model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("bert-base-multilingual-cased", num_labels=len(label_names)) training_args = TrainingArguments( output_dir="./fine_tune_bert_output", evaluation_strategy="steps", learning_rate=2e-5, per_device_train_batch_size=16, per_device_eval_batch...
tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased')model=BertModel.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased')text="BERT understands multiple languages!"inputs=tokenizer(text,return_tensors='pt',padding=True,truncation=True)outputs=model(**inputs)embeddings=outputs.last_hidden_st...
代码片段:带有 Hugging Face Transformer 的多语言 BERT fromtransformersimportBertTokenizer, BertModelimporttorch tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased') text ="BERT understands multiple languages!"inputs = ...
bert-base-cased是区分大小写,不需要事先lower-case;而bert-base-uncased不能区分大小写,因为词表只有小写,需要事先lower-case。 基本使用示例: fromtransformersimportBertModel,BertTokenizerBERT_PATH='./bert-base-cased'tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(BERT_PATH)print(tokenizer.tokenize('I have a good...
代码片段:使用 Hugging Face Transformers 的多语言 BERT fromtransformersimportBertTokenizer, BertModelimporttorch tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased') ...
如果有来自不同语言的数据集,可能需要使用bert-base-multilingual-cased。具体来说,如果你的数据集是德语、荷兰语、中文、日语或芬兰语,则可能需要使用专门针对这些语言进行预训练的分词器。可以在此处查看相应的预训练标记器的名称[1]。特别地,如果数据集中的文本是中文的,需要使用bert-base-chinese 模型,以及其相应...
代码片段:使用Hugging Face Transformers的多语言BERT from transformers import BertTokenizer, BertModel import torch tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased') text = "BERT理解多种语言!" inputs = tokenizer(...
如果有来自不同语言的数据集,可能需要使用bert-base-multilingual-cased。具体来说,如果你的数据集是德语、荷兰语、中文、日语或芬兰语,则可能需要使用专门针对这些语言进行预训练的分词器。可以在此处查看相应的预训练标记器的名称[1]。特别地,如果数据集中的文本是中文的,需要使用bert-base-chinese模型,以及其相应的...
对于多语言文本处理,你可以选择支持多语言的预训练BERT模型(如bert-base-multilingual-cased)。这些模型经过训练,能够处理多种语言的特点。在使用时,只需将模型名称替换为相应的多语言模型即可。 如何优化Tokenizer性能? 在处理大量文本时,Tokenizer的性能至关重要。你可以通过以下方法优化Tokenizer的性能: (1)使用批量处...
BERT multilingual base model (cased) Pretrained model on the top 104 languages with the largest Wikipedia using a masked language modeling (MLM) objective. It was introduced inthis paperand first released inthis repository. This model is case sensitive: it makes a difference between english and ...