Transformer 架构由两个主要构建块组成——编码器和解码器——我们将它们堆叠在一起形成一个 seq2seq 模型。 从头开始训练基于Transformer 的模型通常很困难，因为它需要大型数据集和高 GPU 内存。我们可以使许多具有不同目标的预训练模型。首先，编码器模型（例如，BERT、RoBERTa、FNet 等）学习如何从他们阅读的文本中...
对文本进行编码:使用tokenizer的encode方法将文本转换为数字序列。例如:input_ids = tokenizer.encode('你好,世界!', add_special_tokens=True)。这里,add_special_tokens=True表示在序列的开头和结尾添加特殊标记,以满足BERT模型的输入要求。 对数字序列进行解码:如果你需要将数字序列还原为原始文本,可以使用tokenizer的...
transformers库使用tokenizer进行文本分词。 from transformers import AutoTokenizer #BertTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') #需要和模型一致 print(tokenizer) BertTokenizerFast(name_or_path='bert-base-chinese', vocab_size=21128, model_max_length=512, is_fast=True, pa...
transformers库使用tokenizer进行文本分词。 代码语言:javascript 复制 from transformers import AutoTokenizer #BertTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') #需要和模型一致 print(tokenizer) 代码语言:javascript 复制 BertTokenizerFast(name_or_path='bert-base-chinese', vocab_size...
valid_dataset, tokenizer, MAX_LEN)我们已经讨论了将张量准备为输入特征的大部分基础工作。 现在，构建BERT模型很容易。 由于来自模型的冗长输出，我已简化为仅显示模型。 我已使用dropout 0.3来随机减少特征，以最大程度地减少第2层的过拟合。第3层采用了768维特征，这些特征是从使用BERT的第2层输出的。 它返回...
利用分词器进行编码: encode仅返回input_ids encode_plus返回所有编码信息 input_ids:是单词在词典中的编码 token_type_ids:区分两个句子的编码(上句全为0,下句全为1) attention_mask:指定 对哪些词 进行self-Attention操作 print(tokenizer.encode('吾儿莫慌')) # [101, 1434, 1036, 5811, 2707, 102] ...
这种长文档的情况可以参考open-domain QA的一些做法，主要思路就是先对长文档进行划分成段落，然后做相关...
BERT 使用这种 Transformer 架构来理解语言。更为确切的是,它使用了编码器。 这个架构有两大里程碑。首先,它实现了双向性。也就是说,每个句子都是双向学习的,并且更好地学习上下文,包括之前的上下文和将来的上下文。BERT 是首个采用纯文本语料进行训练的深度双向、无监督...
利用分词器进行编码: encode仅返回input_ids encode_plus返回所有编码信息 ‘input_ids’:是单词在词典中的编码 ‘token_type_ids’:区分两个句子的编码(上句全为0,下句全为1) ‘attention_mask’:指定对哪些词进行self-Attention操作 1print(tokenizer.encode('我不喜欢你'))#[101, 2769, 679, 1599, 3614...
由于BERT 模型不是为文本生成而设计的,所以我们需要做一些额外的配置。下一步是设置标记器并指定句首和句尾标记。 代码语言:javascript 复制 from transformersimportBertTokenizerFast # Set tokenizer tokenizer=BertTokenizerFast.from_pretrained("bert-base-uncased")tokenizer.bos_token=tokenizer.cls_token ...