(2)双向信息利用:与单向语言模型相比,BERT能够同时理解并利用文本的上下文信息,提高了理解和生成的准确性。(3)灵活性高:BERT可以很容易地适应不同的NLP任务,只需要在微调阶段对任务进行适当的修改和调整。 缺点:(1)计算量大:BERT的预训练需要大量的计算资源和时间,这使得它的训练成本相对较高。(2)对硬件要求高:BERT模型
BERT模型也出来很久了,之前看了论文学习过它的大致模型(可以参考前些日子写的笔记NLP大杀器BERT模型解读),但是一直有杂七杂八的事拖着没有具体去实现过真实效果如何。今天就趁机来动手写一写实战,顺便复现一下之前的内容。这篇文章的内容还是以比较简单文本分类任务入手,数据集选取的是新浪新闻cnews,包括了[‘体育...
本项目根据MRPC数据集,首先对数据进行处理(包括对每句话进行分词操作和编码操作),然后创建BERT模型,接着根据Transformer结构(包括self-attention机制,attention_mask等),最终是二分类任务:判断两句话是否相连(这两句话是否可判断为同一句话),再连全连接层,加入偏置参数,定义损失函数。由此对模型进行训练,最终预测准确率...
文章目录 一、前期工作导入库包导入数据 二、模型加载 三、模型训练 四、模型测试大家好,我是微学AI,今天给大家带来一个基于BERT模型做文本分类的实战案例,在BERT模型基础上做微调,训练自己的数据集,相信之前…
2. 加载数据集和预训练模型 # 读取训练数据集 df = pd.read_csv("weibo_senti_100k.csv") # 替换为你的训练数据集路径 # 加载预训练的BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese') 3. 对数...
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...
下面我们使用bert-base-chinese预训练模型进行微调并进行测试。 1. 导入必要的库 2. 加载数据集和预训练模型 3. 对数据集进行预处理 注意:此处需要打乱数据行,为了快速训练展示,下面程序只加载了1500条数据。 4. 将数据集分为训练集、验证集 5. 设置训练参数 ...
BERT模型在以下两个自然语言处理任务上进行预训练: 掩码语言模型构建 下句预测 语言模型构建任务是指通过训练模型来预测一连串单词的下一个单词。可以把语言模型分为两类: 自动回归式语言模型:有两种方法:正向(从左到右)预测、反向(从右到左)预测 自动编码式语言模型:同时利用正向预测和反向预测的优势 ...
第三章-项目实战-基于BERT的中文情感分析实战1-中文分类数据与任务概述 06:00 2-读取处理自己的数据集 09:07 3-训练BERT中文分类模型 09:10 第四章-项目实战-基于BERT的中文命名实体识别实战1-命名实体识别数据分析与任务目标 11:27 2-NER标注数据处理与读取 13:24 3-构建BERT与CRF模型 12:41 ai...
预训练模型（Pre-trained Model, PTM）是在大规模通用数据上预先训练的模型，通过自监督学习掌握基础语义理解能力，可迁移到下游任务。典型代表：BERT（双向Transformer）：文本掩码预测 GPT（自回归Transformer）：文本生成 ViT（Vision Transformer）：图像分类 技术价值：知识蒸馏：从海量数据中提取通用模式 迁移潜能：参数...