使用hugging-face中的预训练语言模型bert-base-chinese来完成二分类任务,整体流程为: 1.定义数据集 2.加载词表和分词器 3.加载预训练模型 4.定义下游任务模型 5.训练下游任务模型 6.测试 具体代码如下: 1.定义数据集 import torch from datasets import load_from_disk class Dataset(torch.utils.data.Dataset):...
Bert模型实现二分类 本文中,我们用到: 数据集: 金融比赛问题数据集www.modelscope.cn/datasets/BJQW14B/bs_challenge_financial_14b_dataset/resolve/master/question.json 2. 硬件环境:Mac m4 16GB 3. 测评模型:bert-base-uncased,bert-base-chinese,hfl/chinese-macbert-base,BAAI/bge-large-zh-v1.5 数据集...
多标签文本分类用到的数据集是我们自己公司的业务数据不方便提供,但是网上也有很多开源的多标签文本分类数据集,只需要在数据读取方式上稍微做处理即可,我们公司数据用到的是对话形式的json格式,做的落地应用是意图识别任务。 1.2 项目结构 (1)bert-base-chinese:存放Bert预训练模型文件pytorch_model.bin,config.json ,...
#加载预训练模型Bert用于文本分类任务的Fine-tune网络BertForSequenceClassification, 它在BERT模型后接了一个全连接层进行分类。 #由于本任务中的垃圾邮件识别是二分类问题,设定num_classes为2 model = ppnlp.transformers.BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese", num_classes=2) [2023-06...
统计特征和Bert结构且使用bert-base-chinese预训练模型:使用外部大数据训练得到的预训练模型,在本样本上进行微调 三种算法策略的测试集模型指标如下 仅通过统计相似度特征进行预测能达到一定的分类水平AUC为0.757,而加入Bert表征的字符特征后AUC上升13个点说明全简称有语义规律,再加入预训练模型AUC提升到0.903说明在外部大...
自注意力的 head数为12,110M参数BERT-Large, Cased:24层,1024个隐藏单元,自注意力的 head数为16,340M参数BERT-Base, Multilingual Cased (最新推荐):104种语言,12层,768个隐藏单元,自注意力的 head数为12,110M参数BERT-Base, Chinese:中文(简体和繁体),12层,768个隐藏单元,自注意力的 head数为12,110M...
因此一般来说就需要手动下载模型,下载bert-base-chinese,里面包含config.josn,vocab.txt,pytorch_model.bin三个文件,将其放在对应的文件夹内。 下面则是导入分词器、配置和模型 #通过词典导入分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') #导入配置文件 model_config = BertConfig.from_...
本节中使用transformers框架调用bert-base-chinese预训练模型,登陆Huggingface官网手动下载到本地官网地址 预训练模型下载 分别下载五个文件,每个文件各自的作用如下 config.json:Bert模型内部结构的配置信息,包括隐藏层大小,注意力头数,encoder层数,dropout比率等,transformers中BertModel需要该文件来倒入预训练模型,BertConfig...
BERT Base:12层transformer,12个attention heads和1.1亿个参数BERT Large:24层transformer,16个attention heads和3.4亿个参数 出于比较的目的,BERT基础架构具有与OpenAI的GPT相同的模型大小。所有这些Transformer层都是只使用Transformer的编码器。 现在我们已经了解了BERT的总体架构,接下来让我们看看在进入模型构建阶段之前需...
bert_model ="bert-base-chinese" max_seq_len =128 batch_size =32 设置参数之后,我们就可以读取预置的 Tokenizer 了,并且将它存入到 bert_tokenizer 变量中。 bert_tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(bert_model) 我们检查一下,看预训练模型都认识哪些字。