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...
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...
编者注:这里cased和uncased的意思是在进行WordPiece分词之前是否区分大小写。uncased表示全部会调整成小写,且剔除所有的重音标记;cased则表示文本的真实情况和重音标记都会保留下来。 我们将使用较小的Bert-Base,uncased模型来完成此任务。Bert-Base模型有12个attention层,所有文本都将由标记器转换为小写。我们在亚马逊云 p...
基础版模型如bert-base-uncased和bert-base-cased,前者不区分字母大小写,后者区分。这类模型参数量适中,约1.1亿,适合通用文本理解任务,比如情感分析或文本分类。当输入文本包含专有名词或需要保留大小写特征时,优先选择cased版本。多语言版如bert-base-multilingual-cased,覆盖104种语言,适合处理混合语言文本的...
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: ...
BERT模型在英文数据集上提供了两种大小的模型,Base和Large。Uncased是意味着输入的词都会转变成小写,cased是意味着输入的词会保存其大写(在命名实体识别等项目上需要)。Multilingual是支持多语言的,最后一个是中文预训练模型。提出bert对句子进行编码的向量存在各向异性,向量值会受句子中词在所有训练语料...
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A…
有两种:不区分大小写(BERT-uncased)和区分大小写(BERT-cased)。 对于NER任务,named entity recognition,命名实体识别,必须使用区分大小写的模型。 数据集包含文本,故而需要对文本进行向量化,常用算法:TF-IDF、word2vec。 Hugging Face,一个致力于通过自然语言将AI技术大众化的组织,其开源PythonTransformers库常用于NLP...
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: from transformers import BertModel,BertTokenizerBERT_PATH = './bert-base-cased'tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(BERT_PATH)print(tokenizer.tokenize('I ...
BERT-Large, Cased:24层,1024个隐藏,16个头,340M参数 BERT-Base, Multilingual Case:104种语言,12层,768隐藏,12头,110M参数 BERT-Base, Chinese:中文简体和繁体,12层,768隐藏,12头,110M参数 将使用基本型号:'uncased_L-12_H-768_A-12' 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 BERT_MODEL_...