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
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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# 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
前言：博主是一名研一在读学生，刚刚接触nlp不久，作品如有纰漏之处，欢迎大家批评指正，谢谢！（另外本文代码不是自己原创，解释和思路为原创。文章创作目的在于分享和知识复习，无任何盈利目的）本文包括原理和代码设计思路部分，数据预处理部分，模型部分和训练验证部分四大块，建议阅读时间20分钟。（后附完整代码）一、代码设计思想本文篇幅有限，不可能将bert在超大参数上的完整训练过程讲清楚。博主是个菜鸡，完整
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2023-10-22 08:50:30
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动手学深度学习笔记一、BERT1.BERT：把两个结合起来2.BERT的输入表示3.编码器4.预训练任务掩蔽语言模型下一句预测5.整合代码二、用于预训练BERT的数据集1.下载并读取数据集2.生成下一句预测任务的数据3.生成遮蔽语言模型任务的数据4.将文本转换为预训练数据集三、预训练BERT1.预训练2.用BERT表示文本 一、BERT在word2vec和GloVe中，每个词都是由一个固定的预训
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2024-06-27 17:35:59
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BERT是Google公司在2018年提出的基于深层Transformer的预训练语言模型。BERT不仅充分利用了大规模无标注文本来挖掘其中丰富的语义信息，同时还进一步加深了NLP模型的深度。1. 整体结构BERT的基本模型结构由多层Transformer构成，包含两个预训练任务：掩码语言模型（MLM）和下一个句子预测（NSP）。如下图所示：
模型输入：[CLS] + Masked Sen
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2023-12-21 15:09:30
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代码如下 没有数据集 只有大体框架/代码可运行import math
import re
from random import *
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# sample IsNext and NotNext to be same in small bat
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2023-11-16 21:27:19
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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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作为预训练模型，BERT 目前常充当系统的重要模块，并衍生出大量 NLP 项目。但是 BERT 官方实现基于 TensorFLow 框架，因此那些借助 PyTorch 实现的 NLP 系统可能并不方便嵌入它。为此，开发者从每一个 OP 开始重新用 PyTorch 预训练 BERT 等模型。这个项目不仅提供预训练 BERT、GPT 和 Transformer-XL 模型，同时还提供对应的微调
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2023-12-01 20:17:59
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Google - BERTTips：本人也是初学者，如有错误，还请不吝赐教之前一直认为方法论和思维方式才是最重要的，实际的解决方案会随着时间的改变快速更迭，所以一直没有记录的习惯，…Before BERT 很多机器学习领域的任务，或显式或隐式地可以分为两个阶段 - 将问题数据映射到一个潜藏信息的低维空间里，即将原问题里的元素 X 映射为 hx - 再将 hx 映射到（分类到）（回归到）数据标签y上
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2023-10-12 07:59:09
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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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# 使用PyTorch实现BERT的步骤
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，广泛用于各种任务，包括文本分类、情感分析等。在这篇文章中，我将指导你如何使用PyTorch框架来实现BERT模型。本文将包括整个流程的概览、详细的代码示例以及解释。
## 流程概述
# 深入理解 BERT 微调：PyTorch 实现指南
## 引言
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的语言表示模型，因其预测语言上下文的能力，在多个自然语言处理任务中取得了显著的成绩。在这篇文章中，我们将一起走过使用PyTorch对BERT进行微调的全过程。
## 流程概
