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...
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...
Uncased:24层,1024个隐藏单元,自注意力的 head数为16,340M参数BERT-Base, Cased:12层,768个隐藏单元,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1...
周剑:一起读Bert文本分类代码 (pytorch篇 一)103 赞同 · 7 评论文章 接上一篇文章,在这篇文章中我会和大家一起读模型部分。 继续接着看主函数部分: train_examples = None num_train_steps = None if args.do_train: train_examples = processor.get_train_examples(args.data_dir) ...
"bert-base-multilingual-cased"是BERT的一个版本,它是在多种语言上进行了预训练,包括中文。在中文上,"bert-base-multilingual-cased"通常表现良好,具有以下优点:多语言支持:它在多种语言上进行了预训练,包括中文,因此对于处理中文文本具有良好的适应性。上下文理解:BERT模型通过考虑上下文信息,能够更好地理解句子中的...
BERT-Base, Multilingual Cased (New, recommended): 104 languages, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters BERT-Base, Multilingual Uncased (Orig, not recommended)(Not recommended, useMultilingual Casedinstead): 102 languages, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters ...
multilingual多语种的 PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_MAP = { 'bert-base-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased.tar.gz", 'bert-large-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-uncased.tar.gz", 'bert-base-cased': "https:...
. `bert-base-multilingual-uncased` . `bert-base-multilingual-cased` . `bert-base-chinese` - a path or url to a pretrained model archive containing: . `bert_config.json` a configuration file for the model . `pytorch_model.bin` a PyTorch dump of a BertForPreTraining instance ...
Here is how to use this model to get the features of a given text in PyTorch: fromtransformersimportBertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-multilingual-cased') model = BertModel.from_pretrained("bert-base-multilingual-cased") text ="Replace me by any text...
model_name= os.path.join(root,"chkpt","distiluse-base-multilingual-cased") word_embedding_model=models.Transformer(model_name) pooling_model=models.Pooling(word_embedding_model.get_word_embedding_dimension(), pooling_mode_mean_tokens=True, ...