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...
export BERT_BASE_DIR=预训练模型所在的路径 python run_classifier.py \ --task_name=news \ --do_train=true \ --do_eval=true \ --data_dir=$DATA_DIR/ \ --vocab_file=$BERT_BASE_DIR/vocab.txt \ --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR...
本文介绍了一种基于BERT-Base-Chinese微调文本相似度模型,重点突出了其中的重点词汇或短语。BERT模型是由Google公司于2018年推出的预训练深度语言模型,它通过双向Transformer架构学习语言表示,取得了在多项NLP任务中的显著性能提升。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...
本篇我们使用公开的微博数据集(weibo_senti_100k)进行训练,此数据集已经进行标注,0: 负面情绪,1:正面情绪。数据集共计82718条(包含标题)。如下图: 下面我们使用bert-base-chinese预训练模型进行微调并进行测试。 1. 导入必要的库 import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification,...
本文是对bert中文问答的一次训练代码的实战,bert理论部分可参考李宏毅老师的课程视频 本文利用swanlab作为可视化工具,利用transformers加载模型、训练以及推理。 模型:bert-base-chinese 数据集:CMRC2018 实验过程:BERT-Swanlab 1、环境安装 torch transformers
数据集介绍 内容 Huggingface Transformers 预训练模型,用于 bert-base-chinese。 最后更新:2020-06-08 config.json pytorch_model.bin vocab.txt fine-tune原理 在BERT论文中,作者说明了BERT的fine-tune原理。 BERT模型首先会对input进行编码,转为模型需要的编码格式,使用辅助标记符[CLS]和[SEP]来表示句子的开始和...
基于bert-base-chinese的二分类任务-代码示例 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...
BERT-base-chinese 是 BERT 模型在中文语料上进行预训练得到的模型参数。它的输入是一段文本,输出是该文本中每个词的词向量表示。与其他传统的词向量模型相比,BERT-base-chinese 能够更好地捕捉词语之间的语义关系,从而提升下游任务的性能。 BERT-base-chinese 的输入是经过分词的文本,每个词语会被转换为对应的词向量...
除了使用全词 mask 方式以外,其他的数据清洗方式和原版 BERT 相同。 训练 研究人员认为,全词覆盖的 BERT 模型是原有 BERT 模型的改进版本,可以使 BERT 模型学习词的边界。因此,他们没有从零开始训练,而是在官方 BERT 中文模型(BERT-base Chinese)上训练。模型首先在最长样本长度为 128,批大小为 2560,使用 1e-...
BERT Base Chinese是谷歌公司在预训练模型BERT中针对中文语言特点所提供的一种预训练模型。它是基于未标记的大规模中文文本进行预训练得到的,可以用于各种中文自然语言处理任务。其中,分词任务就是BERT模型在中文自然语言处理中的一项重要任务之一。 BERT Base Chinese的分词模型是通过在大规模中文文本中进行掩码预测任务来...