HCT-BERT-C(E1)2M误码仪中文说明书 HCT-BERT/C（E1）操作手册 CTC UNION
HCT-BERT/C E1数据误码测试仪 HCT-BERT/C是一款真彩屏、图形化、全中文操作界面的手持式E1/数据误码测试仪表。用于E1/G.703线路的现场维护和分析,以及数据线路(V.35,V.24/RS232,RS449,RS530,X.21)的误码测试。HCT-BERT/C功能全面,操作方便,既可按照G.821,G.826,M.2100等标准进行测试结果的分析、显示...
第一步,用BERT tokenizer把句子分为两个token; 第二步,我们加入句子分类用的特殊token(第一个位置的是[CLS],句子结束的位置是[SEP])。 第三步,tokenizer用嵌入表中的ID代替每个token,成为训练模型的组件。 注意,tokenizer是在这一行代码...
使用BERT的最佳方式是通过 BERT FineTuning with Cloud TPUs 谷歌云上托管的笔记 (https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tpu/blob/master/tools/colab/bert_finetuning_with_cloud_tpus.ipynb)。 如果你未使用过谷歌云TPU可以试试看,这是个不错...
无对应实体 激活函数GELU,本文开头有介绍和源码。 融合的过程可以认为是一个aggregator。 dEA: denoising entity auto-encoder 对于token序列与entity序列,计算每个token所对应的 entity 序列概率分布,以此来进行预训练。这是为了将 K-Encoder 输出的信息结合,毕竟不是每一个 token 都有对应的实体信息的。
1、简介 最近使用Bert实现了文本分类,模型使用的是bert的base版本。本文记录一下实现过程。 数据集:cnews,包含三个文件,分别是cnews.train.txt、cnews.test.txt、cnews.val.txt。类别包含10类,分别是:体育、…
c) BERT训练与优化 a. BERT-based Models 基于 BERT 的模型都写在/models/bert/modeling_bert.py里面,包括 BERT 预训练模型和 BERT 分类等模型。 首先,以下所有的模型都是基于BertPreTrainedModel这一抽象基类的,而后者则基于一个更大的基类PreTrainedModel。这里我们关注BertPreTrainedModel的功能...
比如这里有一句话 A B C D E以前train一个Language model(最简单情况 window size =1 也即是uni-gram )是这样的1. given [START] 然后Predict (label是A)2. given A 然后再predict (label是B)3. given B 然后再predict (label是C)...在Bert里是这样的做的现在变成了我把D 变成maskgive [A, B, ...
这就是Partial Prediction 部分预测,对于切分点$c$之前的token无需计算query representation,这会大大节省内存,加快模型训练速度。加入切分点后,XLNet的目标函数将变为: $$\begin{align} \mathop{max}_{\theta} \quad \mathbb{E}_{\text{z}∼\mathbb{Z}} log \, p_{\theta}(\text{x}_{z_{>c}}|...
句子对打包成一个序列。有两种区分句子对中的句子的方法。第一种,通过分隔符SEP;第二种,模型架构中添加了一个经过学习的嵌入(learned embedding)到每个token,以表示它是属于句子A或者句子B。如图1中,E表示输入的词嵌入,C表示最后隐藏层的CLS的向量,Ti表示第i个输入token在最后隐藏层的向量。