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...
"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...
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, Chinese: Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters 前4个是英文模型,Multilingual 是多语言模型,最后一个是中文模型(只有字级别的) 其中Uncased 是字母全部转换成小写,而Cased是保留了大小写。
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: 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...
我们在论文中发布了 BERT-Base 和 BERT-Large 模型。Uncased 是指文本在 WordPiece 标记化之前已经转换成小写,例如“John Smith”转换成“john smith”。Uncased 模型还移除了重音标记。Cased 是指保留真实的大小写和重音标记。通常,除非你的任务需要大小写(例如,命名实体识别或词性标注),否则 Uncased 模型会更好。