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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写在前面本次的需求是：通过预训练好的Bert模型，得到不同语境下，不同句子的句向量。相比于word2vec、glove这种静态词向量，会含有更丰富的语义，并能解决不同场景不同意思的问题。 建议大家先看Bert原论文（看之前最好懂得ELMo，一定要懂transformer），再结合这个博客（墙裂推荐）开始本次记录一共分成以下四步：安装transformer包导入BertTokenizer和BertM
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2023-10-08 00:20:38
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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
文章目录未来能力抽象概括自然语言生成机器翻译结论到目前为止，我们涵盖的主题涉及 BERT 模型的架构和应用。BERT 模型不仅影响了 ML 领域，还影响了内容营销等其他领域。下面我们就来讨论一下BERT的发展和未来的可能性。未来能力事实证明，像 BERT 这样基于 Transformer 的 ML 模型对于最先进的自然处理任务是成功的。BERT 是一种大规模模型，仍然是提供最先进准确性的最流行的语
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2024-03-20 17:24:41
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本文主要是针对入门级别的Bert使用，先让模型能够实现文本分类，后续会讲解huggingface的Bert流程化的使用，包括英文文本分类和中文文本分类。英文部分使用BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding中的Cola数据集，任务如下图 这个数据集包括四列：[‘sentence_s
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2023-07-04 21:49:21
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BERT模型介绍一、什么是BERT？BERT：全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，BERT的模型架构基于多层双向转换解码，因为decoder是不能获要预测的信息的，模型的主要创新点都在pre-traing方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Pred
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2024-01-20 19:54:14
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torch
.
baddbmm(beta
=1
, mat, alpha
=1
, batch1, batch2, out
=
None
)
-->
Tensor ：对两个批
batch1
和
batch2
内存储的矩阵进行批矩阵乘操作，矩阵
mat 加到最终结果。batch1
和
batch2
都
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2023-12-28 06:11:09
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文章目录pytorch版的bert分类模型流程，后加bert_BiLSTM融合对比一.前言版本详述数据预处理定义模型参数预训练模型下载 放在bert_model 包含config.json,pytorch_model.bin,vocab_txt二.完整代码github链接三.上代码import1.预处理数据2.定义bert模型3.定义优化器和线性学习率4.定义训练函数和验证测试函数5.开始训练6
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2023-10-30 17:29:23
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文章目录前言1. 模型结构1.1 总体框图1.2 Embedding1.3 迁移策略2. 预训练方法2.1 Masked LM2.2 Next Sentence Prediction3. 总结参考文献 前言本文讲解Google在2019年发表的论文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understa
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2024-09-30 07:08:29
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由于源码一直在更新迭代，我的版本可能不太新了，不过大致意思差不多modeling_bert.py预训练模型的下载地址，如果加载时 参数设置没用下好的模型地址，则会自动从这些地址上下载BERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_MAP = {
'bert-base-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.c
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2023-12-21 12:05:09
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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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BERT 预训练模型及文本分类介绍如果你关注自然语言处理技术的发展，那你一定听说过 BERT，它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义。本次试验将介绍 BERT 的模型结构，以及将其应用于文本分类实践。知识点语言模型和词向量BERT 结构详解BERT 文本分类BERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformer，是谷歌
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2023-08-01 11:56:09
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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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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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这个是很早之前就应该做的工作，之前看过几遍源码，但是都没有详细的记录下来，Bert源码还是很优雅的，这次看记录下来方便以后回顾。先来看它的整体结构：├── README.md
├── create_pretraining_data.py
├── extract_features.py
├── modeling.py
├── modeling_test.py
├── multilingua
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2024-08-15 19:32:24
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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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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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# PyTorch BERT 模型训练
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google在2018年提出的一种预训练语言模型，该模型基于Transformer架构，通过无监督的方式学习大量文本数据的表征。BERT在自然语言处理领域取得了巨大的成功，被广泛用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等
原创
2023-11-28 04:21:08
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# 如何使用PyTorch加载BERT模型
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型是一个非常强大的预训练模型。使用PyTorch加载BERT模型可以帮助你在文本分类、命名实体识别等任务中获得更好的性能。接下来，我将教你如何在PyTorch中加载BERT模型，分为几个简单的步骤，详
# 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
