文章目录1. Transformer优缺点：2. 序列标注任务中为什么还要lstm3.模型融合3.1字词向量结合3.2支持mask的最大池化3.3支持mask的平均池化3.4 Bert Finetune3.5 BERT+TextCNN3.6 BERT + RNN + CNN3.7 10折交叉训练融合代码参考4. 模型下载4.1 中文版下载地址4.2 ALBERT v2下载地址4.3 预训练模型
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2023-12-22 22:13:11
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说明通过NER的应用（识别公司名、人名、地名和时间），已经将BERT和Electra进行大规模的计算，以下梳理下其他的应用方向。BERT:BERT是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型。 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers。BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊
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2024-06-09 00:52:08
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1.BERT 的基本原理是什么？BERT 来自 Google 的论文Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding，BERT 是“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”的首字母缩写，整体是一个自编码语言模型（Autoenco
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2023-11-11 20:52:09
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一、前言NLPers最最最最最最常用的Pytorch版本的BERT应该就是这一份了吧：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT这份是刚出BERT的时候出的，暂且叫它旧版。这是博主在学习使用旧版的时候粗略记过的一些笔记：随着BERT的出现，更多的预训练模型(BERT, GPT-2, RoBERTa, XLM, DistilBert,
同步、异步、阻塞、非阻塞都是和I/O（输入输出）有关的概念，最简单的文件读取就是I/O操作。而在文件读取这件事儿上，可以有多种方式。本篇会先介绍一下I/O的基本概念，通过一个生活例子来分别解释下这几种I/O模型，以及Java支持的I/O模型。基本概念在解释I/O模型之前，我先说明一下几个操作系统的概念文件描述符fd文件描述符（file descriptor）是计算机科学中的一个术语，是一个用于表述
词嵌入张量: word embeddings语句分块张量: segmentation embeddings位置编码张量: position embeddings最终的embedding向量是将上述的3个向量直接做加和的结果随机的抽取15%的token作为即将参与mask的对象：80%替换为MASK、10%随机替换、10%不变bert输入：实际上该表征是由三部分组成的，分别是对应的token，分割和
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2024-03-18 06:30:05
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# BERT生成句向量 PyTorch
在自然语言处理领域中，句向量是指将一个句子表示为一个固定长度的向量。最近，由Google开发的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型成为了自然语言处理领域中的热门模型，其可以生成高效的句向量。本文将介绍如何使用PyTorch库来实现BERT生成句向量的方法，并提供相关代
原创
2024-05-17 07:01:40
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文章目录参考文章1. BERT模型1.1 模型结构1.2 输入表示1.3 预训练任务1.3.1 Task 1:Masked Language Model1.3.2 Task 2：Next Sentence Prediction1.4 微调(fine-tuning)基于句子对的分类任务基于单个句子的分类任务问答任务命名实体识别2. 总结 参考文章【NLP】Google BERT模型原理详解 - ru
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2024-05-08 16:43:40
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作者：Chris McCormick导读在本文中，我将深入研究谷歌的BERT生成的word embeddings，并向你展示如何通过BERT生成自己的word embeddings。在本文中，我将深入研究谷歌的BERT生成的word embeddings，并向你展示如何通过BERT生成自己的word embeddings。介绍历史2018年是NLP的突破之年。迁移学习，特别是像ELMO，Open-
文章目录1.前言2.BERT模型2.1 下载预训练好的模型2.2 导入BERT模型2.3 数据下载和预
原创
精选
2023-05-06 22:14:59
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BERT句向量Bert包括两个版本，12层的transformers与24层的transformers，官方提供了12层的中文模型，下文也将基于12层的transformers来讲解每一层的transformers的输出值，理论来说都可以作为句向量，但是到底该取哪一层呢，根据hanxiao大神的实验数据，最佳结果是取倒数第二层，最后一层太过于接近目标，前面几层可能语义还未充分的学习到。接下来从代码
