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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Bert 源码解读一直在用 Bert 系列做一些自然语言理解任务，包括命名实体识别、关系抽取，文本结构化等信息抽取任务。之前开发任务紧，Bert 拿来就用了，很多代码只知其然而不知其所以然，今日好好读了一下 BERT Pytorch 版本的源码，并逐行做了注释记录，遂开辟 NLP 菜鸟系列，随缘更新一些文章，供基础玩家阅读与学习。耐心读下来，整个流程可以轻松读懂，源码中一些不常用的函数已经去掉~B
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2023-09-23 15:57:01
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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在PyTorch中的应用
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种强大的预训练语言表示模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务。BERT采用双向编码器，使模型能够更好地理解上下文信息。本文将介绍如何在PyTorch中实现BERT，并提供相关代码示例。
#### BERT的基本架构
BER
# 使用PyTorch实现BERT的步骤
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种非常强大的模型，广泛用于各种任务，包括文本分类、情感分析等。在这篇文章中，我将指导你如何使用PyTorch框架来实现BERT模型。本文将包括整个流程的概览、详细的代码示例以及解释。
## 流程概述
# BERT：深度学习中的语言理解革命
## 什么是BERT？
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种由Google于2018年提出的预训练语言表示模型。BERT的核心创新在于其能够有效地利用上下文信息，对文本进行更深入的理解。与传统的单向语言模型不同，BERT使用双向编码器，能够同时考虑一个词的左侧和右
1. NLP里的迁移学习使用预训练好的模型来抽取词、句子的特征
例如word2vec 或语言模型不更新预训练好的模型需要构建新的网络来抓取新任务需要的信息
Word2vec忽略了时序信息，语言模型只看了一个方向Word2vec只是抽取底层的信息，作为embedding层，之后的网络还是得自己设计，所以新的任务需要构建新的网络2. BERT的动机3. BERT架构4. 输入的修改5. 预
bert微调步骤：首先从主函数开刀：copy run_classifier.py 随便重命名 my_classifier.py先看主函数：if __name__ == "__main__":
flags.mark_flag_as_required("data_dir")
flags.mark_flag_as_required("task_name")
flag
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2023-11-26 12:21:22
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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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目录1. Language Model Embedding1.1 Feature-based方法1.2 Fine-tuning方法2.BERT模型介绍3. 预训练3.1 Masked Language Model3.2 Next Sentence Prediction3.3 模型输入3.4 模型训练3.4.1 数据组成3.4.2 训练参数3.4.3 两种模型选择5. Fine-tuning6.
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2023-07-04 21:43:01
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前段时间实现了transformer，用李沐老师的话来讲其实bert可以简单理解为缩水版的transformer，transformer有encoder和decoder，bert去掉了decoder，改为用N个encoder堆叠在一起，拿最后一个encoder的输出直接做预训练任务。老规矩，先把大体框架列出来，然后根据框架一个一个去实现。目录架构 数据预处理NSPMLM：BERTEmbe
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2023-12-25 10:40:12
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BERT的使用可以分为两个步骤：pre-training和fine-tuning。pre-training的话可以很好地适用于自己特定的任务，但是训练成本很高（four days on 4 to 16 Cloud TPUs），对于大对数从业者而言不太好实现从零开始(from scratch)。不过Google已经发布了各种预训练好的模型可供选择，只需要进行对特定任务的Fine-tuning即可。
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2024-06-11 12:57:09
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最近入门BERT，在网上观看了一些网课视频理解了原理，并且找到了pytorch版本的源码，经过一遍阅读有了初步的认知，所以在此记录，温故而知新。其整体代码框架如下（有些部分我也略有改动，但整体不影响）： 解读一个项目的代码，自然要从main开始，所以我们打开main.py（项目中是__main__.py）后看到首先是对一些路径参数的填写： 我个人的上述自个的参数为 --trai
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2023-10-27 20:57:30
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Google - BERTTips：本人也是初学者，如有错误，还请不吝赐教之前一直认为方法论和思维方式才是最重要的，实际的解决方案会随着时间的改变快速更迭，所以一直没有记录的习惯，…Before BERT 很多机器学习领域的任务，或显式或隐式地可以分为两个阶段 - 将问题数据映射到一个潜藏信息的低维空间里，即将原问题里的元素 X 映射为 hx - 再将 hx 映射到（分类到）（回归到）数据标签y上
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2023-10-12 07:59:09
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文章目录pytorch_pretrained_bert/transfomerschinese_wwm_ext_pytorchJupyter参考 pytorch_pretrained_bert/transfomers0.为什么会写这两个包呢？这两个包都差不多，但是后来改名了，所以我这里推荐使用transfomers，我两个都安装了，大家可以只安装transfomers,本文的第3章Jupyter的
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2023-10-16 20:31:59
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from torch.utils.data import Dataset import tqdm import json import torch import random import numpy as np from sklearn.utils import shuffle class BER
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2020-07-21 13:53:00
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2评论
# 使用 Sentence-BERT 进行文本相似度计算
随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，文本相似度计算成为一个重要的研究领域。Sentence-BERT是一种基于BERT模型的文本嵌入模型，可以生成句子的语义向量表示，从而实现高效的文本相似度计算。本文将介绍如何在Python中使用Sentence-BERT，并提供相应的代码示例。
## 1. 什么是 Sentence-BERT
在这篇博文中，我将分享如何解决“PyTorch版本BERT代码”的问题，并将整个过程分为多个部分，以便于理解和应用。以下是我的整理内容，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、生态集成和进阶指南。
我们首先需要配置环境。以下是我整理的思维导图，以便更直观地理解整个配置过程。
```mermaid
mindmap
root((环境配置))
A(系统环境)
A1(操作系
自动生成摘要（二）：丰富和完善功能一、取得编辑器里面的内容在前面的程序当中，为了调试方便（没办法，JavaScript客房端程序的调试环境就很弱，再涉及到了xml简直能让人抓狂！），只好采用了“最小化”的方针。而实际上，新闻发布系统当中是要使用编辑器的。生成摘要也是给编辑器里面的内容生成摘要。这里采用了编辑器自带的方法（函数）：getHTML()。所以修改了一行代码： var n_con
