中的语义信息映射到向量空间，使得计算机能够理解和处理文本。例如，对于一个句子“我爱自然语言处理”，向量化后可能得到一个数值向量[0.2, 0.3, 0.1, 0.4]（这里只是简单示例，实际向量维度和数值由具体算法决定），其中每个数值代表了文本在某个维度上的特征。通过向量化，文本可以参与各种数学运算，如计算文本之间的相似度、进行文本分类等任务。 对于大量的领域知识文档，需要根据文档的特点选择合适的切割策略，最简单的方法是按照固定的字符数量进行物理分块，如每1000个汉字切成一块。但这种方法可能会将一个完整的语义单元（如一个段落或一个完整的技术描述）截断。如果想保留文档语义，一种比较简单的方法是结合文档的结构信息，例如以段落为单位进行分块，如果段落过长再进一步细分。这样可以在一定程度上保留文本的语义完整性。 Word2Vec是一种经典的词向量生成模型，包括CBOW和Skip-Gram架构。它通过学习单词的上下文关系来生成词向量。然而，对于领域知识文档的向量化，Word2Vec存在明显不足。 Word2Vec主要关注单词层面的语义，对于文档整体结构和段落之间的逻辑关系无法有效处理。领域知识文档往往具有层次结构和逻辑连贯性，如技术报告中的问题描述、解决方案和实验结果等部分之间的关系，Word2Vec无法捕捉。 在领域知识文档中，可能存在大量低频专业术语，Word2Vec对于低频词的处理能力有限。由于训练数据有限，这些低频词的向量可能无法准确表示其语义，影响整个文档的向量化效果。 BERT是基于Transformer架构的预训练模型，通过自注意力机制能够学习到文本的上下文语义信息。在领域知识文档中，它可以理解长距离的语义依赖关系，准确把握专业词汇的含义。例如，在计算机科学文档中，对于复杂的算法描述和代码逻辑，BERT能够更好地解析其中的语义。 BERT在大规模文本语料上预训练，对语言的通用结构和语义有很好的理解。通过微调，可以适应领域知识文档的向量化任务，生成高质量的向量表示。无论是文本分类、语义相似度计算还是其他自然语言处理任务，BERT都能提供有效的向量支持。 与Word2Vec不同，BERT在处理文本时可以将整个文本块作为输入，综合考虑所有词汇之间的语义关系。这对于领域知识文档的向量化非常重要，因为它能够捕捉文档内部的语义连贯性和段落之间的逻辑关系，更好地反映文档的主题和内容。 以下是一个使用PyTorch和Hugging Face Transformers库来对BERT进行微调，并将领域知识相关文本块向量化的示例代码。假设已经安装了必要的库（`torch`、`transformers`等），并且已经准备好了领域技术文档数据并完成了文本块的划分。 import torch from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset from transformers import BertTokenizer, BertModel, AdamW, get_linear_schedule_with_warmup # 定义超参数 batch_size = 16 learning_rate = 2e - 5 num_epochs = 3 max_seq_length = 1024 # 假设文本块最长为1024个字符（可根据实际情况调整） # 加载预训练的BERT模型和tokenizer model_name = "bert - base - chinese" # 这里使用中文预训练BERT模型 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertModel.from_pretrained(model_name) # 设置模型为训练模式 model.train() # 假设这里有一个函数load_text_blocks可以加载划分好的文本块数据 # 并且返回一个列表，列表中的每个元素是一个文本块字符串 text_blocks = load_text_blocks() # 对文本块进行编码 input_ids_list = [] attention_mask_list = [] for text_block in text_blocks: encoding = tokenizer.encode_plus( text_block, add_special_tokens=True, max_length=max_seq_length, padding='max_length', truncation=True, return_attention_mask=True, return_tensors='pt' ) input_ids_list.append(encoding['input_ids']) attention_mask_list.append(encoding['attention_mask']) input_ids = torch.cat(input_ids_list, dim=0) attention_mask = torch.cat(attention_mask_list, dim=0) # 创建数据集和数据加载器 dataset = TensorDataset(input_ids, attention_mask) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 定义优化器和学习率调度器 optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate) num_training_steps = len(dataloader) * num_epochs num_warmup_steps = int(num_training_steps * 0.1) scheduler = get_linear_schedule_with_warmup( optimizer, num_warmup_steps, num_training_steps ) # 微调BERT模型 for epoch in range(num_epochs): for batch in dataloader: input_ids_batch, attention_mask_batch = batch # 前向传播 outputs = model( input_ids_batch, attention_mask=attention_mask_batch ) pooled_output = outputs[1] # 这里可以根据具体任务定义损失函数，假设简单地将输出向量进行归一化作为目标 loss = torch.mean(pooled_output) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() scheduler.step() # 设置模型为评估模式 model.eval() # 定义一个函数来对新的文本块进行向量化 def vectorize_text_block(text_block): encoding = tokenizer.encode_plus( text_block, add_special_tokens=True, max_length=max_seq_length, padding='max_length', truncation=True, return_attention_mask=True, return_tensors='pt' ) with torch.no_grad(): outputs = model( encoding['input_ids'], attention_mask=encoding['attention_mask'] ) pooled_output = outputs[1] return pooled_output.squeeze().numpy() # 示例：对一个新的文本块进行向量化 new_text_block = "这是一个新的领域知识相关文本块示例" vector = vectorize_text_block(new_text_block) print(vector)