因为Multi-head-attention 是bert 的主要组成部分,所以我们从"头"入手,希望弄清楚各个 head 对 bert 模型有什么作用。为了研究某个 head 对模型的影响,我们需要比较有这个 head 和没有这个 head 模型的前后表现。这里定义一下 HEAD-MASK 操作,其实就是针对某个 head,直接将这个 head 的 attention 值置成 0,这...
主要有以下重要结论:首先,因为用户搜索主要是中文query,所以在谷歌原生BERT预训练权重里中文版本的预训练权重效果最好;然后,BERT-wwm使用基于全词Mask的预训练权重,通过知识图谱可以获取到更多表达中文语义的语言学知识,可以有效提升分类器效果,尤其是基于RoBERTa-wwm-ext,Chinese预训练权重表现出色;最后,对比了一些分类器...
首先我们可以看到BERT 具有两种输出,一个是pooler output,对应的CLS的输出,以及sequence output,对应的是序列中的所有字的最后一层hidden输出。所以BERT主要可以处理两种,一种任务是分类/回归任务(使用的是pooler output),一种是序列任务(sequence output)。 分类任务 Single Sentence Classification tasks例如:文本分类,我...
BERTLARGE:24 个编码器和 16 个双向自注意头。 两种模型都是根据从 BooksCorpus 中提取的 8 亿单词和英语维基百科中的 25 亿单词的未标记数据进行预训练的。 bert与大模型(chatGPT)的区别 Google 的 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和 ChatGPT(GPT-3.5)都是人工智能模型,但它们的应...
num_attention_heads -->注意力头的个数 intermediate_size --> 中间层神经元个数 hidden_act --> 隐层激活函数 hidden_dropout_prob --> 在全连接层中实施Dropout,被去掉的概率 attention_probs_dropout_prob --> 注意力层dropout比例 max_position_embeddings --> 最大位置数目 ...
本文主要展示通过极简的代码调用Pytorch Pretrained-BERT并进行fine-tuning的文本分类任务。 下面的代码是使用pytorch-pretrained-BERT进行文本分类的官方实现,感兴趣的同学可以直接点进去阅读: https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT/blob/master/examples/run_classifier.pygithub.com/huggingface/pytorch...
PretrainedModel: 负责存储模型的配置,并处理加载/下载/保存模型的方法以及一些通用于所有模型的方法:(i)调整输入embedding的大小,(ii)修剪自我注意头中的头。 bert-base-chinese预训练模型各参数的含义 "bert-base-chinese": { "vocab_size": 21128, #词典中词数 "hidden_size": 768, #隐藏单元数 "num_hidde...
关键词: bidirectional encoder representations from transformers(BERT)模型;细粒度特征提取;注意力机制;自然语言处理(NLP)中图分类号:TP 3911 文献标志码:A 文章编号:1000-5137(2024)02-0211-06 Data law Q&A system based on BERT and fine-grained feature extraction SONG Wenhao1,WANG Yang1*,ZHU Sulei1...
1. BERT模型原理与文本分类优势 1.1 Transformer架构的核心突破 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)作为基于Transformer架构的预训练模型,其核心在于双向上下文理解机制。与传统LSTM(Long Short-Term Memory)的单向处理不同,BERT通过多头注意力(Multi-Head Attention)机制同时捕捉文本的全局依赖关系。
对上面的例子做同样的self attention计算,因为我们有8头attention,所以会在八个时间点去计算这些不同的权值矩阵,但最后结束时,我们会得到8个不同的Z矩阵。在self-attention后面紧跟着的是前馈神经网络,而前馈神经网络接受的是单个矩阵向量,而不是8个矩阵。所以我们将这8个矩阵连接在一起然后再与一个矩阵W0相乘。