新建outs文件夹,将config.json、tokenizer.json、tokenizer_config.json和vocab.txt复制到outs文件夹中。 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 ...
但是英文不一样,英文预训练BERT(对,就是它,bert-base-uncased 和 bert-base-cased)以词为单位。社会生活中总是会有新词产生,而且在专业领域(如医疗、金融)有一些不常用的词语是英文预训练BERT-base没有涵盖到的。这就需要扩充词表。 此外,在英文模型中,添加自定义词的作用不仅是增加新词或者专业领域的词汇,而且...
当在vocab中把[unused1]改成anewword后: model="Pretrained_LMs/bert-base-cased"#还是自己的bert模型路径tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(model,use_fast=True)model=BertForMaskedLM.from_pretrained(model)#重新加载分词器print(tokenizer.tokenize('anewword')) 打印结果: ['anewword'] 方法2 通过重构...
export BERT_BASE_DIR=/path/to/bert/uncased_L-12_H-768_A-12export GLUE_DIR=/path/to/gluepython run_classifier.py \ --task_name=MRPC \ --do_train=true \ --do_eval=true \ --data_dir=$GLUE_DIR/MRPC \ --vocab_file=$BERT_BASE_DIR/vocab.txt \ --bert_config_file=$BE...
调用from_pretrained将从网上获取模型。当我们加载bert-base-uncased时,我们会在日志中看到打印的模型定义。该模型是一个12层的深度神经网络! 代码语言:javascript 复制 # Convert inputs to PyTorch tensors tokens_tensor=torch.tensor([indexed_tokens])segments_tensors=torch.tensor([segments_ids])# Load pre-...
在众多研究者的关注下,谷歌发布了 BERT 的实现代码与预训练模型。其中代码比较简单,基本上是标准的 Transformer 实现,但是发布的预训练模型非常重要,因为它需要的计算力太多。总体而言,谷歌开放了预训练的 BERT-Base 和 BERT-Large 模型,且每一种模型都有 Uncased 和 Cased 两种版本。
在众多研究者的关注下,谷歌发布了BERT的实现代码与预训练模型。其中代码比较简单,基本上是标准的 Transformer 实现,但是发布的预训练模型非常重要,因为它需要的计算力太多。总体而言,谷歌开放了预训练的BERT-Base 和BERT-Large 模型,且每一种模型都有 Uncased 和 Cased 两种版本。
importtorchfrompytorch_pretrained_bertimportBertTokenizer,BertModel,BertForMaskedLMimportloggingimportmatplotlib.pyplotaspltimportos UNCASED='./bert-base-uncased'VOCAB='bert-base-uncased-vocab.txt'#tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(os.path....
base-uncased")model=BertModel.from_pretrained("../dataset/bert-base-uncased",output_hidden_states=True)# output_hidden_states=True此时才输出最后的隐藏状态# BertTokenizer subword(子词),wordpiece(单词分片) 如何处理海量数字等长尾单词,通过subword或者wordpiece将句子拆分然后映射到vocab keys1="albums sold...
我们发布了论文中的BERT-Base和BERT-Large模型。Uncased表示在WordPiece tokenization之前文本已经变成小写了，例如，John Smith becomes john smith。Uncased模型也去掉了所有重音标志。Cased表示保留了真实的大小写和重音标记。通常，除非你已经知道大小写信息对你的任务来说很重要（例如，命名实体识别或词性标记），否则...