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 ,...
def load_model(num_labels, model_name='bert-base-chinese', model_path=None): if model_path: model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_path, num_labels=num_labels) else: model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=num_labels) return model 定义...
对于中文模型,我们使用Bert-Base, Chinese。下载后的文件包括五个文件: bert_model.ckpt:有三个,包含预训练的参数 vocab.txt:词表 bert_config.json:保存模型超参数的文件 3. 数据集准备 前面有提到过数据使用的是新浪新闻分类数据集,每一行组成是 【标签+ TAB + 文本内容】 Start Working BERT非常友好的一点就...
bert-base-chinese是针对中文语言进行预训练的BERT模型。预训练阶段使用了大量中文文本数据,包括维基百科、新闻数据等,通过多个任务,例如掩码语言建模和下一句预测,来学习中文语言的表示。 在预训练之后,bert-base-chinese可以被微调用于各种中文自然语言处理任务,包括文本分类。通过输入文本序列,模型会生成对应的表示向量,...
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...
预训练模型:基于tf2.x的中文预训练模型(https://tfhub.dev/tensorflow/bert_zh_L-12_H-768_A-12/1)【注:谷歌基于tf1.x版本公布过一个中文预训练模型(BERT-base,Chinese),根据注释其在tf2.0环境下应该无法使用】 分类代码逻辑:谷歌已经帮我们准备好了基于BERT的分类主程序,其不随tensorflow一起提供,而是单独...
预训练模型:基于tf2.x的中文预训练模型(https://tfhub.dev/tensorflow/bert_zh_L-12_H-768_A-12/1)【注:谷歌基于tf1.x版本公布过一个中文预训练模型(BERT-base,Chinese),根据注释其在tf2.0环境下应该无法使用】 分类代码逻辑:谷歌已经帮我们准备好了基于BERT的分类主程序,其不随tensorflow一起提供,而是单独...
预训练中文Bert:bert-base-chinese镜像下载 下载后文件夹中包含: 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 ...
这是一个(Sentence-Level)的分类任务 数据集:lansinuote/ChnSentiCorp · Datasets at Hugging Face 预训练模型:google-bert/bert-base-chinese · Hugging Face 下载方式参考:使用hf-mirror下载huggingface上的模型和数据集 - 知乎 (zhihu.com) 项目目录结构 ...
bert-base-chinese 分类 BERT是Google开发的一种自然语言处理预训练模型,它的中文版本为BERT-base-chinese。这种模型在自然语言处理任务中表现出色,被广泛应用于文本分类、命名实体识别、问答系统等领域。 BERT-base-chinese模型的基本原理是使用Transformer网络结构进行预训练,将大量的文本数据输入到模型中进行训练,从而使...