# 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
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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# 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
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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一、BERT的基本理念BERT是Birdirectional Encoder Representation from Transformers的缩写，意为多Transformer的双向编码器表示法，它是由谷歌发布的先进的嵌入模型，BERT是自然语言处理领域的一个重大突破，它在许多自然语言处理任务中取得了突出的成果，比如问答任务，文本生成，句子分类等等，BERT成功的一个主要原因是，它是基于上下文的
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2023-11-02 12:38:22
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使用 Bert 模型进行中文词嵌入之前在 JobCodeExtra 任务中使用BERT模型进行词嵌入是没有问题的。过程就是安装几个库，通过CS(Client、Server)的方式进行调用即可。pip install bert serving-clientpip install bert-serving-serverTensorFlow 也是要安装的下载 BERT 预训练模型一定要注意Python、
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2024-01-06 19:52:20
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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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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、BiLSTM与CRF的结合：Python代码实现
在自然语言处理（NLP）领域，BERT、双向长短时记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF）是常用的技术组合，用于解决诸如序列标注、命名实体识别等任务。本文将阐述这三者的概念和作用，并通过Python代码示例展示如何搭建一个简单的序列标注模型。
## BERT：预训练语言模型
BERT（Bidirectional Encod
# 使用Python和BERT生成词向量的全面指南
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，词向量是将单词或短语转换为数字表示的重要工具。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练模型，广泛应用于各种NLP任务。本文将介绍如何使用Python生成BERT词向量，并通过代
目录标题# bert-as-service的安装&部署1. 安装 python 3 环境2. 部署自然语言模型2.1 下载模型压缩包2.2 解压压缩包2.3 安装 python 依赖包2.4 启动模型2.5 windows启动模型脚本linux启动bert-as-servinglinux启动模型脚本# bert+sklearn实现两个词的相似度 2.2 解压压缩包解压到本地2.3 安装
### 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
# 使用BERT进行命名实体识别的Python代码示例
## 什么是命名实体识别（NER）
命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务。其目标是从文本中识别出特定类型的实体，例如人名、地名、组织名、日期等。这些实体在信息提取和文本理解中发挥着重要作用。
## BERT简介
BERT（Bidirectional Encoder Representations from T
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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