一、Bert-Base-Chinese概述 Bert-Base-Chinese是由谷歌开发的Bert模型的中文版本。它是基于Transformer架构的深度双向变换器,通过大规模无标签的中文文本进行预训练。在预训练过程中,Bert模型学习了语言的上下文有关信息,从而提取出丰富的语义表示。 二、安装与配置 要使用Bert-Base-Chinese,首先需要在Python
以下是使用`bert-base-chinese`模型的一般步骤: 1.安装相关库: 确保你已经安装了必要的库,如`transformers`和`torch`。 ```bash pip install transformers torch ``` 2.导入库: ```python from transformers import BertTokenizer, BertModel ``` 3.加载模型和分词器: ```python tokenizer = BertTokenizer....
1、bert_get_data.py 完成数据集与模型准备: import pandas as pd from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from transformers import BertTokenizer from torch import nn from transformers import BertModel bert_name = './bert-base-chinese' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(bert_na...
一、问题现象: 使用bert-base-chinese进行微调(微调时固定了max_len=512)得到.pt,使用pt转onnx可以转成功,且可以通过np.testing.assert_allclose(torch_out, ort_outs[0], rtol=1e-01, atol=1e-5)精度测试。 但后续使用onnx转换后的om进行离线推理发现精度相差很大。 ① 原始.pt文件的推理结果 ② onnx...
Bert-Base-ChineseAcc: 59.07% 其他下游任务 公网地址说明 代码涉及公网地址参考 public_address_statement.md 使用模型资源和服务前,请您仔细阅读并理解透彻《昇腾深度学习模型许可协议 3.0》 昇腾社区重视您的隐私 我们在本网站上使用Cookie,包括第三方Cookie,以便网站正常运行和提升浏览体验。单击“全部接受”即表示您...
bert-base-chinese是BERT在中文语境下的预训练模型,本文将介绍bert-base-chinese模型的用法和应用。 一、安装和导入BERT库 在使用bert-base-chinese之前,首先需要安装并导入相应的库和模块。可以使用pip命令安装bert-for-tf2库,然后使用import语句将其导入到代码中。 ```python !pip install bert-for-tf2 import ...
在使用bertbasechinese模型之前，需要准备一些必要的环境和工具。首先，我们需要安装Python和TensorFlow，这是BERT模型的核心库之一。然后，我们需要下载bertbasechinese模型的预训练权重和词汇表。预训练权重可以在Google官方的BERT GitHub页面上找到，而中文词汇表可以在GitHub上的中文BERT项目中找到。第二步：导入模型和数据...
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 ...
“基于bert-base-chinese微调文本相似度模型”是一种利用BERT-Base-Chinese模型,通过微调(fine-tuning)技术,对文本相似度任务进行专门优化的模型。在这个模型中,我们首先使用BERT-Base-Chinese模型对文本进行编码,然后通过特定的相似度计算方法(如余弦相似度、点积相似度等)对编码后的文本向量进行比较,从而得出文本相似度...
BERT-Base-Chinese是BERT模型针对中文文本的版本,它对中文文本进行了预训练,并能够学习到中文文本的语义和语法信息。微调文本相似度模型是指针对特定的文本相似度任务,对预训练的BERT模型进行微调,使其更加适应特定任务的文本表示模型。通过对BERT-Base-Chinese模型进行微调,我们可以使其更加专注于中文文本的特定领域或...