BERT有两个主要的预训练版本,即BERT-Base-Uncased和BERT-Base-Cased。两者之间的区别在于:Uncased版本是对文本进行小写处理的,而Cased版本保留了原始文本的大小写信息。 BERT-Base-Uncased是基于小写文本的预训练模型。在预处理阶段,将所有的文本转换为小写字母,即将文本中所有的大写字母转换成小写字母。这样的预处理...
BERT模型的预训练版本有多个变体,其中比较常用的包括"bert-base-uncased"和"bert-base-cased"。两者的区别主要体现在以下几个方面: 1.大小写敏感:在英文文本中,不同的单词的大小写通常具有不同的含义。"bert-base-cased"模型保留了原始文本中的大小写信息,而"bert-base-uncased"模型将所有的字母都转换为小写。这...
基于上述差异,BERT-Base-Uncased和BERT-Base-Cased适用于不同的任务。Uncased版本适用于处理大小写不敏感的任务,如情感分类或命名实体识别。由于预处理阶段将所有文本转换为小写,Uncased版本能够更好地处理这类任务。相反,Cased版本适用于需要保留大小写信息的任务,如命名实体识别或机器翻译。在保留原始文本大小写信息的基...
AI代码解释 >>>from transformersimportBertTokenizer>>>tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased') 用得到的tokenizer进行分词: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>encoded_input=tokenizer("我是一句话")>>>print(encoded_input){'input_ids':[101,2769,3221,671,1368,641...
注意,这里常用的几个预训练模型,bert-base-cased、bert-base-uncased及中文bert-base-chinese。其中前两个容易混淆。bert-base-cased是区分大小写,不需要事先lower-case;而bert-base-uncased不能区分大小写,因为词表只有小写,需要事先lower-case。 基本使用示例: ...
注意到,我们使用了一个预训练BertTokenizer的bert-base-cased模型。如果数据集中的文本是英文的,这个预训练的分词器就可以很好地工作。 如果有来自不同语言的数据集,可能需要使用bert-base-multilingual-cased。具体来说,如果你的数据集是德语、荷兰语、中文、日语或芬兰语,则可能需要使用专门针对这些语言进行预训练的...
针对上图分别从每个部分进行计算。 BERT-Base, Uncased 12层,768个隐单元,12个Attention head,110M参数 BERT-Large, Uncased 24层,1024个隐单元,16个head,340M参数 BERT-Base, Cased 12层,768个隐单元,12个Attention head,110M参数 BERT-Large, Uncased 24层,1024个隐单元,16个head,340M参数。 bert base ...
模型下载 https://huggingface.co/bert-base-cased/tree/main 数据集下载 bbc-news https://huggingface.co/datasets/SetFit/bbc-news/tree/main 有4个400多MB的文件,pytorch的模型对应的是436MB的那个文件。 需要安装transforms库 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install transforms 全部...
cd examples/nlp/glue_benchmark; python glue_benchmark_with_bert.py --data_dir $mrpc_dataset --task_name mrpc --pretrained_bert_model bert-base-cased --bert_checkpoint /path_to/BERT-STEP-2285714.pt --bert_config /path_to/bert-config.json --lr 2e-5 ...