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-4 的学习率,初始预热为 10% 的条件下训练了 100k 轮,然后在序列长度为 ...
用BERT进行实体抽取 这里使用最流行的 PyTorch 框架来实现。首先是引入相关的库。这里选择的是Google发布的模型bert-base-chinese（https://huggingface.co/models 提供了大量的模型供使用，包括各种专业的预训练模型，比如面向金融领域 FinBERT，面向医药领域的 MedBERT等等）： BERT_NAME = 'bert-base-chinese'...
此外值得一提的是,Google最初 发布的 BERT 模型有两种配置: BERT BASE:12 个编码器,带有 12 个双向自注意力头; BERT LARGE:24 个编码器,带有 16 个双向自注意力头。 这两种配置结构类似,Large版本要比Base版本“更大”,效果自然更好,同时使用时资源要求也更高。本文以Base版本示例,以使得在一张显卡上即可...
BERT BASE:12 个编码器,带有 12 个双向自注意力头; BERT LARGE:24 个编码器,带有 16 个双向自注意力头。 这两种配置结构类似,Large版本要比Base版本“更大”,效果自然更好,同时使用时资源要求也更高。本文以Base版本示例,以使得在一张显卡上即可完成。换成 Large 版本不用改变任何代码,但因为网络更大,可能...
BERT BASE:12 个编码器,带有 12 个双向自注意力头; BERT LARGE:24 个编码器,带有 16 个双向自注意力头。 这两种配置结构类似,Large版本要比Base版本“更大”,效果自然更好,同时使用时资源要求也更高。本文以Base版本示例,以使得在一张显卡上即可完成。换成 Large 版本不用改变任何代码,但因为网络更大,可能...
BERT_NAME = ‘bert-base-chinese’ 转化为torch能够使用的数据集 再用如下代码将torch 的 dataset转化为按微批提取的 dataloader: 到此,数据准备完成,后面就可以使用数据集来训练模型和测试模型效果了。 构建模型 在本文中,我们将使用来自HuggingFace的预训练 BERT 基础模型。既然我们要在token级别对文本进行分类,那...
BERT_NAME = 'bert-base-chinese' 轉化為torch能夠使用的資料集 再用如下程式碼將torch 的 dataset轉化為按微批提取的 dataloader: 到此,資料準備完成,後面就可以使用資料集來訓練模型和測試模型效果了。 構建模型 在本文中,我們將使用來自HuggingFace的預訓練 BERT 基礎模型。既然我們要在token級別對文字進行分類,那...
BERT BASE:12 个编码器,带有 12 个双向自注意力头; BERT LARGE:24 个编码器,带有 16 个双向自注意力头。 这两种配置结构类似,Large版本要比Base版本“更大”,效果自然更好,同时使用时资源要求也更高。本文以Base版本示例,以使得在一张显卡上即可完成。换成 Large 版本不用改变任何代码,但因为网络更大,可能...
一、命名实体识别(NER) 命名实体识别(NER),是指从文本中识别出命名性指称项,为后续的关系抽取等任务做铺垫,一般的是指识别出人名PER、地名LOC和组织机构名ORG这三类命名实体。在特定的领域中也会有特定领域内的各种实体类型。 再具体的识别是,我们会使用BIO标注方法,更加的细分标注每个类别,B-PER、I-PER分别表示...
从BERT-Base Chinese下载模型,存放在checkpoint文件夹下 使用BIO数据标注模式,使用人民日报经典数据 train: python BERT_NER.py --data_dir=data/ --bert_config_file=checkpoint/bert_config.json --init_checkpoint=checkpoint/bert_model.ckpt --vocab_file=vocab.txt --output_dir=./output/result_dir/ ...