第07课：Token 的 Java 调用
在上几篇内容中我们已经成功的编写、编译、部署和通过控制台调用执行了智能合约。那么，如何将智能合约与具体的业务相结合使用呢？就是前面介绍过的 JSON-RPC 接口。本篇内容将基于以太坊提供的这套接口，通过 Java 方法来对智能合约进行调用操作，该篇幅将以代码的形式展现，并在操作上加以讲解说明，至于具体的细节没办法逐一讲解，大家在完成相应的操作步
文章目录参考文章1. BERT模型1.1 模型结构1.2 输入表示1.3 预训练任务1.3.1 Task 1:Masked Language Model1.3.2 Task 2：Next Sentence Prediction1.4 微调(fine-tuning)基于句子对的分类任务基于单个句子的分类任务问答任务命名实体识别2. 总结 参考文章【NLP】Google BERT模型原理详解 - ru
利用Bert的过程是基本一样的，核心过程都是用Transformer作为特征抽取器，用Bert预训练模型初始化Transformer的参数，然后再用当前任务Fine-tuning一下，仅此而已。在应用Bert的时候，真正使用某个应用的数据，是在第二阶段Fine-tuning阶段，通过用手头任务的训练数据对Transformer进行训练，调整参数，将Transformer的参数针对手头任务进行Fin
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
文章目录1. Transformer优缺点：2. 序列标注任务中为什么还要lstm3.模型融合3.1字词向量结合3.2支持mask的最大池化3.3支持mask的平均池化3.4 Bert Finetune3.5 BERT+TextCNN3.6 BERT + RNN + CNN3.7 10折交叉训练融合代码参考4. 模型下载4.1 中文版下载地址4.2 ALBERT v2下载地址4.3 预训练模型
内省以及对javabean进行操作1.了解javabeanJavaBean 是一种JAVA语言写成的可重用组件。为写成JavaBean，类必须是具体的和公共的，并且具有无参数的构造器。JavaBean 通过提供符合一致性设计模式的公共方法将内部域暴露成员属性。众所周知，属性名称符合这种模式，其他Java 类可以通过自身机制发现和操作这些JavaBean 属性
torch.save doc 主要用的就前两个参数obj:要保存的python 对象f:open出来的io文件，或者是只是保存文件路径，文件名的str(后者应该就是把这个str 以"w"方式open出来了)注意obj这个对象必须要能够serialization(如果是你自己自定义的obj,要实现serialization).一般而言，想要自己定义的obf能够序列化，可以实现to_dict,to_j
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2023-09-03 17:05:37
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目录前言模型架构Span Classification & Span Filtering实体选择以及负采样实体表示及分类Relation Classification关系构造以及负采样文本特征与关系分类结语参考资料 前言SpERT是一个以bert的预训练语言模型为基础，进行联合实体识别和关系抽取的模型。文章设计了一个联合实体识别和关系抽取模型架构，并使用基于跨度的负采样形式，在ADE、C
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2023-07-04 21:54:06
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使用Aspose.cells 设置多级下拉多级级联下拉代码使用参考案例1 使用三级下拉参考案列2 使用五级下拉 Aspose.cells jar包链接：https://pan.baidu.com/s/1sJzVYyQkTVX7YtD9XRaxGg 提取码：YESH或使用maven<repositories>
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图解BERT图解BERT
BERT句子分类模型结构模型输入模型输出预训练任务：Masked Language Model预训练任务：相邻句子判断BERT的应用BERT特征提取在学习完2.2章节的Transformer之后，我们来学习一下将Transformer模型结构发扬光大的一个经典模型：BERT。站在2021年来看，2018年是自然语言处理技术的一个转折点，运用深度学习技术处理文本的能力
一.简介大家都知道原始bert预训练模型有两大任务：
1.masked lm：带mask的语言模型
2.next sentence prediction：是否为下一句话
bert模型的训练数据有三部分，如下图：
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2023-09-11 17:43:54
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背景通常我们使用bert进行模型fine-tune时，大多是使用Transformer这个包，官方地址：https://huggingface.co/. 如果想使用Bert获取任务对应的动态词向量，那么这时我们就需要了解Bert模型需要的输入与输出了。如果对bert模型不了解的可以看看我之前的文章：【NLP】BERT(BERT: Pre-training of Deep Bidirectional
本文主要介绍了bert模型的简单调用方式，不去深究bert模型的内部原理，只讲解bert模型的pytorch调用方法，直接调用bert需要安装 pytorch-pretrained-bert,直接用pip就可以安装：pip install pytorch-pretrained-bert bert模型的结构图：
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2023-08-24 19:44:39
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BERT模型使用Transformer模型对输入序列的每一个token进行深层的embedding，并使用了2种预训练技巧。输入将3种embeddings求和作为模型输入：Token Embeddings+Segment Embeddings+Position Embeddings输入样例：Token embeddings采用WordPiece embeddings方法，对input_dis进行e
本文你将学到：- 如何将官方ckpt文件转为pytorch.bin以供pytorch/tensorflow使用- 如何在BERT的基础上拼接模型解决下游任务
原创
2021-06-17 16:26:03
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1.BERT模型BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）近期提出之后，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度，可以说是近年来自残差网络最优突破性的一项技术了。论文的主要特点以下几点：使用了Transformer作为算法的主要框架，Trabsformer
1.Bert模型简介BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的represe
# PyTorch使用Sentence BERT
在自然语言处理（NLP）任务中，文本相似度是一个重要的问题。我们经常需要判断两个文本之间的相似性或者近似性，例如文档摘要、问题回答、句子匹配等任务。为了解决这个问题，提出了一种基于BERT模型的算法，即Sentence BERT。
## BERT模型简介
BERT（Bidirectional Encoder Representations f
# BERT Python库使用
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌开发的一种自然语言处理模型，通过预训练的方式获得了强大的语义理解能力。BERT Python库是使用BERT模型的一种工具，它可以帮助我们轻松地使用BERT模型进行文本分类、命名实体识别、问答等任务。本文将介绍如何使用BERT Pyth
原创
2023-08-26 13:10:18
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背景项目需要把bert-serving-client由python用java实现，因为java比python快一些，于是就开始了尝试先上bert-as-service的github地址：https://github.com/hanxiao/bert-as-service其中client的init.py文件地址：https://github.com/hanxiao/bert-as-service/b
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2023-05-30 15:03:46
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