在前面两章Bert 和 TextCNN 模型，用这两个模型来进行文本分类。那我们就可以试一下将这两个模型进行融合来进行文本分类。模型介绍我们知道在进行模型融合时，要注意的时在第一个模型的输出要符合第二个模型的输入。Bert 模型的输出是有不同的情况；TextCNN模型的输入是一个四维的，[bacth_size, 1, max_len, bedding]。Bert 模型输出 图1 bert
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2023-11-01 15:45:43
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# Python BERT模型训练简介
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练模型，由Google在2018年提出。它是一种自然语言处理（NLP）任务中的重要工具，通过在大规模语料上进行自监督学习，可以生成高质量的预训练词向量，用于各种下游NLP任务。
## BERT
原创
2023-08-24 21:05:03
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0. 引言BERT全称为 Bidirectional Encoder Representation from Transformers（来自 Transformers 的双向编码器表示），是谷歌2018年发表的论文中1，提出的一个面向自然语言处理任务的无监督预训练语言模型。其意义在于：大量无标记数据集中训练得到的深度模型，可以显著提高各项自然语言处理任务的准确率。BERT采用Transformer
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2023-10-20 10:32:13
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今天，播妞要跟大家分享的内容是，解析著名的语言模型-BERT，全文将分4个部分由浅入深的依次讲解，NLP爱好者们不要错过哦！Bert简介BERT是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型。BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers。BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的
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2023-10-10 22:21:19
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这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFlow checkpoint（特别是谷歌的官方预训练模型），并提供一个转换脚本。BERT-base和BERT-large模型的参数数量分别为110M和340M，为了获得良好的性能，很难使用推荐的batch size在单个GPU上对其进行微调。为了帮助微调模型，这个repo还提供了3种可以在微调脚本中激活技术：梯度累积（gradient-accum
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2024-06-04 08:51:56
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BERT模型总结前言 BERT是在Google论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》中被提出的，是一个面向NLP的无监督预训练模型，并在多达11个任务上取得了优秀的结果。这个模型的最大意义是使得NLP任务可以向CV一样使用与训练模型，这极大的方便了一个新的任务开始，因
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2024-10-24 19:47:22
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?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟?文章目录情绪分析命名实体识别文本分类文本摘要结论在上一章中，我们了解了 BERT 及其在问答系统设计中的应用。本章讨论如何使用 BERT 实现其他 NLP 任务，例如文本分类、命名实体识别、语言翻译等。BERT 在各种 N
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2024-08-15 10:33:33
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1、简单介绍预训练数据的预处理代码文件：create_pretraining_data.py功能：在这个py文件中，主要功能是生成训练数据具体的训练命令如下所示：python create_pretraining_data.py \
--input_file=./sample_text.txt \
--output_file=/tmp/tf_examples.tfrecord \
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2024-04-14 15:12:17
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1.BERT简介 BERT是一种预训练语言模型（pre-trained language model, PLM），其全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。下面从语言模型和预训练开始展开对预训练语言模型BERT的介绍。1-1 语
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2023-10-09 22:43:04
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准备数据集这里我并没有用什么大型的数据集，而是手动输入了两个人的对话，主要是为了降低代码阅读难度，我希望读者能更关注模型实现的部分'''
code by Tae Hwan Jung(Jeff Jung) @graykode, modify by wmathor
Reference : https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-
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2023-10-19 17:11:14
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前面已经介绍了transformer，理解了transformer，那么理解bert就简单多了。对transformer不是很了解的可以跳转到bert的核心代码解读在，本文主要介绍训练实例。Bert简介BERT来自Google的论文Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding，BERT是”Bid
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2024-08-22 13:11:25
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# PyTorch BERT 模型训练
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google在2018年提出的一种预训练语言模型，该模型基于Transformer架构，通过无监督的方式学习大量文本数据的表征。BERT在自然语言处理领域取得了巨大的成功，被广泛用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等
原创
2023-11-28 04:21:08
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# 使用 Python 启动 BERT 预训练模型
在自然语言处理领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种非常流行的预训练模型。对于初学者来说，从零开始使用 BERT 可能会有些复杂，但别担心！本文将会教你如何用 Python 启动 BERT 预训练模型。我们将一步步地进行讲解，帮助你理解每个步骤。
论文：ELECTRA: Pre-training Text Encoders As Discriminators Rather Then Generators本文目前在ICLR 2020盲审中，前几天有审稿人发表文章对它大夸特夸，被称为19年最佳NLP预训练模型，另外，在上周的智源北京人工智能大会上，Christopher Manning对这个工作也做了详细介绍，那么，已经不用匿名了，这就是Man
图解 Bert模型，从零开始构建BERT本文介绍Bert模型需要做什么，即模型的输入和输出分别是什么，以及模型的预测训练任务是什么。然后，分析模型的内部结构，图解如何将模型的输入一步一步地转化为模型的输出；最后，我们在多个中/英文、不同规模的数据集上比较了BERT模型与现有方法的文本分类效果。模型的输入和输出BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representatio
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2023-11-06 22:14:44
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# Python 实现 BERT 模型
## 引言
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google提出的一种深度学习模型，它在自然语言处理（NLP）任务中表现优异。BERT的核心在于其双向编码器，能够充分理解句子的上下文信息。本文将介绍如何在Python中实现BERT模型，并提供代码示例。
## BE
bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型，在NLP领域横扫了11项任务的最优结果，可以说是现今最近NLP中最重要的突破。Bert模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是通过训练Masked Language Model和预测下一句任务得到的模型。bert作为预训练模型有两种用法：提取包含上下
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2023-11-02 07:25:26
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模型的输入/输出在基于深度神经网络的NLP方法中，文本中的字/词通常都用一维向量来表示（一般称之为“词向量”）；在此基础上，神经网络会将文本中各个字或词的一维词向量作为输入，经过一系列复杂的转换后，输出一个一维词向量作为文本的语义表示。特别地，我们通常希望语义相近的字/词在特征向量空间上的距离也比较接近，如此一来，由字/词向量转换而来的文本向量也能够包含更为准确的语义信息。因此，BERT模型的主要
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2024-04-16 16:48:23
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只要是从事文本处理相关工作的人应该都知道 Google 最新发布的 BERT 模型，该模型属于是词向量的预训练模型，一经提出便横扫各大 NLP 任务，最近 Google 公司如约推出了中文词向量的预训练模型，不得不说这是一件非常有良心的事情，在此膜拜和感谢 Google 公司。那么如何使用 bert 的中文预训练好的词向量呢？前两天看见 paperweekly 推送的一篇文章，叫做是 两行代码玩转
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2024-01-11 00:08:09
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前言上一篇文章中讲到了GPT，也简单讲到了GPT和BERT的区别，这里先贴回来温习一下： GPT和BERT之间的区别是：GPT选择了transformer中decoder阶段结构作为预训练结构；而BERT选择了transformer中encoder阶段结构作为预训练结构。 这样首先需要知道encoder结构和decoder结构之间的利弊：encoderdecoder双向网络单向网络没有天然的预测目
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2023-12-02 20:38:43
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