本文框架：BERT模型的任务：
1、模型的输入、输出分别是什么，以及模型的预训练任务是什么；
2、分析模型的内部结构，图解如何将模型的输入一步步地转化为模型输出；
3、在多个中/英文、不同规模的数据集上比较BERT模型与现有方法的文本分类效果。1. 模型的输入/输出BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名
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2023-08-08 11:13:24
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1.前言bert是非常出名的预训练模型，它在很少的数据也能有很好的表现。 在我们将要引出bert模型时，先来简单diss其他常见模型的缺点吧！！diss Word2vec word2vec 不能解决一词多义，也不能解决OOV问题，生成的句子和文档向量也差强人意diss RNN 最出名的缺点是：不能并行，训练速度太慢了diss CNN 虽然可以并行，但太适用于分类任务了，用在其他NLP任务上，效果
从头预训练一个针对的那1个任务的3层BERT，保持预训练和inference时的一致性，速度加速4倍，精度不变。
原创
2022-07-19 11:52:30
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BERT是Google公司在2018年提出的基于深层Transformer的预训练语言模型。BERT不仅充分利用了大规模无标注文本来挖掘其中丰富的语义信息，同时还进一步加深了NLP模型的深度。1. 整体结构BERT的基本模型结构由多层Transformer构成，包含两个预训练任务：掩码语言模型（MLM）和下一个句子预测（NSP）。如下图所示：
模型输入：[CLS] + Masked Sen
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2023-12-21 15:09:30
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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
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2024-04-17 12:02:18
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动手学深度学习笔记一、BERT1.BERT：把两个结合起来2.BERT的输入表示3.编码器4.预训练任务掩蔽语言模型下一句预测5.整合代码二、用于预训练BERT的数据集1.下载并读取数据集2.生成下一句预测任务的数据3.生成遮蔽语言模型任务的数据4.将文本转换为预训练数据集三、预训练BERT1.预训练2.用BERT表示文本 一、BERT在word2vec和GloVe中，每个词都是由一个固定的预训
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2024-06-27 17:35:59
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2019-10-09 19:55:26 问题描述：谈谈对Bert的理解。 问题求解： 2018年深度学习在NLP领域取得了比较大的突破，最大的新闻当属Google的BERT模型横扫各大比赛的排行榜。 NLP领域到目前为止有三次重大的突破：Word Embedding、Self-Attention机制
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2019-10-09 19:56:00
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代码如下 没有数据集 只有大体框架/代码可运行import math
import re
from random import *
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# sample IsNext and NotNext to be same in small bat
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2023-11-16 21:27:19
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Bert（预训练模型）动机基于微调的NLP模型预训练的模型抽取了足够多的信息新的任务只需要增加一个简单的输出层注：bert相当于只有编码器的transformer基于transformer的改进每个样本是一个句子对加入额外的片段嵌入位置编码可学习< cls >为分类 < sep >用来分隔句子 有两个句子前一个id为0后一个id为1BERT选择Transformer编码器作
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2023-09-09 06:40:18
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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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BERT-Pytorch 源码阅读[TOC]1. 整体描述BERT-Pytorch 在分发包时，主要设置了两大功能：bert-vocab ：统计词频，token2idx, idx2token 等信息。对应 bert_pytorch.dataset.vocab 中的 build 函数。bert：对应 bert_pytorch.__main__ 下的 train 函数。为了能够调试，我重新建立了两个文
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2023-07-04 21:53:52
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BERT模型介绍一、什么是BERT？BERT：全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，BERT的模型架构基于多层双向转换解码，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-traing方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Pred
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2024-01-20 19:54:14
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来源蓝桥 购买的课程，试验记录 BERT 预训练模型及文本分类 介绍 如果你关注自然语言处理技术的发展，那你一定听说过 BERT，它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义。本次试验将介绍 BERT 的模型结构，以及将其应用于文本分类实践。知识点 语言模型和词向量 BERT 结构详解 BERT 文本分类BERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations
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2024-07-31 20:56:29
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这是bert的pytorch版本（与tensorflow一样的，这个更简单些，这个看懂了，tf也能看懂），地址：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 主要内容在pytorch_pretrained_bert/modeling文件中。BertModel 流程详解从BertModel的forward函数开始
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2023-10-17 17:53:16
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由于BERT参数众多，模型庞大，推理速度较慢，在一些实时性要求较
原创
2022-10-12 16:18:32
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如何对BERT进行模型压缩
原创
2021-08-09 14:44:20
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目前没有整理完善，先留个坑~Bert模型介绍BERT的关键技术创新是将Transformers双向训练作为一种流行的注意力模型应用到语言建模中。Masked LM (MLM)在向BERT输入单词序列之前，每个序列中有15%的单词被[MASK]token替换。然后，该模型试图根据序列中其他非MASK词提供的上下文来预测MASK词的原始值。本文主要记录使用tensorflow serving部署训练好
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2020-12-29 23:53:00
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本文主要是针对入门级别的Bert使用，先让模型能够实现文本分类，后续会讲解huggingface的Bert流程化的使用，包括英文文本分类和中文文本分类。英文部分使用BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding中的Cola数据集，任务如下图 这个数据集包括四列：[‘sentence_s
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2023-07-04 21:49:21
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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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对于 Bert 来说，用于文本分类是最常见的，并且准确率也很高。本文将会对 bert 用于文本分类来做详细的介绍。预训练模型对于不同的数据，需要导入不同的预训练模型。预训练模型下载地址：Models - Hugging Face本文使用的是中文数据集，因此需要选择中文的预训练模型：bert-base-chinese at mainBert 模型主要结构BertModel 主要为 transform
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2023-07-04 21:43:22
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