图解 Bert模型，从零开始构建BERT本文介绍Bert模型需要做什么，即模型的输入和输出分别是什么，以及模型的预测训练任务是什么。然后，分析模型的内部结构，图解如何将模型的输入一步一步地转化为模型的输出；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。模型的输入和输出BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representatio
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2023-11-06 22:14:44
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在这篇博文中，我将分享关于如何在Python中实现BERT模型的全过程。这一过程包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析和应用场景等多个部分。
### 背景描述
随着自然语言处理(NLP)技术的快速发展，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）于2018年由Google提出，为NLP任务提供了新的解决方案。BE
准备数据集这里我并没有用什么大型的数据集，而是手动输入了两个人的对话，主要是为了降低代码阅读难度，我希望读者能更关注模型实现的部分'''
code by Tae Hwan Jung(Jeff Jung) @graykode, modify by wmathor
Reference : https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-
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2023-10-19 17:11:14
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# Python 实现 BERT 模型
## 引言
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google提出的一种深度学习模型，它在自然语言处理（NLP）任务中表现优异。BERT的核心在于其双向编码器，能够充分理解句子的上下文信息。本文将介绍如何在Python中实现BERT模型，并提供代码示例。
## BE
Bert模型全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，主要分为两个部分：1训练语言模型(language model)的预训练(pretrain)部分，2训练具体任务(task)的fine-tune部分。Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果，可以说是现今最近NLP中最重要的突破。相比之前的Word Embeddin
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2023-12-25 20:15:30
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目前，对于基于向量召回，那就不得不提到双塔。为什么双塔在工业界这么常用？ 双塔上线有多方便，真的是谁用谁知道，user塔做在线serving，item塔离线计算embeding建索引，推到线上即可。下面我就给大家介绍一些来自微软、Facebook、Baidu、YouTube的经典双塔模型。微软双塔DSSM先说双塔模型的鼻祖，这是微软在CIKM2013发表的一篇工作，它主要是用来解决NLP领域语义相
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2023-10-07 09:52:35
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1. 模型的输入/输出BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation，即：文本的语义表示，然后将文本的语义表示在特定NLP任务中作微调，最终应用于该NLP任务。煮个栗子，BERT模型训练文本语义表
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2024-01-06 09:51:37
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在前面两章Bert 和 TextCNN 模型，用这两个模型来进行文本分类。那我们就可以试一下将这两个模型进行融合来进行文本分类。模型介绍我们知道在进行模型融合时，要注意的时在第一个模型的输出要符合第二个模型的输入。Bert 模型的输出是有不同的情况；TextCNN模型的输入是一个四维的，[bacth_size, 1, max_len, bedding]。Bert 模型输出 图1 bert
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2023-11-01 15:45:43
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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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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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Self-Attention机制理论①首先将x1、x2两个词进行编码得到向量②编码后的向量乘以对应的权重矩阵，得到每个词的三个特征矩阵Q、K、V③计算第一个词的时候通过q1*k1、q1*k2、q1*k3…q1*kn得到当前次对于每个词的分值。因为两个词距离越近关系越大，点乘的结果也就越大④最终的value计算softmax计算流程分值->e^x->归一化归一化之后再乘以V矩阵，然后再相
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2024-04-05 08:38:10
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# BERT模型介绍与Python实现
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务。借助BERT，我们可以在许多NLP任务中获得显著的性能提升。本文将介绍BERT模型的基本概念，并展示如何在Python中实现它。
## BERT模型概述
BERT模型
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型学习、面试题等，资料免费分享！
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
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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对于 Bert 来说，用于文本分类是最常见的，并且准确率也很高。本文将会对 bert 用于文本分类来做详细的介绍。预训练模型对于不同的数据，需要导入不同的预训练模型。预训练模型下载地址：Models - Hugging Face本文使用的是中文数据集，因此需要选择中文的预训练模型：bert-base-chinese at mainBert 模型主要结构BertModel 主要为 transform
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2023-07-04 21:43:22
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这一章我们来聊聊在中文领域都有哪些预训练模型的改良方案。Bert-WWM，MacBert，ChineseBert主要从3个方向在预训练中补充中文文本的信息：词粒度信息，中文笔画信息，拼音信息。与其说是推荐帖，可能更多需要客观看待以下'中文'改良的在实际应用中的效果~
这一章我们来聊聊在中文领域都有哪些预训练模型的改良方案。Bert-WWM，MacBert，C
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2024-04-25 06:34:47
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如果你是一名自然语言处理从业者，那你一定听说过大名鼎鼎的 BERT 模型。BERT（Bidirectional Encoder Representations From Transformers）模型的“荣耀时刻”是2018年：称霸机器理解测试SQuAD，横扫其他10项NLP测试，达成“全面超过人类”成就。BERT模型使用预训练和微调的方式来完成自然语言处理（Natural Language Pr
BERT模型的OneFlow实现 模型概述 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是NLP领域的一种预训练模型。本案例中，基于论文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Tr
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2021-02-17 05:46:00
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2评论
1. BERT简介BERT全称，Bidirectional Encoder Representation from Transformers，双向Transformers编码表示.特点： （1）证明了双向预训练对语言表示的重要性。与之前使用的单向语言模型进行预训练不同，BERT使用遮蔽语言模型来实现预训练的深度双向表示。 （2）论文表明，预先训练的表示免去了许多工程任务需要针对特定任务修改体系架构
