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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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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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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# Python句子向量化的实现
## 1. 简介
在自然语言处理中，将句子转换为向量的过程被称为句子向量化。句子向量化可以将句子表示为数字向量，从而方便进行机器学习、文本分类等任务。在本文中，我们将讨论如何使用Python实现句子向量化。
## 2. 实现步骤
下面是实现句子向量化的步骤，我们将使用Python中的一些库来完成这些步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----
原创
2023-09-18 18:05:22
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Java.util.Vector提供了向量(Vector)类以实现类似动态数组的功能。在Java语言中是没有指针概念的，但如果能正确灵活地使用指针Java.util.Vector提供了向量(Vector)类以实现类似动态数组的功能。在Java语言中是没有指针概念的，但如果能正确灵活地使用指针又确实可以大大提高程序的质量，比如在C、C++中所谓“动态数组”一般都由指针来实现。为了弥补这点缺陷，Jav
# Python BERT 向量化入门指南
## 一、流程图概述
在使用BERT进行向量化之前，我们需要清楚整个流程。下面的流程图展示了从数据准备到结果输出的基本步骤。
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B{是否安装依赖?}
B -- 是 --> C[加载BERT模型]
B -- 否 --> D[安装依赖]
D --> C
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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文本最流行的结构化表示就是向量空间模型，它把文本表示为一个向量，其中该向量的每个元素表示为文本中出现的单词。这会导致极高维的空间；通常，文本文档的集合中出现的每一个不同的字符串都是一个维度，包括常用英语词和其他类型字符串，如电子邮件地址和URL。对于合理大小的文本文件集合，向量很容易就包含数十万个元素。对于那些熟悉数据挖掘和机器学习的读者，向量空间模型可以被看作是一个传统的特征向量，其中的词和字符
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2024-07-21 08:51:14
39阅读
# PyTorch量化BERT模型的介绍与实现
## 引言
近年来，随着深度学习的快速发展，基于变换器（Transformer）架构的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著效果。然而，BERT模型的庞大参数量和高计算需求使其在一些资源受限的环境中难以应用。为此，模型量
# PyTorch QAT量化Bert实现流程
## 1. 简介
在本文中，我们将学习如何使用PyTorch Quantization-Aware Training（QAT）技术来量化Bert模型。QAT是一种训练过程，可以在保持模型准确性的同时，将其转换为低精度的表示形式，从而减少模型的存储和推理成本。Bert是一种常用的自然语言处理模型，量化Bert可以在保持模型性能的同时减少内存占用和计算
原创
2023-08-12 11:04:45
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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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# 使用PyTorch和BERT获取句向量
在自然语言处理（NLP）领域，句向量（sentence embedding）是将一个完整句子转换为固定长度向量表示的方式。这种表示能够捕捉句子的语义信息，常用于文本分类、文本相似度计算和信息检索等任务。近年来，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）因其强大的上下文理解能
句向量 Sentence Embedding摘要本文主要对句向量的发展和relate work介绍一下，可以看作一个简单的综述内容，句向量在NLP中有着很重要的作用，同时在许多NLP实际任务中会类似得到word embedding一样得到中间产物句向量 sentence embedding。下面将从最开始的dec2vec，以及word embedding组合的到的句向量分析，到sentence b
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2023-09-14 12:28:12
436阅读
本文是在上文自然语言处理——词的表示基础上，引入一个更先进的词向量模型GloVe。然后介绍如何内在和外在地评估词向量。1 Global Vectors for Word Representation （GloVe）1.1 和先前方法的比较上文介绍了两类获取词向量的方法。第一类基于计数和矩阵分解，比如潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）、语义存储模型（Hypers
PyTorch学习记录——PyTorch进阶训练技巧1.自定义损失函数1.1 以函数的方式定义损失函数1.2 以类的方式定义损失函数1.3 比较与思考2.动态调整学习率2.1 官方提供的scheduler API2.2 自定义scheduler2.3 问题3.模型微调3.1 模型微调流程3.2 Pytorch中已有模型结构及预训练参数的复用3.3 Pytorch中模型微调的实现3.3.1 固定微
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2023-10-09 22:23:29
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一、前言NLPers最最最最最最常用的Pytorch版本的BERT应该就是这一份了吧：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT这份是刚出BERT的时候出的，暂且叫它旧版。这是博主在学习使用旧版的时候粗略记过的一些笔记：随着BERT的出现，更多的预训练模型(BERT, GPT-2, RoBERTa, XLM, DistilBert,
API一览torchtext.data
torchtext.data.Example : 用来表示一个样本，数据+标签
torchtext.vocab.Vocab: 词汇表相关
torchtext.data.Datasets: 数据集类，__getitem__ 返回 Example实例torchtext.data.Field : 用来定义字段的处理方法（文本字段，标签字段）
创建 Examp
# 使用 PyTorch 和 BERT 获取文本向量的指南
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，文本的向量表示是构建许多模型的基础。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个非常流行的预训练语言模型，能够生成上下文相关的文本向量。本文将介绍如何使用 PyTorch 和 BERT 获取文本向量，并通过示例
