最近，笔者想研究BERT模型，然而发现想弄懂BERT模型，还得先了解Transformer。
本文尽量贴合Transformer的原论文，但考虑到要易于理解，所以并非逐句翻译，而是根据笔者的个人理解进行翻译，其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方，都有放出原文，如有不当之处，请各位多多包含，并希望得到指导和纠正。论文标题Attention Is ALL You Need论文地址htt
一、他说的是对的前几天看到一篇关于大连理工大学的研三学长的去世新闻，仔细看了他的遗书，很是泪目。他说同样的条件，做出的实验结果是不同的。 在训练我这个模型的时候，深深体会到了这个感受，有时候收敛，有时候无论怎么也不收敛。可能这个还容易解释一点，模型的很多参数是初始化的，不同的参数会跑到局部最you，模型陷在了一个局部最优点，出不去。 可能我这个模型的结构和参数都有问题，在训练过程中，损失最低也就是
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2024-09-28 10:48:30
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2022.4.23 记一、利用Bert进行特征提取1、使用tokenizer编码输入文本 tokenizer是一个将纯文本转换为编码的过程，该过程不涉及将词转换成为词向量，仅仅是对纯文本进行分词，并且添加[MASK]、[SEP]、[CLS]标记，然后将这些词转换为字典索引。model_class, tokenizer_class, pretrained_weights = (tfs.BertMod
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2024-01-25 19:31:25
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Bert是去年google发布的新模型，打破了11项纪录，关于模型基础部分就不在这篇文章里多说了。这次想和大家一起读的是huggingface的pytorch-pretrained-BERT代码examples里的文本分类任务run_classifier。关于源代码可以在huggingface的github中找到。 huggingface/pytorch-pretrained-
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2023-10-28 15:07:25
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# 使用 PyTorch 和 BERT 进行文档分类
在自然语言处理（NLP）领域，文档分类是一个重要的任务，涉及对文本进行标记，以便在信息检索、推荐系统等多个应用中进行更有效的处理。近年来，基于 Transformer 架构的预训练模型，尤其是 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），在多个 NLP 任务中都取
# 使用PyTorch实现BERT文本分类的指南
对于刚入行的小白，掌握文本分类的基本流程是非常重要的。在本文中，我们将通过使用PyTorch和BERT来实现文本分类。整个过程可分为几个步骤：
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|---------|-----------------
目录前言1. 数据处理2. Bert3. 模型训练4. 模型测试 前言1. 数据处理def load_data(args, path, tokenizer):
classes = ['pos', 'neg']
def process(flag):
tokens = []
labels = []
seqs = []
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
Bert是去年google发布的新模型，打破了11项纪录，关于模型基础部分就不在这篇文章里多说了。这次想和大家一起读的是huggingface的pytorch-pretrained-BERT代码examples里的文本分类任务run_classifier。关于源代码可以在huggingface的github中找到。 huggingface/pytorch-pretrained-
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2023-11-10 11:17:38
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# 使用 BERT 进行文本分类：PyTorch 实战
## 介绍
近年来，预训练的语言模型如 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进步。BERT 通过在大规模文本数据上进行预训练，能够理解语言的上下文，从而在多项任务中展现出色的性能。本篇文章将带您了解如何在 PyTo
本文将会介绍如何在PyTorch中使用CNN模型进行中文文本分类。 使用CNN实现中文文本分类的基本思路：文本预处理将字（或token）进行汇总，形成字典文件，可保留前n个字文字转数字，不在字典文件中用表示对文本进行阶段与填充，填充用，将文本向量长度统一建立Embedding层建立CNN模型训练模型，调整参数得到最优表现的模型，获取模型评估指标保存模型，并在新样本上进行预测 我们以搜狗小
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2023-10-26 21:32:21
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Bert是去年google发布的新模型，打破了11项纪录，关于模型基础部分就不在这篇文章里多说了。这次想和大家一起读的是huggingface的pytorch-pretrained-BERT代码examples里的文本分类任务run_classifier。关于源代码可以在huggingface的github中找到。 huggingface/pytorch-pretrained-
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2023-11-11 20:58:48
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网上多是Bert中文文本分类居多，之前找了很久才找到一篇参考文章，深知对于小白而言借鉴别人的代码训练模型重点在输入输出及改动参数，在这里说一下我借鉴别人的代码跑出自己的数据集的过程。 参考的作者是：https://www.bilibili.com/v
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2023-09-11 22:31:20
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1 赛题名称基于文本挖掘的企业隐患排查质量分析模型2 赛题背景企业自主填报安全生产隐患，对于将风险消除在事故萌芽阶段具有重要意义。企业在填报隐患时，往往存在不认真填报的情况，“虚报、假报”隐患内容，增大了企业监管的难度。采用大数据手段分析隐患内容，找出不切实履行主体责任的企业，向监管部门进行推送，实现精准执法，能够提高监管手段的有效性，增强企业安全责任意识。3 赛题任务本赛题提供企业填报隐患数据，
分享来自 用于多标签Tweets分类的微调Bert模型为了解决数据不平衡问题，本文 采用自适应的方式为类赋这里不涉及到多的代码 这里我会带着大家 我们一起 解读论文里的东西，会有些不全 有些细节不到位欢迎在评论区指出 说到底直接开始进入正题：相关工作：  
最近项目组让我做一个文本分类的小任务，我一直习惯了做NLP的各种任务都起手用BERT看效果，这次数据质量较高，虽然label有点多，但F1还是达到了0.9以上。 之前对BERT的预训练过程做过详细解释，文章中的
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2024-01-12 23:37:09
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声明：关于文章：内容：使用bert进行新闻文本分类，
目的：熟悉预训练模型的使用过程以及数据处理，和模型的各个接口，输入输出，做到对bert的简单使用
环境：windows，pytorch，transformer，sklearn这些库都需要自行下载，
另外，文章字不多，所有解释都在代码的注释中，基本每一行都有注释，我也手撕过bert、transformer代码，有时间或者有用的话也写出来分享给大家
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2024-01-12 23:43:51
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鼠年大吉HAPPY 2020'S NEW YEAR文本分类是NLP领域的较为容易的入门问题，本文记录文本分类任务的基本流程，大部分操作使用了torch和torchtext两个库。1. 文本数据预处理首先数据存储在三个csv文件中，分别是train.csv，valid.csv，test.csv，第一列存储的是文本数据，例如情感分类问题经常是用户的评论review，例如imdb或者amazo
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2024-06-07 09:25:44
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目录一、项目介绍二、基于RNN的新闻分类Step1 加载数据集Step2 分词和构建词汇表Step3 构建数据加载器 dataloaderStep4 定义神经网络模型Step5 定义模型训练和评估函数Step6 训练模型Step7 模型评估Step8 预测推理三、完整代码四、参考文档一、项目介绍该项目是来自于Pytorch官方教
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2023-10-22 08:50:45
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# 使用PyTorch训练BERT模型进行文本分类
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型因其强大的上下文理解能力而广泛应用。本文将向您介绍如何使用PyTorch训练BERT模型进行文本分类的基本流程，并提供相应的代码示例。
## BERT模型介绍
BERT是一种预训练的语言
