本文基于Google开源的BERT代码进行了进一步的简化，方便生成句向量与做文本分类
***** New July 1st, 2019 *****
- 修改句向量
graph文件的生成方式，提升句向量启动速度。不再每次以临时文件的方式生成，首次执行extract_feature.py时会创建tmp/result/graph， 再次执行时直接读取该文件，如果args.py文件内容有修改，需要删除tmp/result/graph文件 - 修复同时启动两个进程生成句向量时代码报错的bug
- 修改文本匹配数据集为QA_corpus，该份数据相比于蚂蚁金服的数据更有权威性
1、下载BERT中文模型
下载地址: https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip
2、把下载好的模型添加到当前目录下
3、句向量生成
生成句向量不需要做fine tune，使用预先训练好的模型即可，可参考extract_feature.py的main方法，注意参数必须是一个list。
首次生成句向量时需要加载graph，并在output_dir路径下生成一个新的graph文件，因此速度比较慢，再次调用速度会很快
from bert.extrac_feature import BertVector
bv = BertVector()
bv.encode(['今天天气不错'])
4、文本分类
文本分类需要做fine tune，首先把数据准备好存放在data目录下，训练集的名字必须为train.csv，验证集的名字必须为dev.csv，测试集的名字必须为test.csv，
必须先调用set_mode方法，可参考similarity.py的main方法，
训练：
from similarity import BertSim
import tensorflow as tf
bs = BertSim()
bs.set_mode(tf.estimator.ModeKeys.TRAIN)
bs.train()
验证：
from similarity import BertSim
import tensorflow as tf
bs = BertSim()
bs.set_mode(tf.estimator.ModeKeys.EVAL)
bs.eval()
测试：
from similarity import BertSim
import tensorflow as tf
bs = BertSim()
bs.set_mode(tf.estimator.ModeKeys.PREDICT)
bs.test()
5、DEMO中自带了QA_corpus数据集，这里给出地址，
该份数据的生成方式请参阅附件中的论文The BQ Corpus.pdf