## BERT抽取式阅读理解pytorch实现流程
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备训练和测试数据。阅读理解任务通常包含一个问题和一个相关的文本段落，我们需要从文本段落中抽取答案。可以使用SQuAD (Stanford Question Answering Dataset)等公开的数据集。对于每个问题和文本段落，数据集提供了正确的答案和答案的起始位置。我们需要将数据集预处理成适合BER
原创
2023-08-16 06:09:27
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Github参考代码：https://github.com/Wangpeiyi9979/IE-Bert-CNN数据集来源于百度2019语言与智能技术竞赛，在上述链接中提供下载方式。感谢作者提供的代码。1、信息抽取任务给定schema约束集合及句子sent，其中schema定义了关系P以及其对应的主体S和客体O的类别，例如 （S_TYPE:人物，P:妻子，O_TYPE:人物）、（S_TYPE:公司，
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2023-10-07 19:44:17
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文章目录关系抽取 Relation Extraction信息抽取关系抽取实现关系抽取 Relation Extraction 关系提取是一项自然语言处理 (NLP) 任务，旨在提取实体（例如，比尔盖茨和微软）之间的关系（例如，创始人）。例如，从句子 比尔盖茨创建了微软 中，我们可以提取关系三元组 (比尔盖茨, 创始人, 微软)。关系提取是自动知识图谱构建中的一项关键技术。通过关系抽取，我
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2024-08-15 10:33:13
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# BERT抽取式阅读理解pytorch代码实现指南
## 1. 简介
本文将指导你如何使用PyTorch实现BERT抽取式阅读理解模型。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种使用Transformer模型进行预训练的语言表示模型，已经在许多自然语言处理任务中取得了令人印象深刻的结果。阅读理解（Readin
原创
2023-08-23 10:23:42
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机器阅读理解很有可能成为人机问答中的主力技术，目前FAQ大多使用的是语义匹配模型，该模型需要进行很多的人工标注，成本较高。与语义匹配模型相比，机器阅读理解可以减少人工标注的数量，降低成本。同时可以对未知问题自动寻找QA对。减少人工寻找答案的困难。本文的机器阅读理解模型主要包含以下5个步骤：1、根据F1-score寻找相关段落：通过计算query和候选段落的F1-score的匹配程度。在一篇文档中找
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2024-03-19 07:23:09
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第一遍标题BERT ：Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding作者Jacob Devlin Ming-Wei Chang Kenton Lee Kristina Toutanova单位：Google AI Language摘要和其他论文的区别以及自己的结果。BERT被设计用来预训练未标记文本
[nlp-信息抽取]1.新词提取1. 基本原理(1) 信息熵(2) 互信息2.关键词提取1.词频统计2.TF-IDF3.TextRank 1.新词提取概述 新词是一个相对的概念，每个人的标准都不一样，所以我们这里定义: 词典之外的词语(OOV)称作新词。新词的提取对中文分词而言具有重要的意义，因为语料库的标注成本很高。那么如何修订领域词典呢，此时，无监督的新词提取算法就体现了现实意义。1. 基本
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2023-10-16 06:23:20
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在本文中，我将详细介绍如何使用 PyTorch 和 BERT 实现关系抽取的过程。这一过程涉及环境准备、部署架构、安装步骤、依赖管理、扩展部署和迁移指南，确保整个工作流逻辑清晰且易于理解。
### 环境预检
在开始之前，我们需要确保我们的环境符合以下要求。下面，我使用四象限图进行了兼容性分析，以便清晰地展示硬件和软件的适配情况。
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1.摘要：围绕有监督和远程监督两个领域,系统总结了近几年来中外学者基于深度学习的实体关系 抽取研究进展,并对未来可能的研究方向进行了探讨和展望.2.经典的实体关系抽取方法有监督[基于特征和基于核函数的方法,研究词汇、句法和语义特征对实体语义关系抽取的影响]、半监督、弱监督和无监督3.定义实体关系抽取：是指在实体识别的基础上,从非结构化文本中抽取出预先定义的 实体关系.—这里研究的时关系抽取，不讨论
BERT的简单回顾Google发布的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》，提到的BERT模型刷新了自然语言处理的11项记录。算是NLP的里程碑事件，也开始了大公司之间的数据和算力的装备竞赛。放一篇比较好的中文论文翻译。BERT在阅读理解领域带了很大的进展，在BERT的出现之前最好
原创
2021-03-31 19:54:42
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本发明涉及信息处理领域，特别涉及图像目标检测以及知识图谱中的关系抽取算法。背景技术：图像目标检测目的是在于检测图像中包含的所有物体，基本做法是将图像划分区域后再对每个区域进行图像分类。知识图谱中的一个关键技术就是关系抽取算法。目前主要使用神经网络来解决关系抽取问题，将词向量和位置向量进行联合训练。然而目前已有的关系抽取全部是应用于文字信息中，本发明通过融合知识图谱与图像特征的信息，解决图文知识图谱
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2023-10-28 07:57:37
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进一步纲手BERT的大巧不工
原创
2021-08-10 14:49:26
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信息抽取 （Information Extraction: IE）是把文本里包含的信息进行结构化处理，变成计算机能够处理的结构，实体抽取、关系抽取、事件抽取等都属于信息抽取的范畴。在NL...
原创
2022-10-12 21:05:07
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本文主要讲如何调用transformers这个包来提取一个句子的特征。Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库Transformers(以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert)提供用于自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)的最先进的模型(BERT，GPT-2，R
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2024-01-30 06:32:09
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文章目录BERT论文精读AbstractIntroductionBERTPre-training BERTTask #1: Masked LMTask #2: Next Sentence Prediction (NSP)Fine-tuning BERT BERT论文精读Abstract我们引入了一种新的语言表示模型BERT，它使用了来自Transformer的双向编码器。 与最近的语言表示模型不
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2024-05-15 08:23:23
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作者 | Edward Qian编译 | VK来源 | Towards Data Science这里可以找到带有代码的Github存储库:https://github.com/edward...
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2022-07-30 00:47:32
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本文介绍一下如何使用BiLSTM（基于PyTorch）解决一个实际问题，实现给定一个长句子预测下一个单词如果不了解LSTM的同学请先看我的这两篇文章LSTM、PyTorch中的LSTM。下面直接开始代码讲解导库'''
code by Tae Hwan Jung(Jeff Jung) @graykode, modify by wmathor
'''
import torch
import num
上一篇文章谈到如何简便的使用bert，好用是好用，但延展性、灵活性不足，主要是很难加入各种自定义特性(比如pipeline、和数值型特征混合使用等)。基于此，本篇文章就来谈谈，如何通过继承Sci-kit Learn中的两个基类 --- TransformerMixin和BaseEstimator来实现一个高度定制化且易用的BERT特征提取器。 在NLP中获得最先进的结果曾经是一项艰巨
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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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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