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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作者 | 许明 整理 | NewBeeNLP随着Transformer 在NLP中的表现，Bert已经成为主流模型，然而大家在下游任务中使用时，是不是也会发现模型的性能时好时坏，甚至相同参数切换一下随机种子结果都不一样，又或者自己不管如何调，模型总达不到想象中的那么好，那如何才能让Bert在下游任务中
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2024-01-15 02:31:04
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BERT是基于微调的多层Transformer编码器，目标是生成语言模型，只需要transformer的encoder部分。BERT 使用 Transformer 做encoder，可以有更深的层数、更好并行性。BERT 模型增加了词向量模型泛化能力，充分描述字符级、词级、句子级甚至句间关系特征。模型非常的深，12层，并不宽(wide），中间层只有1024。BERT 五个关键： Pre-
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2023-09-04 22:03:42
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bertorch ( https://github.com/zejunwang1/bertorch ) 是一个基于 pytorch 进行 bert 实现和下游任务微调
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2022-06-03 00:50:34
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# BERT在下游NLP任务中的应用方案
## 引言
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种深度学习模型，尤其适用于自然语言处理（NLP）任务。BERT通过预训练的方法，能够捕获语言的上下文特点，使其在多个下游NLP任务中表现优秀，如文本分类、命名实体识别（NER）、问答系统等。本文提出一个基于BERT的
原创
2024-09-14 05:19:13
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分类统计图（1）统计柱状图barplot(均值和置信区间) （2）灰度柱状图countplot （3）点图pointplot(均值和置信区间)分类散点图当有一维数据是分类数据时，散点图成为了条带形状： （1）航线图stripplot，设置参数添加抖动方法jitter=True(点的直接展示) （2）生成蜂群图swarmplot，避免散点重叠(点的直接展示)分类分布图（1）箱式图boxplo
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2024-08-06 11:52:29
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一、BERT模型：前提：Seq2Seq模型前提：transformer模型bert实战教程1使用BERT生成句向量，BERT做文本分类、文本相似度计算bert中文分类实践用bert做中文命名实体识别BERT相关资源BERT相关论文、文章和代码资源汇总1、WordEmbedding到BERT的发展过程：预训练：先通过大量预料学习单词的embedding，在下游的NLP学习任务中就可以使用了。下游任务
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2023-07-10 15:59:15
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前言Transformers 版本 4.4.2，pytorch 版的 BERT 相关代码，从代码结构、具体实现与原理，以及使用的角度进行分析，包含以下内容：BERT-based Models应用模型BERT训练和优化Bert解决NLP任务BertForSequenceClassificationBertForMultiChoiceBertForTokenClassificationBertForQ
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2024-07-17 15:35:50
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作者|许明整理|NewBeeNLP公众号随着Transformer 在NLP中的表现，Bert已经成为主流模型，然
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2022-07-30 01:08:58
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文章目录一、训练完整流程二、高阶操作1.自定义学习率2. 只训练特定的网络层3. 逐层释放/冻结网络参数4.恢复优化器状态时参数不match的解决方案5. 梯度反传，loss反传，梯度裁剪三、恢复保存的优化器状态，继续优化四、加载模型到指定的卡上 一、训练完整流程使用Pytorch训练神经网络的一般流程为（伪代码，许多功能需要自己实现，这里只列出了流程）：import torch
import
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2023-07-04 21:48:29
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## NLP下游任务：从语言模型到自然语言处理应用
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、处理和生成人类语言。NLP技术在各行各业中得到广泛应用，其中涉及到的一个重要方面就是NLP下游任务。NLP下游任务是指在训练好的语言模型基础上，进行更具体的自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别、情感分析等。
原创
2024-07-11 06:36:09
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cv中常常会提到上游任务和下游任务，下面本作者结合资料和自己的理解对这两个概念进行总结。上游任务：上游任务就是一种网络框架或网络结构，这种网络是用大量的数据训练出来的模型，我们一般称之为预训练模型(也可称之为模型，预训练模型是一个相对概念，因为上游训练的模型供下游使用，因此对下游来说，上游的模型就是预训练的模型。)，常见的预训练模型包括CNN、Transformer等，这类神经网络我们又可以叫ba
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2024-07-24 19:10:02
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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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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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文章目录1 BERT-based Models1.1 BertForPreTraining1.2 BertForSeqence Classification1.3 Models
原创
2022-12-09 09:58:53
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当我们释放预训练模型并观察它们执行下游自然语言理解( NLU ) 任务时，Transformers 会显示出它们的全部潜力。预训练和微调 Transformer 模型需要花费大量时间和精力，但是当我们看到数百万参数的 Transformer 模型在一系列 NLU 任务上运行时，这种努力是值得的。我们将从超越人类基线的追求开始这一章。人类基线代表人类在 NLU 任务上的表现。人类
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2023-10-23 16:38:34
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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
一些NLP术语pre-training（预训练）fine-tuning（微调）下游任务Few-shot Learning（少样本学习）Prompt？（自然语言提示信息）二级标题三级标题 pre-training（预训练）为一个任务来训练模型，将效果不错的模型参数保存下来，以后想要执行相似任务的时候直接拿过来用，并且能够获得较好的结果。这个过程就是pre-training。fine-tuning（
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2023-10-19 19:19:46
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BERT四大下游任务1. 句子对分类任务MNLI：大规模分类任务，目标是预测第二个句子相对于第一个句子是包含，矛盾还是中立。 QQP：二分类任务，预测Quora在两个语义问题上是否等效。 STS-B：语义文本相似性基准，从新闻头条或者其他来源提取句子对的集合。然后按分值标注，表示两个句子在语义上多相似。 MRPC：自动从在线新闻源中提取句子对组成，并带有人工标注，以说明句子对中的句子在语义上是否等
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2024-03-14 11:55:13
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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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