注:模型的类型在configuration_bert.py中查看。选择合适的模型很重要,比如这次是中文文本的分类。选择用bert-base-uncased只能得到86%的准确率,但是选用bert-base-chinese就可以轻松达到96%。 image-20211025192732926 4、修改bert_cnews.py代码 对68行的代码做修改。原始代码如下: ALL_MODELS=sum((tuple(conf.pretrain...
编者注:这里cased和uncased的意思是在进行WordPiece分词之前是否区分大小写。uncased表示全部会调整成小写,且剔除所有的重音标记;cased则表示文本的真实情况和重音标记都会保留下来。 我们将使用较小的Bert-Base,uncased模型来完成此任务。Bert-Base模型有12个attention层,所有文本都将由标记器转换为小写。我们在亚马逊云 p...
简介: 【BERT-多标签文本分类实战】之六——数据加载与模型代码 ·请参考本系列目录:【BERT-多标签文本分类实战】之一——实战项目总览 ·下载本实战项目资源:>=点击此处=< 前5篇文章中,介绍了实战项目的前置知识,下面正式介绍项目的代码。本项目主要分为6部分: 1、bert-base-uncased:bert的预...
我们需要导入 BERT 的预训练分词器和序列分类器以及输入模块。 model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased") tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") 有很多方法可以对文本序列进行向量化,例如使用词袋 (BoW)、TF-IDF、Keras 的 Tokenizers 等。在这个实现中...
1、bert-base-uncased:bert的预训练文件; 2、model:存放bert模型代码; 3、Reuters-21578:存放数据集; 4、run.py:项目运行主程序; ...
配置模型:根据分类任务的类别数量调整BERT的输出层。 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 num_labels=len(np.unique(data['label']))config=BertConfig.from_pretrained('bert-base-uncased',num_labels=num_labels)model=TFBertForSequenceClassification(config) ...
BERT-Base, Chinese:中文(简体和繁体),12层,768个隐藏单元,自注意力的 head数为12,110M参数 编者注:这里cased和uncased的意思是在进行WordPiece分词之前是否区分大小写。uncased表示全部会调整成小写,且剔除所有的重音标记;cased则表示文本的真实情况和重音标记都会保留下来。
BERT-Base, Chinese:中文(简体和繁体),12层,768个隐藏单元,自注意力的 head数为12,110M参数 编者注:这里cased和uncased的意思是在进行WordPiece分词之前是否区分大小写。uncased表示全部会调整成小写,且剔除所有的重音标记;cased则表示文本的真实情况和重音标记都会保留下来。
# 进行任务特定的操作，如分类、命名实体识别等 logits = self.task_specific_layer(last_hidden_state[:, 0, :]) # 取CLS特征作为整个序列的表示 return logits # 设置Bert配置 config = BertConfig.from_pretrained('bert-base-uncased')num_labels = 2 # 自定义任务的标签数 # 创建Bert模型 model = ...
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') 1. 2. 3. 4. 4.3 文本预处理 接下来,我们需要对文本数据进行预处理。在本例中,我们将使用BERT模型的默认tokenizer进行预处理。 inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt") ...