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进行训练的。具体而
要使用bert-base-chinese进行文本分类，常见的做法是将文本序列分词，并将分词后的序列作为模型输入。然后，将输入序列传递给BERT模型，获取表示向量。最后，通过连接或平均这些表示向量，并将其送入一个全连接层进行分类。根据具体任务的不同，可能需要设置不同的标签（label）和损失函数（loss function）。总之，BERT...
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特定任务,从而提高文本相似度任务的准确性和效率。重点词汇或短语是文本相似度任务中的核心要素之一。基于BERT-Base-Chinese微调文本相似度模型在处理中文文本相似度任务时,能够学习到文本中的重点词汇或短语,并将其应用于文本表示和相似度...
from transformers import BertModel bert_name = './bert-base-chinese' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(bert_name) class MyDataset(Dataset): def __init__(self, df): # tokenizer分词后可以被自动汇聚 self.texts = [tokenizer(text, padding='max_length', # 填充到最大长度 max_length = ...
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...
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-chinese") tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese") 3.文本预处理与分词 在使用Bertbasechinese之前,需要对输入的文本进行预处理和分词。首先,将文本转换为Bertbasechinese所需的输入格式,即将文本分解为单词或子词。这可以使用BertTokenizer实现。
我们使用BERT-base-chinese作为BERT模型,哈工大讯飞联合实验室发布的中文RoBERTa-wwm-ext-large预训练模型作为RoBERTa模型进行实验(该模型并非原版RoBERTa,只是按照类似于RoBERTa训练方式训练出的BERT模型,所以集成了RoBERTa和BERT-wwm的优点)。 关于CRF、BERT、RoBERTa更详细的说明参见:教你用PyTorch轻松入门Roberta! 4、数据...
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环境中安装相...
bert 的分词 BERT 源码中 tokenization.py 就是预处理进行分词的程序,主要有两个分词器:BasicTokenizer 和 WordpieceTokenizer,另外一个 FullTokenizer 是这两个的结合。 先进行 BasicTokenizer 得到一个分得比较粗的 token 列表,然后再对每个 token 进行一次 WordpieceTokenizer,得到最终的分词结果。
2)预训练数据(pre-training):Bert-base Chinese,下载地址:https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip,如果做英文分类,请下载对应的包; 3)TensorFlow的版本必须大于1.11.0 4)非必须,如果您使用的是Anaconda,想使用GPU加速(显卡在1060 6G以上),配置Tesnflow-gpu 非...