在写这一篇的时候，偶然发现有一篇博客，相比于我之前的一篇写得更详尽，这一篇也参考这篇博客来继续写写自己的笔记总结。一、什么是Bert？二，bert的原理从创新的角度来看，bert其实并没有过多的结构方面的创新点，其和GPT一样均是采用的transformer的结构，相对于GPT来说，其是双向结构的，而GPT是单向的，如下图所示elmo：将上下文当作特征，但是无监督的语料和我们真实的语料还是有区别的
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2024-01-05 20:45:10
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目前没有整理完善，先留个坑~Bert模型介绍BERT的关键技术创新是将Transformers双向训练作为一种流行的注意力模型应用到语言建模中。Masked LM (MLM)在向BERT输入单词序列之前，每个序列中有15%的单词被[MASK]token替换。然后，该模型试图根据序列中其他非MASK词提供的上下文来预测MASK词的原始值。本文主要记录使用tensorflow serving部署训练好
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2020-12-29 23:53:00
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Bert 结构详解1 Bert 模型结构 图1，我们导入bert 14 分类model，并且打印出模型结构。 图2图 2 是BertForSequenceClassification 模型的结构，可以看出 bert Model 有两大部分组成，embeddings 和 encoder。上面我们已经介绍过了transformer，Bert的结构就是 transfor
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2023-08-12 11:06:53
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Preface：fine-tuning到底是啥玩意儿？在预训练模型层上添加新的网络层，然后预训练层和新网络层联合训练。 文本分类的例子最典型了，最后加一个Dense层，把输出维度降至类别数，再进行sigmoid或softmax。 比如命名实体识别，在外面添加BiLSTM+CRF层，就成了BERT+BiLSTM+CRF模型。 这个例子可能不太典型，因为还是加了繁重的网络结构。 做多分类和多标签分类时
先介绍BERT模型要做什么，即：模型的输入、输出分别是什么，以及模型的预训练任务是什么；然后，分析模型的内部结构，图解如何将模型的输入一步步地转化为模型输出；最后，我们在多个中/英文、不同规模的数据集上比较了BERT模型与现有方法的文本分类效果。1. BERT模型的输入/输出BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transform
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2024-02-04 21:11:30
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# 基于BERT Embedding的模型架构：概述与实现
在自然语言处理领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）已经成为一个重要的技术，因为它能够生成高质量的文本嵌入（embedding）。这种嵌入表示每个单词上下文的动态信息，使模型在多种任务中表现优异。本文将深入探讨一个基于BERT嵌入的模型架构，并提供
原创
2024-10-19 08:32:04
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bert与GPT一样均是采用transformer的结构，与GPT不同的是，bert是双向的，而GPT是单向的。如图所示：bert结构先看下bert的内部结构，官网最开始提供了两个版本，L表示的是transformer的层数，H表示输出的维度，A表示mutil-head attention的个数： 如今已经增加了多个模型，其中包括中文模型： 从模型的层数来说其实已经很大了，但是由于transfor
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2024-04-19 13:15:26
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本篇内容：配置好谷歌开源bert运行环境。开源地址：https://github.com/google-research/bert关于BERT的介绍就不多说了，直接看我们将配置的环境：tensorflow_gpu 1.11.0CUDA 9cudnn 7python 3.6注意，这些环境都是一一对应的，不能乱下。如果想下载其他版本，附上对照表链接：配置好后，就可以运行google-bert模型了，当
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2023-12-04 22:17:17
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文章目录1 获取模型2 安装torchserve3 封装模型和接口3.1 准备模型3.2 准备接口文件3.3 封装4 部署模型4.1 启动torchserve4.2 模型推理4.3 语义相似度推理相关报错及解决办法查询结果404查询结果503查看logs/tmp/models 这是一个关于如何使用TorchServe部署预先训练的HuggingFace Sentence transformer
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2023-09-24 10:00:39
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BERT模型的使用可以分为两种形式：第一种使用方法直接将语句序列输入BERT模型获取特征表示，BERT模型一共提供十二层不同的特征向量输出，随层数的递进，特征表示从专于词义表示到专于语义表示而有所区别，此时BERT模型相当于静态的word2vector模型，仅用于特征表示，关于如何获取BERT预训练模型及如何使用第一种方法，可以参考前一篇博客。
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2024-03-22 14:04:09
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模型的输入/输出在基于深度神经网络的NLP方法中，文本中的字/词通常都用一维向量来表示（一般称之为“词向量”）；在此基础上，神经网络会将文本中各个字或词的一维词向量作为输入，经过一系列复杂的转换后，输出一个一维词向量作为文本的语义表示。特别地，我们通常希望语义相近的字/词在特征向量空间上的距离也比较接近，如此一来，由字/词向量转换而来的文本向量也能够包含更为准确的语义信息。因此，BERT模型的主要
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2024-04-16 16:48:23
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本文首先介绍BERT模型要做什么，即：模型的输入、输出分别是什么，以及模型的预训练任务是什么；然后，分析模型的内部结构，图解如何将模型的输入一步步地转化为模型输出；最后，我们在多个中/英文、不同规模的数据集上比较了BERT模型与现有方法的文本分类效果。模型的输入/输出BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从
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2023-10-11 20:34:42
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1 前言BERT模型的使用可以分为两种形式：第一种使用方法直接将语句序列输入BERT模型获取特征表示，BERT模型一共提供十二层不同的特征向量输出，随层数的递进，特征表示从专于词义表示到专于语义表示而有所区别，此时BERT模型相当于静态的word2vector模型，仅用于特征表示，关于如何获取BERT预训练模型及如何使用第一种方法，可以参考我的博客。第二种则是更为常用的将BERT模型作为深度学习网
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2024-06-16 17:10:25
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BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练自然语言处理模型，由Google在2018年提出。BERT模型在自然语言处理领域取得了显著的进展，尤其在理解语言含义方面表现卓越。以下是BERT模型的介绍和原理：BERT模型介绍模型结构：BERT模型基于Transformer的编码器部分，是一种多层的双向 Tran
原创
2024-10-15 20:28:36
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==【self-attention】<==【attention机制】<==【seq2seq】 B
原创
2023-10-08 09:45:58
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BERT模型理论解读序言BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个语言表达模型（language representation model）。在《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》一文中
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2024-03-27 22:01:13
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图解BERT图解BERT
BERT句子分类模型结构模型输入模型输出预训练任务：Masked Language Model预训练任务：相邻句子判断BERT的应用BERT特征提取在学习完2.2章节的Transformer之后，我们来学习一下将Transformer模型结构发扬光大的一个经典模型：BERT。站在2021年来看，2018年是自然语言处理技术的一个转折点，运用深度学习技术处理文本的能力
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2024-08-01 15:38:42
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?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟?文章目录情绪分析命名实体识别文本分类文本摘要结论在上一章中，我们了解了 BERT 及其在问答系统设计中的应用。本章讨论如何使用 BERT 实现其他 NLP 任务，例如文本分类、命名实体识别、语言翻译等。BERT 在各种 N
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2024-08-15 10:33:33
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一、Bert 模型BERT 模型的全称是 BidirectionalEncoder Representations from Transformer，基于 Transformer 的双向编码器表示，是一个预训练的语言表征模型，它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是采用新的 masked language model（MLM），以致能生成
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2023-11-23 17:30:27
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BERT模型总结前言 BERT是在Google论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》中被提出的，是一个面向NLP的无监督预训练模型，并在多达11个任务上取得了优秀的结果。这个模型的最大意义是使得NLP任务可以向CV一样使用与训练模型，这极大的方便了一个新的任务开始，因
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2024-10-24 19:47:22
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