在微调 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)用于文本分类任务时,可以通过固定(即冻结)一些参数来减少模型的训练时间和所需的计算资源,同时保持预训练模型的大部分表示能力。固定部分参数的策略主要有两种: 冻结整个 BERT 的部分层(如前几层)。 只训练任务特定的层(如分类头)。 可以固定的参数...
在本笔记本中,我们将对BERT进行微调,以预测给定文本的一个或多个标签。请注意,本笔记本说明了如何微调bert-base-uncase模型,但您也可以微调RoBERTa, DeBERTa, DistilBERT, CANINE,…检查点也一样。 所有这些都以相同的方式工作:它们在基本模型之上添加一个线性层,该层用于生成一个形状张量(batch_size, num_labels)...
二、BERT模型简介 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer架构的双向预训练语言模型,由Google于2018年提出。其主要创新点在于: 双向上下文建模:不同于传统的RNN或LSTM仅考虑单向上下文信息,BERT利用Transformer的自注意力机制同时捕获词序中前后的语境信息。 Masked Language Modeling...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的预训练语言模型,它已经在多个NLP任务中证明了其强大的性能。然而,直接使用BERT进行文本分类可能并不总是能够获得最佳性能,因此通常需要进行微调。微调是一种调整预训练模型以适应特定任务的训练过程。通过微调,我们可以使模型更好地理解特定...
在本文中,我们将尝试微调用于文本分类的 BERT 模型,使用 IMDB 电影评论数据集检测电影评论的情绪。 BERT 目前有两种可用的变体: BERT Base:12层,12个注意力头,768个隐藏和110M参数 BERT Large:24 层,16 个注意力头,1024 隐藏和 340M 参数 以下是 Devlin 等人的 BERT 架构图。
下游分类任务Bert微调网络结构 多标签分类的损失函数 Bert多标签文本分类在PyTorch下的实现 多标签文本分类定义和应用场景 文本分类是指对形如文章,新闻,舆情,评论,用户输入的词条等自然语言文本数据,根据某个业务维度进行自动归类的技术。 多标签分类是指文本可以被归类为一种或者多种不同的类目下,同一个文本实例可以...
关键词:提示学习,Prompt,BERT,GPT2 前言 提示学习(Prompt-Based Learning)不同于传统的监督学习,它直接利用在大量原始语料上训练的到的预训练模型,配合一个提示函数,即可完成小样本甚至零样本学习,是NLP领域的新范式,本文介绍基于人工设计提示模板(Pattern-Exploiting Training)在BERT/GPT2上做文本多分类学习的实践案例...
最近尝试利用HuggingFace🤗的transformers库在pytorch下进行Bert文本分类的微调,找了很多中文blog,主要是对数据的处理这块没有比较详细的说明,不知道怎么处理dataset的格式,因此在这里做一下记录。 依赖包 pytorch transformers scikit-learn 预训练模型加载 预训练模型加载这块HuggingFace在transformers库中封装得非常好,没什么...
本文记录使用BERT预训练模型,修改最顶层softmax层,微调几个epoch,进行文本分类任务。 BERT源码 首先BERT源码来自谷歌官方tensorflow版:https://github.com/google-research/bert 注意,这是tensorflow 1.x 版本的。 BERT预训练模型 预训练模型采用哈工大讯飞联合实验室推出的WWM(Whole Word Masking)全词覆盖预训练模型,...
BERT (BidirectionalEncoder Representations fromTransformers)是一种预训练的深度双向然语言处理模型,它通过预训练和微调两个阶段来完成具体任务。BERT模型的优势在于其对上下文信息的强大建模能力,这得益于其采用双向'Transformer结构以及MLM和NSP两种预训练任务。通过预训练,BERT模型能够学到丰富的语义信息,这为后续的微调任...