Leveraging BERT and c-TF-IDF to create easily interpretable topics. nlp machine-learning topic transformers topic-modeling bert topic-models sentence-embeddings topic-modelling ldavis Updated Mar 28, 2025 Python PaddlePaddle / ERNIE Star 6.4k Code Issues Pull requests Discussions Official implemen...
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(1)https://github.com/LeeJuly30/BERTCpp 转换pytorch的预训练模型到pb文件,用C++去加载 (2)知乎的BERT加速工作:https://github.com/zhihu/cuBERT 上述工作间接参考本工作,工作比较底层(C++/CUDA) (3)《那一年,让我整个人升华的C++BERT项目》 讲述了一个小姐姐用BERT做C++改造的故事: https://www.sohu.co...
除了相似度计算,以上的代码完全能够用来做文本二分类,你也可以根据自己的需求来修改Processor,更多的细节大家可以参阅github源码。
BERT的全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是一个预训练的语言表征模型。它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练,而是采用新的masked language mod
你可以在GitHub里找到这个数据集,所以我们可以直接把它导入到pandas dataframe里。 1df = pd.read_csv('https://github.com/clairett/pytorch-sentiment-classification/raw/master/data/SST2/train.tsv', delimiter='\t', header=None) ...
https://github.com/huggingface/transformers/issues/400 模型部署 torch server https://zhuanlan.zhihu.com/p/344364948 7. 附录 尝试fine tune fine tune 的使用是具有一定限制的。预训练模型的模型结构是为预训练任务设计的,所以显然的,如果我们要在预训练模型的基础上进行再次的反向传播,那么我们做的具体领域任...
项目地址：https://github.com/google-research/bert 微调预训练 BERT 该项目表示原论文中 11 项 NLP 任务的微调都是在单块 Cloud TPU（64GB RAM）上进行的，目前无法使用 12GB - 16GB 内存的 GPU 复现论文中 BERT-Large 模型的大部分结果，因为内存匹配的最大批大小仍然太小。但是基于给定的超参数，BERT-Base...
至于具体实现可以参考原始BERT的run_squad：https://github.com/google-research/bert/blob/master/run_...
链接丨https://jalammar.github.io/illustrated-bert/ 本文约4600字,建议阅读8分钟 本文中,我们将研究BERT模型,理解它的工作原理,对于其他领域的同学也具有很大的参考价值。 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT 就在 NLP 领域大火,...