# 使用 PyTorch 和 BERT 获取文本向量的指南
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，文本的向量表示是构建许多模型的基础。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一个非常流行的预训练语言模型，能够生成上下文相关的文本向量。本文将介绍如何使用 PyTorch 和 BERT 获取文本向量，并通过示例
一、困惑点：pytorch中Bi-LSTM传递给线性层的输入采用lstm_out[:,-1,:]还是torch.cat([h_n[-1,:,:],h_n[-2,:,:]],dim=-1)这个问题困惑了我很久。 首先是原理上的困惑：主要原因是网上很多关于Bi-LSTM的网络示意图存在一定的误导性。 比说如下面两种原理图：1、正向计算中序列从左往右最后一个隐藏层状态输出和反向计算中序列从右往左第一个隐
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2023-10-10 19:10:19
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使用PyTorch获取BERT词向量的过程整理
在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型已经成为了许多下游任务的基础。借助PyTorch，我们可以高效地获取BERT的词向量，并进行进一步的分析和处理。在实现这一目标的过程中，遇到了一些挑战。以下是我处理“使用PyTorch获取BER
向量相减,向量相加 如上图a-b为c, a+b为d —> 在unity中相加相减后向量起点为加减向量公共起点 向量与数的乘与除 —> 模长的缩放 向量与向量的乘与除 —>1.点乘Dot:[x1,y1,z1][x1,y2,z2] = x1x2+y1y2+z1x2 参与点乘运算的向量标准化后,结果为夹角的 cos 值,几何意义Dot(a,b) = |a||b|*cos(a,b),只能
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2024-09-10 14:23:35
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# 使用PyTorch和BERT获取句向量
在自然语言处理（NLP）领域，句向量（sentence embedding）是将一个完整句子转换为固定长度向量表示的方式。这种表示能够捕捉句子的语义信息，常用于文本分类、文本相似度计算和信息检索等任务。近年来，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）因其强大的上下文理解能
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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1.把我们要获取词向量的句子进行分词处理，再根据模型中的vocab.txt获取每个词的对应的索引。token初始化tokenized_text = tokenizer.tokenize(marked_text)
print (tokenized_text)
['[CLS]', 'after', 'stealing', 'money', 'from', 'the', 'bank', 'vault
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2023-07-05 17:28:09
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PyTorch学习记录——PyTorch进阶训练技巧1.自定义损失函数1.1 以函数的方式定义损失函数1.2 以类的方式定义损失函数1.3 比较与思考2.动态调整学习率2.1 官方提供的scheduler API2.2 自定义scheduler2.3 问题3.模型微调3.1 模型微调流程3.2 Pytorch中已有模型结构及预训练参数的复用3.3 Pytorch中模型微调的实现3.3.1 固定微
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2023-10-09 22:23:29
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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,
# R语言获取向量下标的基础知识
在数据分析和统计学中，R语言因其强大的数据处理能力而备受青睐。在R中，向量是最基本的数据结构之一。当我们需要获取某个特定元素在向量中的位置时，应该如何有效地获取下标呢？本文将通过简单的示例以及相关图示，介绍R语言中获取向量下标的方法。
## 向量的基本操作
首先，我们来创建一个简单的向量。可以使用`c()`函数来构造一个向量。
```r
# 创建一个向量
原创
2024-08-16 06:04:46
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分类：Unity、C#、VS2015 创建日期：2016-04-20 一、简介Unity引擎提供了丰富的组件和类库，为游戏开发提供了非常大的便利，熟练掌握和使用这些API，对于游戏开发的效率提高很重要。 这一节我们主要学习Transform的基本用法。本节例子的运行效果如下： 二、Transform组件场景中的每一个物体都有一个Transform。 Transform组件决定了游戏对象的位置、方
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2024-10-14 14:41:45
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# 深入了解PyTorch BERT模型中的输入向量
随着自然语言处理技术的不断发展，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型已经成为了NLP领域的重要里程碑。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，也提供了BERT模型的PyTorch版本，使得研究人员和开发者可以更方便地使用BERT进行文本处理任务。在本文
原创
2024-02-25 07:48:25
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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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BCELoss 和 BCEWithLogitsLoss 都是用于二分类任务的损失函数，但它们在使用上有一些区别。 BCELossinput：经过 Sigmoid 函数激活后的预测概率 + 对应的真实标签（一般使用one-hot表示）介绍BCELoss：BCELoss 是二元交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss）的简写。它的输入是经过 Sigmoid
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2023-12-25 20:24:12
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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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# R语言 获取向量元素位置
在R语言中，我们经常需要获取向量中特定元素的位置。这在数据分析和处理中非常常见，因为我们经常需要根据位置对向量进行操作。本文将介绍如何使用R语言获取向量元素的位置。
## 获取单个元素的位置
要获取单个元素的位置，我们可以使用`which()`函数。`which()`函数返回向量中满足指定条件的元素的位置。
以下是使用`which()`函数获取向量中特定元素的
原创
2024-01-30 07:27:12
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向量（又称矢量）是游戏开发过程中非常重要的概念，它是用于描述具有大小和方向两个属性的物理量，例如物体运动的速度、加速度、摄像机观察的方向、刚体受到的力都是向量。在数学中，既有大小又有方向的量就是向量。在几何中，向量可以用一段有向线段来表示： 向量的运算加减向量的加法（减法）为各自分量分别相加（相减）。在物理上可以用来计算两个力的合力，或者几个速度分量的叠加。数乘向量与一个标量相乘为数乘。数乘可以对
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2024-08-22 10:50:37
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文章目录前言Sentence-Bert（EMNLP 2019）核心思路BERT-flow（EMNLP 2020）核心思路BERT-whitening核心思路ConSERT（ACL 2021）核心思路正例构建方式负例构建方式SimCSE（EMNLP 2021）核心思路正例构建方式负例构建方式ESimCSE（COLING 2022）核心思路正例生成方式负例生成方式DiffCSE（NAACL2022）
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2024-10-18 13:45:12
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文章目录BCELoss【错了跟我讲，我可以改，一起学】参考文档理解 BCELoss【错了跟我讲，我可以改，一起学】用于二分类问题，计算loss值，与sigmoid函数一起使用（就是逻辑回归的那个公式，线性外面套一个sigmoid函数）参考文档pytorch-BCELoss理解看它的参数说明大概能知道：参数weight（张量*，*可选）–对每个批次元素的损失赋予的手动重新缩放重量。如果给定，则必须
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2024-07-07 10:29:52
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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
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