作者：张俊林，中国中文信息学会理事，中科院软件所博士。目前在新浪微博 AI Lab 担任资深算法专家。在此之前，张俊林曾经在阿里巴巴任资深技术专家并负责新技术团队，以及在百度和用友担任技术经理及技术总监等职务。他是技术书籍《这就是搜索引擎：核心技术详解》（该书荣获全国第十二届优秀图书奖）、《大数据日知录：架构与算法》的作者。本文是 AI科技大本营经张俊林授权发布 BERT系列文章的第三篇，回顾前两
BERT模型使用Transformer模型对输入序列的每一个token进行深层的embedding，并使用了2种预训练技巧。输入将3种embeddings求和作为模型输入：Token Embeddings+Segment Embeddings+Position Embeddings输入样例：Token embeddings采用WordPiece embeddings方法，对input_dis进行e
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2024-04-30 17:15:34
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embedding model 及rerank model 的个人理解 当你登录到huggingface,你在查询embedding model 时，一定会发现 图片中的红框，是一些基础的标签。 在查询rerank model 时， 一个显而易见的bert model。 嵌入模型是自然语言处理 (NLP) 和机器学习任务的关键组成部分。这些模型负责将文本数据转换为数值向量，通常在高维空间中，其中每
2021SC@SDUSCembedding层中BERT模型的输入表示是token embedding、segmentation embedding、position embedding的总和。分别的意义是：token符号、segmentation分割、position位置和顺序。token embedding是将各个词转换成了一定维度上的向量。BERT通常固定维度为768。segment embe
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2024-04-26 13:17:04
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项目简介预训练模型已经成为了 NLP 领域最重要的资源之一。当我们拿到一个 NLP 数据集时，首要任务是寻找一个预训练模型。当然，目前大家会趋同的选择 Google 发布的 BERT 模型 [1]。不过本文将为大家提供更多的中文预训练模型的选择！本文将介绍如何利用一个预训练模型框架 UER（Universal Encoder Representations）去使用性质各异的中文预训练模型，从而在下
bert理论视频笔记
附加另一个github资料连接我爱自然语言处理Transformer之前讲的很多了，再多说一点：对于位置编码，使用的是相对位置编码，这样可以保证比较好的相对的位置关系（之后的openAI GPT和bert使用的都是简单的绝对编码）。对于decoder部分不经存在self-attention还有encoder-decoder-attention，并且decoder部分使用mas
bert结构bert模型可以看做transformer的编码器embedding = 词embedding + 位置embedding+句子embedding(辅助分句)bert的位置embedding是学习得来的 原始bert的模型结构 基本模型（BERTBASE）使用12层（Transformer编码器块），768个隐藏单元（隐藏大小）和12个自注意头。1.1亿个参数大模型
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2024-04-10 15:56:36
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目录引言 概览 Token Embeddings 作用 实现 Segment Embeddings 作用 实现 Position Embeddings 作用 实现 合成表示 结论 参考文献本文翻译自Why BERT has 3 Embedding Layers and Their Implementation Details引言 本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节，包括token embeddi
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2024-03-29 20:02:20
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本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节，包括token embeddings、segment embeddings, 和position embeddings. 目录概览1 Token Embeddings作用实现2 Segment Embeddings作用实现3 Position Embeddings作用实现4 合成表示 概览下面这幅来自原论文的图清晰地展示了BERT中每一个嵌入层的作用：和大多数
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2024-02-09 06:22:16
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之前我写过一篇文章，利用bert来生成token级向量（对于中文语料来说就是字级别向量），参考我的文章：《使用BERT模型生成token级向量》。但是这样做有一个致命的缺点就是字符序列长度最长为512（包含[cls]和[sep]）。其实对于大多数语料来说已经够了，但是对于有些语料库中样本的字符序列长度都比较长的情况，这就有些不够用了，比如我做一个法院文书领域预测任务，里面的事实部分许多都大于100
一、Bert是什么？是当前深度学习中最常用的预训练模型 bert全称：Bidirectional Encoder Representation from Transformer 解释一下：1. 是由Transformer模型的子模块为基础构建的，bert的结构是来自Transformers模型的Encoder。Transformer的内部结构由self-Attention La
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2024-06-13 16:40:45
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一、BERT论文 BERT是最近比较流行的预训练模型，目前很多的模型都是基于bert和bert的变体上的，可以点击获取论文。网上对论文的解读有很多，我就不过多赘述了。可以自己直接百度 " bert论文笔记 “ 。 如果看了论文，我们可以看到BERT的三种编码：1）Token Embeddings 2）Segment Embedding 3）Position Embedding，以及两个任务：1）M
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2024-03-27 16:43:53
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微调一下其实蛮简单，其实应用起来重点在于理解bert的输入需要使用tokenizer格式化成标准bert输入（就是把句子里的字符按照词典标号标准化，并且加上各种token标志，进行补齐和截断），然后bert的输出就是<batchsize,句子长度,768>的tensor，后面加上你想要的各种网络就可以了，需要特别注意的就是需要把数据和网络都放在同一个设备上（CPU or GPU）～ -
BERT的基础架构是Transformer的encoder部分： 为什么说基础架构是Transformer的encoder部分，原因：BERT是12个encoder的叠加： 而Transformer的架构是这样的： Transformer中的输入是input embedding和positional encoding，而BERT的输入是：input=token embedding + segmen
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2024-03-27 06:16:18
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参数分布Bert模型的版本如下：BERT-Base, Uncased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parametersBERT-Large, Uncased: 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parametersBERT-Base, Cased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads
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2024-08-23 12:13:27
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目录模型架构预训练步骤MLM(Mask Language Model)NSP下游任务微调BERT如何提升BERT下游任务表现 模型架构BERT的基础transformer结构（encoder部分）：输入部分： 对于transformer来说，输入部分会进行两个操作，包括Input Embedding和Positional Encoding两部分。 Input Embedding就是将输入转为词向
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2024-07-17 06:38:54
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Bert 2018年10月 出现传送门
关于Bert已经有很多人都详细地写过它的原理，给大家推荐一个知友写的总结Bert的相关论文和代码的文章：Pan Yang：BERT相关论文、文章和代码资源汇总 1. Pre-training预训练之Marked LMBert在预训练的过程中使用的是多个transformer encoder层为什么都说Bert采用的是双向语言模型，就是因为
Keras BERT官网中文文档
BERT的非官方实现，可以加载官方的预训练模型进行特征提取和预测。安装pip install keras-bert使用使用官方模型分词训练和使用关于training和trainable使用Warmup关于输入下载预训练模型提取特征模型存储与加载使用任务嵌入使用tf.kerasExternal LinksKashgari是一个极简且强大的 NLP 框架，可用于文本分
我觉得解释合理的是这个回答，这个回答解释的是相加的意义这里的相加是特征交叉而不是特征池化。神经网络中相加是构造特征交互的方法，类似的还有elementwise乘，减法。Bert这类的方法一个极大的优势就是通过BPT和字级别把词向量空间的稀疏性压缩下来，如果你在普通的embedding+nn里做这件事情，是有得有失的，好处是长尾的词变得更稠密了，使网络容易学习，对应的缺点就是损失了学的好的词的个性化
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2024-04-18 23:28:02
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如何在keras构造的分类模型中将bert预训练出的句子向量（两行代码即可得出）作为一部分输入加入模型分三步走：第一步：下载预训练好的bert模型并安装bert-as-service1.首先需要先下载bertgit clone https://github.com/google-research/bert.git2.然后下载好预训练好的bert模型我做的是中文分类任务，所以在网址https://s
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2024-07-02 08:09:58
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