链接: https://github.com/illiterate/BertClassifier简介:利用了 transformers中的BertModel,对部分cnews数据集进行了文本分类,在验证集上的最优Acc达到了0.88数据描述数据集是从清华大学的 THUCNews中提取出…
TensorFlow code and pre-trained models for BERT. Contribute to google-research/bert development by creating an account on GitHub.
bert文本分类,albert,keras_bert,bert4keras,kashgari,fastbert,flask + uwsgi + keras部署模型,时间实体识别,tfidf关键词抽取,tfidf文本相似度 - FLxuRu/Bert_Classifier
BERT的出现可以说是NLP领域最重大的事件,谷歌团队的Thang Luong认为BERT标志着NLP新时代的开始。 BERT的GitHub地址,先放为敬:google-research/bert 另外,也附上论文地址:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding BERT是什么? BERT全称BidirectionalEncoderRepresentations fromTransformers,是...
(https://github.com/google-research/bert )中run_classifier.py文件,已完成modeling.py、optimization.py、run_pretraining.py、tokenization.py、create_pretraining_data.py、extract_feature.py文件的源码阅读,后续会陆续阅读bert的理解任务训练等源码。本文介绍了run_classifier.py中的主要内容,包括不同分类任务的数...
首先我们 Clone 官方的 BERT Github repo：https://github.com/google-research/bert 由于我们要做的是文本多分类任务，可以在 run_classifier.py 基础上面做调整。这里简单介绍一下这个脚本本来的任务，也就是 BERT 示范的其中一个任务。这个例子是在 Microsoft Research Paraphrase Corpus (MRPC) corpus 数据集上面...
项目改造的github地址如下:https://github.com/wilsonlsm006/albert_zh。 将原项目fork下来,这里我增加了两个文件run_classifier_multiclass.sh和run_classifier_multiclass.py。这是用来执行文本分类的任务脚本以及代码。改造的原理其实也比较简单,这里大致讲解下。
在本文中,我将以run_classifier.py以及MRPC数据集为例介绍关于bert以及transformer的源码,官方代码基于tensorflow-gpu 1.x,若为tensorflow 2.x版本,会有各种错误,建议切换版本至1.14。 当然,注释好的源代码在这里: https://github.com/sherlcok314159/ML/tree/main/nlp/code ...
BERT 官方项目地址：https://github.com/google-research/bert 最后，这个项目可以在 CPU、GPU 和 TPU 上运行，但是在有 12GB 到 16GB 显存的 GPU 上，很可能模型会发生显存不足的问题。因此读者也可以在 Colab 先试着使用 BERT，如下展示了在 Colab 上使用免费 TPU 微调 BERT 的 Notebook：BERT Colab 地址：...
python predict_classifier.py --- Configuration Arguments --- batch_size: 1 bert_config_path: data/chinese_L-12_H-768_A-12/bert_config.json data_dir: data/XNLI/XNLI-MT-1.0 do_lower_case: True do_prediction: True in_tokens: False init_checkpoint: model/checkpoints max_seq_len: 128 sa...