1. 要提取文本的词向量,需要使用项目中的extract_features.py脚本,官方给出的范例: AI检测代码解析 python extract_features.py \ --input_file=/tmp/input.txt \ --output_file=/tmp/output.jsonl \ --vocab_file=$BERT_BASE_DIR/vocab.txt \ --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ ...
hidden_size] 词向量、位置向量、token类型向量求和后，再进行层标准化与dropout的结果。是...
Bert 的论文中对预训练好的 Bert 模型设计了两种应用于具体领域任务的用法,一种是fine-tune(微调)方法,一种是feature extract(特征抽取)方法。 fine tune(微调)方法指的是加载预训练好的 Bert 模型,其实就是一堆网络权重的值,把具体领域任务的数据集喂给该模型,在网络上继续反向传播训练,不断调整原有模型的权重...
这个模块可以配置和启动基于BERT在squad数据集上的问题回答任务。 1.7 extract_features.py 这个模块可以使用预训练的BERT模型,生成输入句子的向量表示和输入句子中各个词语的向量表示(类似ELMo)。这个模块不包含训练的过程,只是执行BERT的前向过程,使用固定的参数对输入句子进行转换。 1.8 optimization.py ...
1.7 extract_features.py 这个模块可以使用预训练的BERT模型,生成输入句子的向量表示和输入句子中各个词语的向量表示(类似ELMo)。这个模块不包含训练的过程,只是执行BERT的前向过程,使用固定的参数对输入句子进行转换。 1.8 optimization.py 这个模块配置了用于BERT的optimizer,即加入weight decay功能和learning_rate warmup...
1.7 extract_features.py 这个模块可以使用预训练的BERT模型,生成输入句子的向量表示和输入句子中各个词语的向量表示(类似ELMo)。这个模块不包含训练的过程,只是执行BERT的前向过程,使用固定的参数对输入句子进行转换。 1.8 optimization.py 这个模块配置了用于BERT的optimizer,即加入weight decay功能和learni...
extract_features.py:提取/转换特征的一些操作; modeling.py:bert模型结构; modeling_test.py:bert模型结构的单元测试; optimization.py:优化器; optimization_test.py:优化器的单元测试; run_classifier.py:分类示例; run_classifier_with_tfhub.py:同上,只是使用了tfhub; ...
使用bert 生成词向量: ### 运行此脚本 export BERT_BASE_DIR = ./chinese_L-12_H-768_A-12 ## 模型地址 exprot Data_Dir = ./data python bert-master/extract_features.py \ --input_file=$Data_Dir/train_ch.txt\ --output_file=$Data_dir/output.json \ --...
每一个 ZIP 文件都包含了三部分,即保存预训练模型与权重的 ckpt 文件、将 WordPiece映射到单词 id 的 vocab 文件,以及指定模型超参数的 json 文件。除此之外,谷歌还发布了原论文中将预训练模型应用于各种 NLP 任务的源代码,感兴趣的读者可以查看 GitHub 项目复现论文结果。
例如，我们可以使用脚本extract_features.py 抽取语义特征：# Sentence A and Sentence B are separated by the ||| delimiter.# For single sentence inputs, don't use the delimiter.echo 'Who was Jim Henson ? ||| Jim Henson was a puppeteer' > /tmp/input.txtpython extract_features.py \ --...