在官方的bert-github上，git clone https://github.com/google-research/bert.git主要的文件内容如下图：主要包括7个主要的python文件，小编要坚持把这7个解读清楚呀！首先解读的是modeling.py文件，是bert实现的核心代码,主要包括2个类和17个函数，如下所示：一、类1.class BertConfig(object):cla
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2023-12-07 12:40:56
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代码是github上的代码，参考b站up主【NLP从入门到放弃】的注解，在此基础上添加个人的注释以及举例子解释代码中的一些函数。参考链接放结尾处。 如果已经看过Transformer的代码，再来看Bert就会感觉到很容易上手。main函数if __n
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2023-07-04 18:26:24
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文章目录前言Sentence-Bert（EMNLP 2019）核心思路BERT-flow（EMNLP 2020）核心思路BERT-whitening核心思路ConSERT（ACL 2021）核心思路正例构建方式负例构建方式SimCSE（EMNLP 2021）核心思路正例构建方式负例构建方式ESimCSE（COLING 2022）核心思路正例生成方式负例生成方式DiffCSE（NAACL2022）
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2024-10-18 13:45:12
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1.把我们要获取词向量的句子进行分词处理，再根据模型中的vocab.txt获取每个词的对应的索引。token初始化tokenized_text = tokenizer.tokenize(marked_text)
print (tokenized_text)
['[CLS]', 'after', 'stealing', 'money', 'from', 'the', 'bank', 'vault
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2023-07-05 17:28:09
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加载数据并生成batch数据数据预处理构建神经网络Tensor和Variable定义loss自动求导优化器更新参数训练神经网络参数_定义参数_初始化如何在训练时固定一些层？绘制loss和accuracy曲线torch.nn.Container和torch.nn.Module各层参数及激活值的可视化保存训练好的模型如何加载预训练模型如何使用cuda进行训练读取数据生成并构建Dataset子类假
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2024-02-04 09:01:25
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# PyTorch Hugging Bert编码
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，它在多个NLP任务上取得了很好的效果。PyTorch Hugging Face提供了一个方便的工具库，可以轻松地使用BERT模型进行文本编码。
## BERT简介
BERT是
原创
2024-06-17 05:38:00
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# 使用Python调用BERT对句子进行编码
本文将教会你如何使用BERT模型对句子进行编码。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种深度学习模型，可以理解句子的上下文及其语义信息。我们将教育你如何一步一步地实现这一过程。
## 流程概述
在开始之前，让我们构建一个清晰的流程概述，以下表格展示了每个步骤
如何在keras构造的分类模型中将bert预训练出的句子向量（两行代码即可得出）作为一部分输入加入模型分三步走：第一步：下载预训练好的bert模型并安装bert-as-service1.首先需要先下载bertgit clone https://github.com/google-research/bert.git2.然后下载好预训练好的bert模型我做的是中文分类任务，所以在网址https://s
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2024-07-02 08:09:58
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文章目录BERT的详细介绍Bert历史----词向量技术与预训练范式的崛起早期Word Embedding从Word Embedding到ELMO从Word Embedding到GPTBert的原理TextCNN的详细介绍TextCNN原理BERT+TextCNN联合使用介绍必要性理论实现在业务中的实现数据范式 BERT的详细介绍Bert历史----词向量技术与预训练范式的崛起早期Word Em
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2024-04-29 22:11:33
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本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节，包括token embeddings、segment embeddings, 和position embeddings. 目录概览1 Token Embeddings作用实现2 Segment Embeddings作用实现3 Position Embeddings作用实现4 合成表示 概览下面这幅来自原论文的图清晰地展示了BERT中每一个嵌入层的作用：和大多数
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2024-02-09 06:22:16
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文章目录前言1. 模型的构建1.1 例子attention的实现2. 修改processor和InputExample3. 增加任务索引4.将样例转换为特征5. 将数据统一存放于Dataset中6. 调整data_loader7. 调整模型输入8. 训练过程中的loss的各种情况与解析9.其他的一些pytorch小技巧9.1 查看张量情况9.2 查看非张量的list形状10. 小结 前言在前面的
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2023-12-15 12:45:29
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1、Bert（encoder of transformer）BERT全称为 Bidirectional Encoder Representation from Transformer，是 Google 以无监督的方式利用大量无标注文本「炼成」的语言模型，其架构为 Transformer 中的 Encoder（BERT=Encoder of Transformer）我在 Transformer回顾详
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2023-10-17 10:46:25
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Python 3 – 编码/解码与字节/字符我是来自python2的python3的新手，我对unicode的基础知识有点困惑。 我读过一些很好的post，使得它更清晰，但是我看到python 3有两个方法，处理编码和解码，我不知道使用哪一个。所以在python 3中的想法是，每个string是unicode，可以编码和存储在字节中，或再次解码回unicodestring。但有两种方法可以做到这一
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2023-10-07 21:47:26
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简介bert是google2018年提出的一种两阶段语言模型，全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，它本质上是基于Denoising AutoEncoding模型，即bert是AE语言模型，好处是能够双向编码获取上下文信息，缺点是它会在输入侧引入噪声——[MASK]标记符号，造成预训练-微调两个阶段的数据不一致，引起误差
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2024-03-21 20:31:53
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# 最简单的BERT编码方式PyTorch
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要研究方向，它涵盖了文本分类、语言模型、问答系统等多个任务。在NLP任务中，词嵌入（Word Embedding）是一个重要的概念，它可以将文本信息转换为向量形式，从而方便计算机对文本进行处理。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transforme
原创
2024-06-16 04:21:41
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bert结构bert模型可以看做transformer的编码器embedding = 词embedding + 位置embedding+句子embedding(辅助分句)bert的位置embedding是学习得来的 原始bert的模型结构 基本模型（BERTBASE）使用12层（Transformer编码器块），768个隐藏单元（隐藏大小）和12个自注意头。1.1亿个参数大模型
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2024-04-10 15:56:36
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目的：将数据集输入BERT，直接获取句子向量做后续训练数据集格式：一句话一行（已过滤掉各种符号）目录一、利用BertServer二、保存bert得到的句子向量-tensorflow基于estimator版一、利用BertServer环境：python3.6 + tensorflow1.14 我的数据保存：1. 安装BertServer：pip install bert-serving-c
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2024-04-24 13:34:22
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文章目录Bert模型一、bert的实战1.bert实战12.进击！BERT句向量表征.md3.【BERT-多标签文本分类实战】之一——实战项目总览4.【Pytorch】BERT+LSTM+多头自注意力（文本分类）（可以参考）5.BERT+Bi-LSTM+CRF 中文医疗实体识别实战6.自然语言处理（NLP）Bert与Lstm结合7.关于bert+lstm+crf实体识别训练数据的构建8.Bert
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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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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