使用 Bert 模型进行中文词嵌入之前在 JobCodeExtra 任务中使用BERT模型进行词嵌入是没有问题的。过程就是安装几个库，通过CS(Client、Server)的方式进行调用即可。pip install bert serving-clientpip install bert-serving-serverTensorFlow 也是要安装的下载 BERT 预训练模型一定要注意Python、
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2024-01-06 19:52:20
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目录标题# bert-as-service的安装&部署1. 安装 python 3 环境2. 部署自然语言模型2.1 下载模型压缩包2.2 解压压缩包2.3 安装 python 依赖包2.4 启动模型2.5 windows启动模型脚本linux启动bert-as-servinglinux启动模型脚本# bert+sklearn实现两个词的相似度 2.2 解压压缩包解压到本地2.3 安装
首先简要介绍下bert中涉及到的有关技术点 ，Self-Attention、Multi-Headed、Positional Embedding、Layer normalization。Self-Attention，主要是构建三个矩阵Query,Key,Value来确定当前位置的字或词（以下均以字代替）对句子所起的权重，换一句话说就是根据当前位置和句子进行点积相似度的计算（），然后为了减小维度除以进
# BERT：深度学习中的语言理解革命
## 什么是BERT？
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种由Google于2018年提出的预训练语言表示模型。BERT的核心创新在于其能够有效地利用上下文信息，对文本进行更深入的理解。与传统的单向语言模型不同，BERT使用双向编码器，能够同时考虑一个词的左侧和右
1. NLP里的迁移学习使用预训练好的模型来抽取词、句子的特征
例如word2vec 或语言模型不更新预训练好的模型需要构建新的网络来抓取新任务需要的信息
Word2vec忽略了时序信息，语言模型只看了一个方向Word2vec只是抽取底层的信息，作为embedding层，之后的网络还是得自己设计，所以新的任务需要构建新的网络2. BERT的动机3. BERT架构4. 输入的修改5. 预
本发明涉及信息处理领域，特别涉及图像目标检测以及知识图谱中的关系抽取算法。背景技术：图像目标检测目的是在于检测图像中包含的所有物体，基本做法是将图像划分区域后再对每个区域进行图像分类。知识图谱中的一个关键技术就是关系抽取算法。目前主要使用神经网络来解决关系抽取问题，将词向量和位置向量进行联合训练。然而目前已有的关系抽取全部是应用于文字信息中，本发明通过融合知识图谱与图像特征的信息，解决图文知识图谱
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2023-10-28 07:57:37
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目录1. Language Model Embedding1.1 Feature-based方法1.2 Fine-tuning方法2.BERT模型介绍3. 预训练3.1 Masked Language Model3.2 Next Sentence Prediction3.3 模型输入3.4 模型训练3.4.1 数据组成3.4.2 训练参数3.4.3 两种模型选择5. Fine-tuning6.
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2023-07-04 21:43:01
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BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding论文地址：https://arxiv.org/abs/1810.04805代码地址：https://github.com/google-research/bertAbstractBERT (Bidirectional Encoder Rep
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2024-10-14 11:16:28
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前段时间实现了transformer，用李沐老师的话来讲其实bert可以简单理解为缩水版的transformer，transformer有encoder和decoder，bert去掉了decoder，改为用N个encoder堆叠在一起，拿最后一个encoder的输出直接做预训练任务。老规矩，先把大体框架列出来，然后根据框架一个一个去实现。目录架构 数据预处理NSPMLM：BERTEmbe
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2023-12-25 10:40:12
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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
1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于最新的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。总共有以下系列： word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transform
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2024-05-13 09:23:03
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本文主要讲如何调用transformers这个包来提取一个句子的特征。Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库Transformers(以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert)提供用于自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)的最先进的模型(BERT，GPT-2，R
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2024-01-30 06:32:09
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本博客是对文本摘要的简单介绍，可以作为当前该领域的实践总结。它描述了我们（一个RaRe 孵化计划中由三名学生组成的团队）是如何在该领域中对现有算法和Python工具进行了实验。 我们将现有的 提取方法（Extractive）（如LexRank，LSA，Luhn和Gensim现有的TextRank摘要模块）与含有51个文章摘要对的Opinosis数据集进行比较。我们还尝试使用T
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2024-05-09 19:29:15
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# 使用 Sentence-BERT 进行文本相似度计算
随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，文本相似度计算成为一个重要的研究领域。Sentence-BERT是一种基于BERT模型的文本嵌入模型，可以生成句子的语义向量表示，从而实现高效的文本相似度计算。本文将介绍如何在Python中使用Sentence-BERT，并提供相应的代码示例。
## 1. 什么是 Sentence-BERT
这是bert的pytorch版本（与tensorflow一样的，这个更简单些，这个看懂了，tf也能看懂），地址：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 主要内容在pytorch_pretrained_bert/modeling文件中。BertModel 流程详解从BertModel的forward函数开始
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2023-10-17 17:53:16
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一、BERT的基本理念BERT是Birdirectional Encoder Representation from Transformers的缩写，意为多Transformer的双向编码器表示法，它是由谷歌发布的先进的嵌入模型，BERT是自然语言处理领域的一个重大突破，它在许多自然语言处理任务中取得了突出的成果，比如问答任务，文本生成，句子分类等等，BERT成功的一个主要原因是，它是基于上下文的
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2023-11-02 12:38:22
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文章目录pytorch_pretrained_bert/transfomerschinese_wwm_ext_pytorchJupyter参考 pytorch_pretrained_bert/transfomers0.为什么会写这两个包呢？这两个包都差不多，但是后来改名了，所以我这里推荐使用transfomers，我两个都安装了，大家可以只安装transfomers,本文的第3章Jupyter的
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2023-10-16 20:31:59
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在本文中，我将详细介绍如何使用 PyTorch 和 BERT 实现关系抽取的过程。这一过程涉及环境准备、部署架构、安装步骤、依赖管理、扩展部署和迁移指南，确保整个工作流逻辑清晰且易于理解。
### 环境预检
在开始之前，我们需要确保我们的环境符合以下要求。下面，我使用四象限图进行了兼容性分析，以便清晰地展示硬件和软件的适配情况。
```mermaid
quadrantChart
tit
Bert 源码解读一直在用 Bert 系列做一些自然语言理解任务，包括命名实体识别、关系抽取，文本结构化等信息抽取任务。之前开发任务紧，Bert 拿来就用了，很多代码只知其然而不知其所以然，今日好好读了一下 BERT Pytorch 版本的源码，并逐行做了注释记录，遂开辟 NLP 菜鸟系列，随缘更新一些文章，供基础玩家阅读与学习。耐心读下来，整个流程可以轻松读懂，源码中一些不常用的函数已经去掉~B
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2023-09-23 15:57:01
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BIF == Built-in functions(内置函数)
>>> dir(__builtins__)
..., 'input', ...
>>> help(input)
#可以查询内置函数的说明和用法，类似于C语言的man手册 02丶变量 variable
(1) python没有"变量"只有"名字"
(2) 变量使用之前，需要对其先赋值
(
