2 定义模型(Bert+分类器) 我们自定义的网络要继承自 nn.Module 详细代码如下: class Model(nn.Module): def __init__(self,config): super(Model,self).__init__() self.bert=BertModel.from_pretrained(config.bert_path) #从路径加载预训练模型 for param in self.bert.parameters(): param.requires_...
class MyDataset(Data.Dataset): #省略,见上面的代码 # model class BertClassify(nn.Module): # 省略,见上面代码 if __name__ == '__main__': train = Data.DataLoader(dataset=MyDataset(sentences, labels), batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=1) bc = BertClassify().to(device) o...
shuffle=True,num_workers=1)# modelclassBertClassify(nn.Module):def__init__(self):super(BertClassify,self).__init__()self.bert=AutoModel.from_pretrained(model,output_hidden_states=True,return_dict=True)self.linear=nn.Linear(hidden_size,n_class)# 直接用cls向量接全连接层分类...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的预训练语言模型,它在自然语言处理(NLP)领域中具有广泛的应用,以下是一些BERT特别适用的场景: 1、文本分类:BERT可以用于情感分析、主题分类、垃圾邮件检测等文本分类任务。它能够捕捉到文本中细微的语义差异,从而实现更准确的分类。 2、问...
基于Bert语言模型的中文短文本分类 一、前言 本次的任务是基于谷歌开源的Bert语言模型,进行微调,完成中文短文本分类任务。利用爬虫从微博客户端中获取热门评论,做为训练语料。 二、添加自定义类MyDataProcessor 添加自定义类MyDataProcessor,完成训练和测试语料的文件读取和预处理工作。
本篇介绍:5、utils.py:处理数据集并且预加载与2、model:存放bert模型代码。 [1] 数据集文件的构成 实战项目中数据集文件共6个: 其中,reutersNLTK.xlsx是原数据集文件,训练集train.csv、验证集dev.csv、测试集test.csv...
下面是BERT文本分类代码的解释: 1.加载必要的库和模型: ``` import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub import tensorflow_text as text from official.nlp import optimization from official.nlp.data import classifier_data_lib from official.nlp.bert import tokenization from official.nlp.bert ...
BERT做文本分类 bert是encoder的堆叠。当我们向bert输入一句话,它会对这句话里的每一个词(严格说是token,有时也被称为word piece)进行并列处理,并为每个词输出对应的向量。我们给输入文本的句首添加一个[CLS] token(CLS为classification的缩写),然后我们只考虑这个CLS token的对应输出,用它来做classifier的输入,最...
在本篇文章中,我们将手写代码演示如何结合使用BERT和CNN来解决文本分类问题。一、BERT和CNN概述BERT是一种预训练语言模型,由Google在2018年提出。它基于Transformer架构,通过无监督的学习方式预训练了大量文本数据,从而能够理解语言的上下文信息。在文本分类任务中,我们通常使用BERT来提取输入文本的语义特征。CNN是一种深度...