BERT-base-chinese实战教程：WebUI可视化填空系统搭建步骤

BERT-base-chinese实战教程：WebUI可视化填空系统搭建步骤

1. 引言

1.1 学习目标

本文将带领读者从零开始，完整构建一个基于google-bert/bert-base-chinese模型的中文语义填空 Web 应用。通过本教程，您将掌握以下核心技能：

  • 如何加载并使用 Hugging Face 提供的预训练中文 BERT 模型
  • 实现掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）推理逻辑
  • 使用 Flask 构建轻量级 Web 后端服务
  • 开发简洁直观的前端界面实现交互式输入与结果可视化
  • 将整个系统容器化部署，便于迁移和复用

最终成果是一个支持实时输入、一键预测、展示 Top-5 填空建议及置信度的可视化 WebUI 系统。

1.2 前置知识

为顺利跟随本教程，请确保具备以下基础：

  • Python 编程基础（熟悉函数、类、异常处理）
  • 了解基本的 HTML/CSS/JavaScript 语法
  • 熟悉命令行操作与虚拟环境管理
  • 对 Transformer 和 BERT 模型有初步认知（非必须）

1.3 教程价值

本项目不仅展示了如何将 NLP 模型落地为实际可用的服务，还体现了“小模型+高效率”的工程实践理念。尽管bert-base-chinese模型仅约 400MB，但在成语补全、常识推理等任务上表现优异，适合部署在资源受限环境。结合 WebUI 后，更可快速集成至教育、内容审核、智能写作等场景。

2. 环境准备

2.1 创建项目目录结构

首先创建项目主目录，并初始化标准文件结构：

mkdir bert-mask-filler cd bert-mask-filler mkdir app static templates

最终结构如下：

bert-mask-filler/ ├── app/ │ └── __init__.py ├── static/ │ └── style.css ├── templates/ │ └── index.html ├── main.py ├── requirements.txt └── model_loader.py

2.2 安装依赖库

创建requirements.txt文件，写入以下内容：

transformers==4.35.0 torch==2.1.0 flask==2.3.3 sentencepiece

安装依赖：

pip install -r requirements.txt

注意：若无 GPU 支持，torch可替换为 CPU 版本以减小体积。

2.3 下载并缓存模型

为提升启动速度并避免重复下载，建议预先加载模型。创建model_loader.py：

from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM def load_model_and_tokenizer(): model_name = "bert-base-chinese" tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForMaskedLM.from_pretrained(model_name) print("✅ 模型与分词器已成功加载并缓存") return model, tokenizer if __name__ == "__main__": load_model_and_tokenizer()

运行该脚本完成本地缓存：

python model_loader.py

3. 核心功能实现

3.1 掩码预测逻辑开发

在app/__init__.py中实现核心推理逻辑：

from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM import torch import logging # 初始化模型与分词器（全局单例） _model, _tokenizer = None, None def get_model_and_tokenizer(): global _model, _tokenizer if _model is None or _tokenizer is None: try: _tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese") _model = BertForMaskedLM.from_pretrained("bert-base-chinese") logging.info("BERT 模型加载成功") except Exception as e: logging.error(f"模型加载失败: {e}") raise return _model, _tokenizer def predict_masked_words(text, top_k=5): """ 输入含 [MASK] 的句子，返回前 k 个最可能的词语及其概率 """ model, tokenizer = get_model_and_tokenizer() # 替换中文方括号为英文（兼容性处理） text = text.replace("［", "[").replace("］", "]") # 分词 inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True) mask_token_index = (inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id).nonzero(as_tuple=True)[1] if len(mask_token_index) == 0: return [{"word": "未找到[MASK]", "score": 0.0}] with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits mask_logits = logits[0, mask_token_index, :] probs = torch.softmax(mask_logits, dim=-1) values, indices = torch.topk(probs, top_k, dim=-1) results = [] for i in range(top_k): token_id = indices[0][i].item() word = tokenizer.decode([token_id]) score = round(values[0][i].item(), 4) results.append({"word": word, "score": score}) return results

3.2 Flask 后端服务搭建

创建main.py，实现 REST API 与页面路由：

from flask import Flask, request, jsonify, render_template from app import predict_masked_words app = Flask(__name__, template_folder='templates', static_folder='static') @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): data = request.get_json() text = data.get('text', '').strip() if not text: return jsonify({"error": "请输入有效文本"}), 400 try: results = predict_masked_words(text, top_k=5) return jsonify({"results": results}) except Exception as e: return jsonify({"error": str(e)}), 500 if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=False)

