机器翻译及相关技术Task2中的循环神经网络部分，有实现预测歌词的功能。在那个任务中，训练数据的输入输出长度是固定的，而在机器翻译中，输出的长度是不固定的，所以不能直接用RNN来处理这种任务。Encoder-Decoder框架是常用于机器翻译，对话系统这类场景的框架。 需要注意的是，在训练过程中Decoder的输入是真实的label，而预测时，输入是上一个ceil的预测值机器翻译解码 通常用bea
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2023-08-31 19:57:49
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在这篇博文中，我将分享如何解决“PyTorch版本BERT代码”的问题，并将整个过程分为多个部分，以便于理解和应用。以下是我的整理内容，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、生态集成和进阶指南。
我们首先需要配置环境。以下是我整理的思维导图，以便更直观地理解整个配置过程。
```mermaid
mindmap
root((环境配置))
A(系统环境)
A1(操作系
# BERT的PyTorch版本：一种强大的自然语言处理工具
近年来，深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进步，其中BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型无疑是一颗璀璨的明珠。BERT的成功在于其能够理解上下文信息，并在多种NLP任务中展示出卓越的性能。本文将介绍如何在PyTorch中使用BE
BERT Pytorch版本 源码解析（一） 一、BERT安装方式pip install pytorch-pretrained-bert二、BertPreTrainModel: 一个用于获取预训练好权重的抽象类，一个用于下载和载入预训练模型的简单接口1、初始化函数（def __init__(self, config, *inputs, **kwargs)）:def __init
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2023-07-04 18:26:09
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参考：https://www.jianshu.com/p/b38e14c1f14dbatch_normalization 1D可以使用batch_normalization对隐藏层的数据进行正态分布标准化，由于标准化后可能影响神经网络的表达能力。 normalize 后的数据再使用缩放系数γ和平移系数β进行缩放和平移。其中γ和 β参数需要进行进行反向传播学习，使得处理后的数据达到最佳的使用效果。
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2023-11-09 21:54:32
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参考代码：https://github.com/649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch从名字可以看出来这个是做一个中文文本分类的的任务，具体就是做新闻文本分类的任务，具体有以下几个类，属于多分类的问题目录一、如何让你下载的代码跑起来二、bert模型的使用模型代码学习-CLS文本分类-Bert-Chinese-Text-Classific
代码学习的是前一篇博客中pytorch的代码的BertForTokenClassification模型，run的是ner例子：https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/examples/run_ner.py。1、模型概览：使用的模型是：multi_cased_L-12_H-768_A-12.zip，https://github.
在自然语言处理领域，BERT模型因其强大的上下文理解能力而被广泛应用于序列标注任务，如命名实体识别（NER）、词性标注等。然而，随着PyTorch版本的不断更新，如何高效地实现基于BERT的序列标注任务，成为了开发者们面临的一个挑战。下面就来具体探讨一下这个过程。
### 背景定位
在使用PyTorch实现BERT序列标注的过程中，我们并不是一开始就能够顺利地运行我们的模型。最初在执行简单的测试
# 使用 PyTorch 实现 BERT4Keras
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种强大的预训练文本表示模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务。BERT的出名归功于其有效地捕捉文本上下文信息的能力。本文将介绍一个基于 PyTorch 的 BERT4Keras 实现，包括基础概念、环境配置、代码示
# coding=utf-8# Copyright 2018 The Google AI Language Team Authors and The HuggingFace Inc. team.# Copyright (c) 2018, NVIDIA CORPORATION. All rights reserved.## Licensed under the Apache License, V
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2020-07-21 11:45:00
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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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1.前言bert是非常出名的预训练模型，它在很少的数据也能有很好的表现。 在我们将要引出bert模型时，先来简单diss其他常见模型的缺点吧！！diss Word2vec word2vec 不能解决一词多义，也不能解决OOV问题，生成的句子和文档向量也差强人意diss RNN 最出名的缺点是：不能并行，训练速度太慢了diss CNN 虽然可以并行，但太适用于分类任务了，用在其他NLP任务上，效果
# 深度学习中的预训练模型：BERT与PyTorch
在深度学习领域，预训练模型是一种非常重要的技术，它可以通过在大规模的语料库上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，从而取得出色的性能。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种非常流行的预训练模型，它由Google在2018年提出，通过Transformer
原创
2024-02-26 05:33:49
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本文是学习使用Huggingface的Transformers库的简单实践，我们简单的梳理一下模型的结构，以及具体的程序结构。我用的是Pytorch，虽然代码比较简单，但还是附上地址：https://github.com/zuochao912/Bert_CRF。1、任务目标本文的任务目标在于利用预训练的语言模型，辅助下游的英语的平坦命名实体识别任务。2、模型结构主要包括四大模块：tokenizer
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2024-01-16 17:29:16
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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1 前言2 数据准备3 数据预处理4 Bert-BiLSTM-CRF模型5 Bert-CRF模型6 模型训练7 结果评估8 训练集流水线9 测试集流水线10 记录遇到的一些坑11 完整代码 1 前言2 数据准备使用了transformers和seqeval库 安装方法： huggingface-transformersconda install -c huggingface transf
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2023-07-04 21:52:16
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引入Bert-bilistm-crf进行命名体识别其实就是在bilstm-crf的基础上引入bert词向量，pytorch官网给出了的bilstm-crf的模板代码，但是pytorch官方的bilstm-crf的代码存在两个问题：1. 代码的复杂度过高，可以利用pytorch的广播计算方式，将其复杂度降低。2.官方代码的batch_size仅仅为1，实际运用时需要将batch_size调大。对于问
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2023-07-10 15:59:37
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概述本文基于 pytorch-pretrained-BERT(huggingface)版本的复现，探究如下几个问题：pytorch-pretrained-BERT的基本框架和使用如何利用BERT将句子转为词向量如何使用BERT训练模型（针对SQuAD数据集的问答模型，篇幅问题，可能下篇再写）因为已经有很多文章对BERT的结构和效果做了详尽的介绍，所以对于模型的效果和结构就不在这里赘述了。
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2024-08-05 22:44:42
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# 使用PyTorch进行BERT模型构建与训练
在本篇文章中，我们将学习如何使用PyTorch构建和训练BERT模型。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google提出的一种预训练模型，极大地推动了NLP（自然语言处理）领域的发展。本指南将带你从基础到实战，帮助你掌握这一强大的工具。
## 流程概述
