bert训练数据的简单构建 记录自石头木的博客，自述一遍，以供学习。 一、简介 原始bert预训练模型有两大任务： masked language model: 带mask的语言模型 next sentence prediction: 是否为下一句话 bert模型的训练数据有三部分，如下图： 字的t ...
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2021-09-14 01:25:00
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1、简单介绍预训练数据的预处理代码文件：create_pretraining_data.py功能：在这个py文件中，主要功能是生成训练数据具体的训练命令如下所示：python create_pretraining_data.py \
--input_file=./sample_text.txt \
--output_file=/tmp/tf_examples.tfrecord \
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2024-04-14 15:12:17
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bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型，在NLP领域横扫了11项任务的最优结果，可以说是现今最近NLP中最重要的突破。Bert模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是通过训练Masked Language Model和预测下一句任务得到的模型。bert作为预训练模型有两种用法：提取包含上下
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2023-11-02 07:25:26
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这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFlow checkpoint（特别是谷歌的官方预训练模型），并提供一个转换脚本。BERT-base和BERT-large模型的参数数量分别为110M和340M，为了获得良好的性能，很难使用推荐的batch size在单个GPU上对其进行微调。为了帮助微调模型，这个repo还提供了3种可以在微调脚本中激活技术：梯度累积（gradient-accum
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2024-06-04 08:51:56
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# Python BERT模型训练简介
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练模型，由Google在2018年提出。它是一种自然语言处理（NLP）任务中的重要工具，通过在大规模语料上进行自监督学习，可以生成高质量的预训练词向量，用于各种下游NLP任务。
## BERT
原创
2023-08-24 21:05:03
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0. 引言BERT全称为 Bidirectional Encoder Representation from Transformers（来自 Transformers 的双向编码器表示），是谷歌2018年发表的论文中1，提出的一个面向自然语言处理任务的无监督预训练语言模型。其意义在于：大量无标记数据集中训练得到的深度模型，可以显著提高各项自然语言处理任务的准确率。BERT采用Transformer
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2023-10-20 10:32:13
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# Python BERT模型输入自建数据训练的科普文章
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种深度学习模型，用于自然语言处理（NLP）任务。这种模型的推理和训练性能都非常出色。近年来，许多开发者和研究人员希望使用BERT训练自定义数据，以解决特定的NLP问题。本文将结合代码示例，介绍如何使用Python调
目录预训练源码结构简介输入输出源码解析参数主函数创建训练实例下一句预测&实例生成随机遮蔽输出结果一览 预训练源码结构简介关于BERT，简单来说，它是一个基于Transformer架构，结合遮蔽词预测和上下句识别的预训练NLP模型。至于效果：在11种不同NLP测试中创出最佳成绩 关于介绍BERT的文章我看了一些，个人感觉介绍的最全面的是机器之心 再放上谷歌官方源码链接：BERT官方源码 在
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2024-06-07 10:37:58
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1.什么是Bert？Bert用我自己的话就是：使用了transformer中encoder的两阶段两任务两版本的语言模型没错，就是有好多2，每个2有什么意思呢？先大体说一下，两阶段是指预训练和微调阶段，两任务是指Mask Language和NSP任务，两个版本是指Google发布的Base版本和Large版本。Base版本：L(Layers)=12，H(Hidden)=768，A(att
一.简介大家都知道原始bert预训练模型有两大任务：
1.masked lm：带mask的语言模型
2.next sentence prediction：是否为下一句话
bert模型的训练数据有三部分，如下图：
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2023-09-11 17:43:54
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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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# Python BERT分类器训练
## 介绍
在本文中，我将教会你如何使用Python中的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型来训练一个分类器。BERT是一种自然语言处理模型，通过使用Transformer架构来生成词向量，然后将这些向量输入到分类器中。这种模型在许多NLP任务中表现出色，例如文本分类
原创
2023-10-09 12:02:11
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知识点汇总1. 什么是BIF？ BIF（Built-in Functions）内置函数，共68个，可直接调用，方便程序员快速编写脚本程序。输入dir(__builtins__)即可查看所有内置函数，help(function_name)可查看该函数功能描述。2. python区分大小写。3. python代码书写时需注意代码缩进，如果在正常的位置输入冒号“：”，IDLE会自动将下一行缩进。4. p
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2023-12-17 11:34:18
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# BERT pytorch训练
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练模型，它以Transformer模型为基础，通过双向语言模型任务进行训练，可以产生强大的语言表示。在自然语言处理任务中，BERT已经取得了很多重大突破，成为了新的基准模型。
本文将介绍如何使用PyTorch来训练BERT模型。我
原创
2023-11-08 11:05:38
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# Java训练BERT的完整指南
在本篇文章中，我们将探讨如何使用Java训练BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型。这将为那些希望在自然语言处理领域加强技能的开发者提供一种可靠的方法。我们将通过一个清晰的流程和示例代码，让你可以轻松地掌握这一过程。
## 1. 整体流程
如表1所示，训练BERT的整体
Github开源地址，内有数据集设置规则。参考博客：docs/whole_process_cn.md · PaddlePaddle/PaddleSeg - Gitee.com开源数据集： https://paddleseg.bj.bcebos.com/dataset/optic_disc_seg.zip 目录 1.环境安装2. 配置数据集2.1 打开项目后，界面如图 2.2 对
前言在中文分词领域，已经有着很多优秀的工具，例如：jieba分词SnowNLP北京大学PKUse清华大学THULACHanLPFoolNLTK哈工大LTP斯坦福分词器CoreNLPBaiduLac这里，我们不使用上述的工具，而是利用bert训练一个自己的分词器。数据预处理首先我们查看下初始的数据：data/sighan2005/raw_data/training.txt１９９８年 ， 中国
在前面两章Bert 和 TextCNN 模型，用这两个模型来进行文本分类。那我们就可以试一下将这两个模型进行融合来进行文本分类。模型介绍我们知道在进行模型融合时，要注意的时在第一个模型的输出要符合第二个模型的输入。Bert 模型的输出是有不同的情况；TextCNN模型的输入是一个四维的，[bacth_size, 1, max_len, bedding]。Bert 模型输出 图1 bert
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2023-11-01 15:45:43
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利用实现的BERT模型和从WikiText-2数据集生成的预训练样本，我们将在本节中在WikiText-2数据集上对BERT进行预训练。import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l首先，我们加载WikiText-2数据集作为小批量的预训练样本，用于遮蔽语言模型和下一句预测。批量大小是512，BERT输入序列的最大长度是
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2024-07-15 08:38:46
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# 使用 Python 启动 BERT 预训练模型
在自然语言处理领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种非常流行的预训练模型。对于初学者来说，从零开始使用 BERT 可能会有些复杂，但别担心！本文将会教你如何用 Python 启动 BERT 预训练模型。我们将一步步地进行讲解，帮助你理解每个步骤。