4. 前端界面开发

4.1 创建 HTML 页面

在templates/index.html中编写前端：

<!DOCTYPE html> <html lang="zh"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"/> <title>BERT 中文填空助手</title> <link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='style.css') }}" /> </head> <body> <div class="container"> <h1>🔮 BERT 中文语义填空系统</h1> <p>输入包含 <code>[MASK]</code> 的句子，AI 将自动补全最可能的内容。</p> <textarea id="inputText" placeholder="例如：床前明月光，疑是地[MASK]霜。"></textarea> <button onclick="predict()">🔮 预测缺失内容</button> <div id="resultArea"> <ul id="suggestions"></ul> </div> </div> <script> async function predict() { const text = document.getElementById("inputText").value.trim(); if (!text) { alert("请输入文本！"); return; } const res = await fetch("/predict", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json" }, body: JSON.stringify({ text }), }); const data = await res.json(); const list = document.getElementById("suggestions"); list.innerHTML = ""; if (data.error) { list.innerHTML = `<li style="color:red">❌ ${data.error}</li>`; return; } data.results.forEach(item => { const li = document.createElement("li"); li.innerHTML = `<strong>${item.word}</strong> <span class="confidence">(${(item.score * 100).toFixed(2)}%)</span>`; list.appendChild(li); }); } </script> </body> </html>

4.2 添加样式美化

在static/style.css中添加基本样式：

body { font-family: "Microsoft YaHei", sans-serif; background: #f4f6f9; margin: 0; padding: 20px; } .container { max-width: 600px; margin: 0 auto; background: white; padding: 30px; border-radius: 12px; box-shadow: 0 4px 12px rgba(0,0,0,0.1); } h1 { color: #333; text-align: center; margin-bottom: 10px; } p { color: #666; font-size: 14px; text-align: center; } textarea { width: 100%; height: 100px; padding: 12px; border: 1px solid #ddd; border-radius: 8px; font-size: 16px; resize: vertical; margin-bottom: 15px; } button { background: #4CAF50; color: white; border: none; padding: 12px 24px; font-size: 16px; cursor: pointer; border-radius: 8px; width: 100%; } button:hover { background: #45a049; } #resultArea { margin-top: 20px; padding: 15px; background: #f9f9f9; border-radius: 8px; min-height: 60px; } #suggestions { list-style: none; padding: 0; } #suggestions li { padding: 8px 0; border-bottom: 1px dashed #eee; display: flex; justify-content: space-between; } .confidence { color: #888; font-size: 14px; } code { background: #eee; padding: 2px 6px; border-radius: 4px; font-family: monospace; }

5. 系统测试与优化

5.1 本地运行测试

启动服务：

python main.py

打开浏览器访问http://localhost:5000，进行测试：

  • 输入：今天天气真[MASK]啊，适合出去玩。

  • 预期输出：好 (97.2%),棒 (1.1%),美 (0.8%)...

  • 输入：画龙点[MASK]

  • 预期输出：睛 (99.5%)...

确认响应时间在 100ms 内，且结果合理。

5.2 性能优化建议

  • 模型缓存：首次加载后驻留内存，避免重复初始化
  • 批处理支持：扩展/predict接口支持批量请求
  • 异步加载：前端增加加载动画提示用户等待
  • 错误边界处理：对非法输入（如多个[MASK]）给出友好提示

6. 容器化部署（可选）

6.1 编写 Dockerfile

FROM python:3.9-slim WORKDIR /app COPY . . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt EXPOSE 5000 CMD ["python", "main.py"]

6.2 构建并运行镜像

docker build -t bert-mask-ui . docker run -p 5000:5000 bert-mask-ui

即可通过 HTTP 访问 WebUI，适用于云平台或边缘设备部署。

7. 总结

7.1 学习路径建议

完成本教程后，您可以进一步探索：

  • 使用 LoRA 微调模型以适应特定领域（如医学、法律）
  • 集成更多模型（如 RoBERTa-wwm-ext）进行对比实验
  • 扩展为多模态应用（图文填空、语音转录纠错）
  • 添加用户历史记录功能，提升交互体验

7.2 资源推荐

  • Hugging Face Model Hub: https://huggingface.co/bert-base-chinese
  • Transformers 文档: https://huggingface.co/docs/transformers
  • Flask 官方教程: https://flask.palletsprojects.com/

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