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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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,
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
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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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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中文词向量训练二1. Gensim工具训练中文词向量1.1 中文词向量过程源程序：train_word2vec_model.py执行方法：在命令行终端执行下列代码.python train_word2vec_model.py wiki.zh.text.seg wiki.zh.text.model wiki.zh.text.vectorwiki.zh.text.seg为输入文件，wiki.zh.te
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2024-06-18 21:24:50
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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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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-
自然语言处理的应用 一般来说，循环神经网路目前在自然语言处理上面的应用最为火热。1.词嵌入 他也被称为词向量，他的意思就是，对于每个词，可以使用一个高维向量去表示它，这里高维向量和one-hot的区别在于，这个向量不是0和1的形式，向量的每个位都是一些实数，并且这些实数隐含这个单词的某种属性。 词嵌入在PyTorch中的实现N Gram模型 他的作用就是在于用前面几个词来预测这些词后面的一个单词，
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2024-01-06 06:10:55
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文章目录前言1. 模型的构建1.1 例子attention的实现2. 修改processor和InputExample3. 增加任务索引4.将样例转换为特征5. 将数据统一存放于Dataset中6. 调整data_loader7. 调整模型输入8. 训练过程中的loss的各种情况与解析9.其他的一些pytorch小技巧9.1 查看张量情况9.2 查看非张量的list形状10. 小结 前言在前面的
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2023-12-15 12:45:29
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# 使用Python和BERT生成词向量的全面指南
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，词向量是将单词或短语转换为数字表示的重要工具。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练模型，广泛应用于各种NLP任务。本文将介绍如何使用Python生成BERT词向量，并通过代
# 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
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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当前文本向量化主流算法是word2vec词向量技术，从之前的基于统计的方法，到基于神经网络的方法，掌握word2vec词向量算法是学习文本向量化的好方式。下面是Tomas MIkolov的三篇有关word embedding的文章： 1、Efficient Estimation of Word Representa
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2024-07-21 11:18:36
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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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最近做自然语言处理算法，需要根据词向量判断两个词汇的相似度。面临两个选择：欧氏距离和余弦相似度。选择哪一个好呢？一、概念图解为便于理解这个问题，假设词向量是二维的。我们分析一下这两种方法计算词向量相似度的方法的特点。假设两个词向量 和 ：【欧氏距离】：【余弦相似度】：参见下图：其中，欧氏距离是线段 XY 的长度，余弦相似度是单位元弧长X’Y’对应角度的余弦。显而易见，我们也很容易定义一个单元圆（
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2023-07-14 16:47:05
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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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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 e...
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2019-11-30 14:52:37
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embedding词向量的使用
什么是PyTorch?PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它有以下特点:类似于NumPy，但是它可以使用GPU可以用它定义深度学习模型，可以灵活地进行深度学习模型的训练和使用Tensors（高维的矩阵就是Tensor）Tensor类似与NumPy的ndarray，唯一的区别是Tensor可以在GPU上加速运算。这个是两层的神经网络，分
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2023-12-21 09:29:10
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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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