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2023-07-06 15:27:13
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模型的输入/输出在基于深度神经网络的NLP方法中，文本中的字/词通常都用一维向量来表示（一般称之为“词向量”）；在此基础上，神经网络会将文本中各个字或词的一维词向量作为输入，经过一系列复杂的转换后，输出一个一维词向量作为文本的语义表示。特别地，我们通常希望语义相近的字/词在特征向量空间上的距离也比较接近，如此一来，由字/词向量转换而来的文本向量也能够包含更为准确的语义信息。因此，BERT模型的主要
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2024-04-16 16:48:23
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背景使用BERT-TensorFlow解决法研杯要素识别任务，该任务其实是一个多标签文本分类任务。模型的具体不是本文重点，故于此不细细展开说明。本文重点阐述如何部署模型。模型部署官方推荐TensorFlow模型在生产环境中提供服务时使用SavedModel格式。SavedModel格式是一种通用的、语言中立的、密闭的、可恢复的TensorFlow模型序列化格式。SavedModel封装了Tenso
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2024-03-28 10:40:30
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## 如何实现“Bert 生成中文句向量 pytorch”
### 1. 流程图
```mermaid
erDiagram
开始 --> 下载Bert模型
下载Bert模型 --> 加载Bert模型
加载Bert模型 --> 输入文本数据
输入文本数据 --> Bert转换
Bert转换 --> 生成句向量
生成句向量 --> 结束
```
#
原创
2024-04-03 05:48:31
187阅读
图解BERT图解BERT
BERT句子分类模型结构模型输入模型输出预训练任务：Masked Language Model预训练任务：相邻句子判断BERT的应用BERT特征提取在学习完2.2章节的Transformer之后，我们来学习一下将Transformer模型结构发扬光大的一个经典模型：BERT。站在2021年来看，2018年是自然语言处理技术的一个转折点，运用深度学习技术处理文本的能力
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2024-08-01 15:38:42
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最近一年来一直在从事语言助手的开发，和自然语言处理方面的工作最近刚出来效果最好的模型是bert的动态词向量，刷新了各个自然语言处理Task的成绩如QA,NER,CLASSIFICATION等接下来就让我们实际来构建一个以bert为后端词向量的文本分类模型1、首先安装腾讯开源的Bert-as-service模块pip install bert-serving-server
pip install b
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2024-02-28 17:04:54
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目的：将数据集输入BERT，直接获取句子向量做后续训练数据集格式：一句话一行（已过滤掉各种符号）目录一、利用BertServer二、保存bert得到的句子向量-tensorflow基于estimator版一、利用BertServer环境：python3.6 + tensorflow1.14 我的数据保存：1. 安装BertServer：pip install bert-serving-c
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2024-04-24 13:34:22
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如果你是一名自然语言处理从业者，那你一定听说过大名鼎鼎的 BERT 模型。BERT（Bidirectional Encoder Representations From Transformers）模型的“荣耀时刻”是2018年：称霸机器理解测试SQuAD，横扫其他10项NLP测试，达成“全面超过人类”成就。BERT模型使用预训练和微调的方式来完成自然语言处理（Natural Language Pr
作者 | Jay Alammar如果你是一名自然语言处理从业者，那你一定听说过最近大火的 BERT 模型。本文是一份使用简化版的 BERT 模型——DisTillBERT 完成句子情感分类任务的详细教程，是一份不可多得的 BERT 快速入门指南。在过去的几年中，用于处理语言的机器学习模型取得了突飞猛进的进展。这些进展已经走出了实验室，开始为一些先进的数字产品赋能
文章目录1 获取模型2 安装torchserve3 封装模型和接口3.1 准备模型3.2 准备接口文件3.3 封装4 部署模型4.1 启动torchserve4.2 模型推理4.3 语义相似度推理相关报错及解决办法查询结果404查询结果503查看logs/tmp/models 这是一个关于如何使用TorchServe部署预先训练的HuggingFace Sentence transformer
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2023-09-24 10:00:39
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