1、bert_get_data.py 完成数据集与模型准备: import pandas as pd from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from transformers import BertTokenizer from torch import nn from transformers import BertModel bert_name = './bert-base-chinese' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(bert_na...
以下是一个使用`bert-base-chinese`的简单示例,演示了如何在Python中使用Hugging Face Transformers库加载和使用该模型。 首先,确保安装了Hugging Face Transformers库: ```bash pip install transformers ``` 然后,可以使用以下代码加载`bert-base-chinese`模型,并进行一些简单的文本处理和任务: ```python from ...
1.下载和导入模型:从官方网站或其他可信源获取预训练好的BERT中文模型。将模型文件下载并保存在本地。使用Python的相关库,如transformers、torch等,导入下载的BERT模型。 2.文本预处理:在使用BERT模型之前,需要对文本进行预处理。首先,将文本分割成句子,然后将句子分割成词语或子词。一种常用的方法是使用分词工具,如...
是do_lower_case = True,Google发布的官方Bert-Chinese默认为do_lower_case = True。也就是在使用时...
使用方法 从下载bert源代码,存放在路径下bert文件夹中 从下载模型,放置在checkpoint文件夹下 使用BIO数据标注模式,使用人民日报经典数据 培养: python BERT_NER.py --data_dir=data/ --bert_config_file=checkpoint/bert_config.json --init_checkpoint=checkpoint/bert_model.ckpt --vocab_file=vocab.txt --outpu...
bert-base-chinese作为一种预训练模型,可以用于文本分类任务。首先,我们需要将待分类的文本经过分词处理,然后输入到bert-base-chinese模型中。模型将生成词向量表示,并通过多层感知机进行分类。通过训练模型,可以获得一个高性能的文本分类器,对输入文本进行准确分类。 二、命名实体识别任务 命名实体识别是信息抽取和自然...
Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch中文文本分类,Bert,ERNIE,基于pytorch,开箱即用。介绍模型介绍、数据流动过程:还没写完,写好之后再贴博客地址。 机器:一块2080Ti , 训练时间:30分钟。 环境python 3.7 pytorch 1.1 tqdm sklearn tensorboardX pytorch_pretrained_bert(预训练代码也上传了, 不需要这个库了)中文...
BERT-TF 使用方法 从BERT-TF下载bert源代码,存放在路径下bert文件夹中 从BERT-Base Chinese下载模型,存放在checkpoint文件夹下 使用BIO数据标注模式,使用人民日报经典数据 train: python BERT_NER.py --data_dir=data/ --bert_config_file=checkpoint/bert_config.json --init_checkpoint=checkpoint/bert_model.ckpt...
Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch 中文文本分类,Bert,ERNIE,基于pytorch,开箱即用。 介绍 模型介绍、数据流动过程:还没写完,写好之后再贴博客地址。 工作忙,懒得写了,类似文章有很多。 机器:一块2080Ti , 训练时间:30分钟。 环境 python 3.7 pytorch 1.1 tqdm sklearn tensorboardX pytorch_pretrained_bert...
使用bert-base-chinese模型的参数进行初始化的代码如下: import torch.nn as nn from transformers import BertForMaskedLM class BertMLM(nn.Module): def __init__(self, bert_path): super(BertMLM, self).__init__() # 加载bert_path目录下的bert模型,并用该模型的参数初始化BertMLM模型。 self.bert ...