一、他说的是对的前几天看到一篇关于大连理工大学的研三学长的去世新闻，仔细看了他的遗书，很是泪目。他说同样的条件，做出的实验结果是不同的。 在训练我这个模型的时候，深深体会到了这个感受，有时候收敛，有时候无论怎么也不收敛。可能这个还容易解释一点，模型的很多参数是初始化的，不同的参数会跑到局部最you，模型陷在了一个局部最优点，出不去。 可能我这个模型的结构和参数都有问题，在训练过程中，损失最低也就是
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2024-09-28 10:48:30
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Bert是去年google发布的新模型，打破了11项纪录，关于模型基础部分就不在这篇文章里多说了。这次想和大家一起读的是huggingface的pytorch-pretrained-BERT代码examples里的文本分类任务run_classifier。关于源代码可以在huggingface的github中找到。 huggingface/pytorch-pretrained-
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2023-10-28 15:07:25
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最近，笔者想研究BERT模型，然而发现想弄懂BERT模型，还得先了解Transformer。
本文尽量贴合Transformer的原论文，但考虑到要易于理解，所以并非逐句翻译，而是根据笔者的个人理解进行翻译，其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方，都有放出原文，如有不当之处，请各位多多包含，并希望得到指导和纠正。论文标题Attention Is ALL You Need论文地址htt
2022.4.23 记一、利用Bert进行特征提取1、使用tokenizer编码输入文本 tokenizer是一个将纯文本转换为编码的过程，该过程不涉及将词转换成为词向量，仅仅是对纯文本进行分词，并且添加[MASK]、[SEP]、[CLS]标记，然后将这些词转换为字典索引。model_class, tokenizer_class, pretrained_weights = (tfs.BertMod
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2024-01-25 19:31:25
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文章目录1 前言2 数据准备3 数据预处理4 Bert-BiLSTM-CRF模型5 Bert-CRF模型6 模型训练7 结果评估8 训练集流水线9 测试集流水线10 记录遇到的一些坑11 完整代码 1 前言2 数据准备使用了transformers和seqeval库 安装方法： huggingface-transformersconda install -c huggingface transf
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2023-07-04 21:52:16
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Bert是去年google发布的新模型，打破了11项纪录，关于模型基础部分就不在这篇文章里多说了。这次想和大家一起读的是huggingface的pytorch-pretrained-BERT代码examples里的文本分类任务run_classifier。关于源代码可以在huggingface的github中找到。 huggingface/pytorch-pretrained-
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2023-11-10 11:17:38
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# 使用 BERT 进行文本分类：PyTorch 实战
## 介绍
近年来，预训练的语言模型如 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进步。BERT 通过在大规模文本数据上进行预训练，能够理解语言的上下文，从而在多项任务中展现出色的性能。本篇文章将带您了解如何在 PyTo
# 使用 PyTorch 和 BERT 进行文档分类
在自然语言处理（NLP）领域，文档分类是一个重要的任务，涉及对文本进行标记，以便在信息检索、推荐系统等多个应用中进行更有效的处理。近年来，基于 Transformer 架构的预训练模型，尤其是 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），在多个 NLP 任务中都取
# 使用PyTorch实现BERT文本分类的指南
对于刚入行的小白，掌握文本分类的基本流程是非常重要的。在本文中，我们将通过使用PyTorch和BERT来实现文本分类。整个过程可分为几个步骤：
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
|---------|-----------------
目录前言1. 数据处理2. Bert3. 模型训练4. 模型测试 前言1. 数据处理def load_data(args, path, tokenizer):
classes = ['pos', 'neg']
def process(flag):
tokens = []
labels = []
seqs = []
参考代码：https://github.com/649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch从名字可以看出来这个是做一个中文文本分类的的任务，具体就是做新闻文本分类的任务，具体有以下几个类，属于多分类的问题目录一、如何让你下载的代码跑起来二、bert模型的使用模型代码学习-CLS文本分类-Bert-Chinese-Text-Classific
# PyTorch 实现 BERT 的深度解析与优化探索
在对自然语言处理（NLP）进行深入研究时，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）无疑是一个突破性模型。本博文将详细记录在 PyTorch 中实现 BERT 的过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和应用场景。
首先，BERT 本质上是
# PyTorch 实现 BERT 的科普文章
## 引言
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由谷歌在2018年提出的一种预训练语言模型。它通过双向的Transformer架构，使得模型能够更好地理解文本的上下文。本文将介绍如何在PyTorch中实现BERT，并附上示例代码和图示。
## BERT 的工
【Pytorch】BERT+LSTM+多头自注意力（文本分类）2018年Google提出了BERT[1]（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）预训练模型，刷新了11项NLP任务的精度，在NLP领域掀起一波预训练（pre-training）模型热潮。通过对BERT、RoBERTa、GPT等预训练模型微调（fine-tunin
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2023-10-07 21:56:43
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Bert（预训练模型）动机基于微调的NLP模型预训练的模型抽取了足够多的信息新的任务只需要增加一个简单的输出层注：bert相当于只有编码器的transformer基于transformer的改进每个样本是一个句子对加入额外的片段嵌入位置编码可学习< cls >为分类 < sep >用来分隔句子 有两个句子前一个id为0后一个id为1BERT选择Transformer编码器作
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2023-09-09 06:40:18
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准备数据集这里我并没有用什么大型的数据集，而是手动输入了两个人的对话，主要是为了降低代码阅读难度，我希望读者能更关注模型实现的部分'''
code by Tae Hwan Jung(Jeff Jung) @graykode, modify by wmathor
Reference : https://github.com/jadore801120/attention-is-all-you-
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2023-10-19 17:11:14
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网上多是Bert中文文本分类居多，之前找了很久才找到一篇参考文章，深知对于小白而言借鉴别人的代码训练模型重点在输入输出及改动参数，在这里说一下我借鉴别人的代码跑出自己的数据集的过程。 参考的作者是：https://www.bilibili.com/v
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2023-09-11 22:31:20
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Bert是去年google发布的新模型，打破了11项纪录，关于模型基础部分就不在这篇文章里多说了。这次想和大家一起读的是huggingface的pytorch-pretrained-BERT代码examples里的文本分类任务run_classifier。关于源代码可以在huggingface的github中找到。 huggingface/pytorch-pretrained-
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2023-11-11 20:58:48
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本文将会介绍如何在PyTorch中使用CNN模型进行中文文本分类。 使用CNN实现中文文本分类的基本思路：文本预处理将字（或token）进行汇总，形成字典文件，可保留前n个字文字转数字，不在字典文件中用表示对文本进行阶段与填充，填充用，将文本向量长度统一建立Embedding层建立CNN模型训练模型，调整参数得到最优表现的模型，获取模型评估指标保存模型，并在新样本上进行预测 我们以搜狗小
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2023-10-26 21:32:21
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分享来自 用于多标签Tweets分类的微调Bert模型为了解决数据不平衡问题，本文 采用自适应的方式为类赋这里不涉及到多的代码 这里我会带着大家 我们一起 解读论文里的东西，会有些不全 有些细节不到位欢迎在评论区指出 说到底直接开始进入正题：相关工作：  
