作者 | Jay Alammar如果你是一名自然语言处理从业者，那你一定听说过最近大火的 BERT 模型。本文是一份使用简化版的 BERT 模型——DisTillBERT 完成句子情感分类任务的详细教程，是一份不可多得的 BERT 快速入门指南。在过去的几年中，用于处理语言的机器学习模型取得了突飞猛进的进展。这些进展已经走出了实验室，开始为一些先进的数字产品赋能
文章目录参考文章1. BERT模型1.1 模型结构1.2 输入表示1.3 预训练任务1.3.1 Task 1:Masked Language Model1.3.2 Task 2：Next Sentence Prediction1.4 微调(fine-tuning)基于句子对的分类任务基于单个句子的分类任务问答任务命名实体识别2. 总结 参考文章【NLP】Google BERT模型原理详解 - ru
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2024-05-08 16:43:40
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文章目录1. Transformer优缺点：2. 序列标注任务中为什么还要lstm3.模型融合3.1字词向量结合3.2支持mask的最大池化3.3支持mask的平均池化3.4 Bert Finetune3.5 BERT+TextCNN3.6 BERT + RNN + CNN3.7 10折交叉训练融合代码参考4. 模型下载4.1 中文版下载地址4.2 ALBERT v2下载地址4.3 预训练模型
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2023-12-22 22:13:11
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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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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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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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torch.save doc 主要用的就前两个参数obj:要保存的python 对象f:open出来的io文件，或者是只是保存文件路径，文件名的str(后者应该就是把这个str 以"w"方式open出来了)注意obj这个对象必须要能够serialization(如果是你自己自定义的obj,要实现serialization).一般而言，想要自己定义的obf能够序列化，可以实现to_dict,to_j
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2023-09-03 17:05:37
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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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1.什么是bertbert原文中文翻译版，论文地址。腾讯一篇对bert解读的文章，从零构建BERT，文章地址。2.bert的使用uer-pyUER-py全称是Universal Encoder Representations，UER-py是一个在通用语料预训练以及对下游任务进行微调的工具包。github项目地址。uer的一些教程，知乎教程（bert做情感分类、序列标注）。uer分类代码的介绍，参考
1.1 modeling.py 如下图所示，modeling.py定义了BERT模型的主体结构，即从input_ids（句子中词语id组成的tensor）到sequence_output（句子中每个词语的向量表示）以及pooled_output（句子的向量表示）的计算过程，是其它所有后续的任务的基础。如文本分类任务就是得到输入的input_ids后，用BertModel得到句子的向量表示，并将其
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2024-10-22 14:13:06
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目录MASS:Masked Sequence to Sequence Pre-training for Language GenerationUNILM:UNIfied pre-trained Language ModelUnidirectional LMBidirectional LMSeq2Seq LMReferenceMASS:Masked Sequence to Sequence Pre-
1.BERT 的基本原理是什么？BERT 来自 Google 的论文Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding，BERT 是“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”的首字母缩写，整体是一个自编码语言模型（Autoenco
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2023-11-11 20:52:09
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# 使用BERT模型的Python入门指南
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，它可以用于多种任务，例如文本分类、情感分析和问答等。如果你是刚入行的小白，以下是一个清晰的流程和示例代码，帮助你快速实现BERT模型的使用。
## 整体流程
以下表格简要展示了
原创
2024-09-09 05:40:42
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# 使用 BERT 模型的 Java 应用入门
## 引言
在当今的自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型因其强大的上下文理解能力而脱颖而出。BERT 是由 Google 提出的，可以有效地解决许多语言理解任务，如文本分类、命名实体识别和问答系统等。在这篇文章中，我们将探讨如何在
原创
2024-09-05 04:37:47
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# 如何在Java中使用BERT模型
在当前的机器学习和自然语言处理领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型因其出色的性能而广受欢迎。然而，许多开发者在将BERT与Java集成时可能会遇到困难。本文旨在帮助刚入行的小白了解如何在Java中实现BERT模型的步骤。
## 流程概述
我们将整个过程分为以下
# Java BERT模型的基础知识与应用
## 什么是BERT模型？
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的模型，专门用于自然语言处理（NLP）任务。它由Google在2018年提出，并迅速引起了研究界的极大关注。BERT通过使用双向上下文来理解词语的意思，这使得它在处理语义
原创
2024-08-14 08:18:46
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# 如何在Java中实现BERT模型
在本教程中，我们将学习如何在Java中实现基于BERT的模型。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，广泛用于自然语言处理（NLP）任务。尽管大多数BERT实现是用Python完成的，但我们同样可以在Java环境中使用BERT。接下来，我们将逐步介绍这个
1.BERT模型BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）近期提出之后，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度，可以说是近年来自残差网络最优突破性的一项技术了。论文的主要特点以下几点：使用了Transformer作为算法的主要框架，Trabsformer
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2023-09-23 20:32:56
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# 使用Java调用训练好的BERT模型的完整指南
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个非常强大的预训练语言模型。尽管大多数BERT实现主要使用Python，但你也可以在Java中使用训练好的BERT模型。本文将介绍如何在Java中实现这一目标，并显示开发过程中
