BERT-Base-Cased是基于大小写文本的预训练模型。在预处理阶段,不对文本进行大小写处理,保留了原始文本的大小写信息。因此,"Hello"和"HELLO"会被看作两个不同的标记。Cased版本的模型在预训练和微调过程中的模型大小相对较大,因为它保留了大写字母的额外信息。这样的预处理方式适用于需要保留大小写信息的任务,例如命名实体识别或机器
"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。这意味着"bert-base-cased"模型可以区分大小写不同的单词,而"bert-base-uncased"模型则将它们视为相同的单词。 例如,对于"BERT is a powerful language model"这个句子,"bert-base-cased"模型会将"BERT...
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: fromtransformersimportBertModel,BertTokenizerBERT_PATH='./bert-base-cased'tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(BERT_PATH)print(tokenizer.tokenize('I have a good...
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...
1)BERT-Base(Cased / Un-Cased):12层,768个隐藏节点,12个注意力头,110M参数 2)BERT-Large(Cased / Un-Cased):24层,1024个隐藏节点,16个注意力头,340M参数 根据您的要求,您可以选择 BERT 的预训练权重。例如,如果我们无法访问 Google TPU,我们将继续使用基础模型。然后,选择“大小写”还是“不带大小写”...
bert-base-multilingual-cased在中文上的表现BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种预训练的语言模型,可以用于各种自然语言处理任务。"bert-base-multilingual-cased"是BERT的一个版本,它是在多种语言上进行了预训练,包括中文。在中文上,"bert-base-multilingual-cased"通常表现良好,具有以下优点:多...
BERT Base: 12层(指transformer blocks), 12个attention head, 以及1.1亿个参数 BERT Large: 24层(指transformer blocks), 16个attention head,以及3.4亿个参数 为了便于比较,基于BERT的体系结构的模型大小与OpenAI的GPT相同。所有这些Transformer层都是编码器专用。 既然已经清楚了BERT的全部结构,在构建模型之前,首先...
BERT-Large, Cased, BERT-Large, Uncased https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/cased_L-24_H-1024_A-16.zip 可以使用任何一种方式,看看预训练模型中的实际文件是什么。当下载BERT-Base, Uncased,这些是3个重要文件,如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 BERT_VO...
BERT-Large, Cased: 24-layers, 1024-hidden, 16-attention-heads, 340M parameters 我们需要根据自身情况选择 BERT 预训练的版本。例如,如果我们用不了谷歌 TPU,我们最好选择使用基本模型。至于“ cased”和“ uncased”的选择取决于字母大小写是或否会对我们的任务产生影响。本教程下载使用的是 BERT-Base-Cased...