# 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
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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# 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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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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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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文章目录pytorch版的bert分类模型流程，后加bert_BiLSTM融合对比一.前言版本详述数据预处理定义模型参数预训练模型下载 放在bert_model 包含config.json,pytorch_model.bin,vocab_txt二.完整代码github链接三.上代码import1.预处理数据2.定义bert模型3.定义优化器和线性学习率4.定义训练函数和验证测试函数5.开始训练6
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2023-10-30 17:29:23
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特征提取网络分析D:\tf2\Models\research\object_detection\meta_architectures\faster_rcnn_meta_arch.pydefine a new FasterRCNNFeatureExtractor and pass it to our FasterRCNNMetaArch constructor as input.
定义一个Faste
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2024-09-06 17:45:00
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目录一、bert的中文模型：1.chinese_L-12_H-768_A-122.chinese_wwm_ext_pytorch二、将google谷歌bert预训练模型转换为pytorch版本1.运行脚本，得到pytorch_model.bin文件2.写代码使用transformers调用bert模型三、bert-as-service1.安装方法2.启动bert服务3.在客服端获取词向量四 使用b
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2024-02-26 14:53:51
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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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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,
# 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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# 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
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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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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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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## 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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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
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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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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python之bert预训练模型加载前言python虚拟环境前期准备模型加载 前言我的任务需要发现超短文本的语义（10个字左右的文本），需要对文本进行向量化处理，传统的词频或者tf-idf其实都是以词语的出现频率进行计算的，对于长文本来说还好，毕竟文本越长所包含的信息就越多，但对于短文本来说，传统的方法简直是灾难性的。所以我需要用深度学习的方法来实现这一任务。 但深度学习模型首先是需要大量的数据
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2023-12-06 22:01:29
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