model = BertForTokenClassification.from_pretrained("dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english") inputs = tokenizer( "HuggingFace is a company based in Paris and New York", add_special_tokens=False, return_tensors="pt" ) with torch.no_grad(): logits = model(**inputs).logits pred...
接下来,我们需要建立用于文本分类的BERT模型。我们可以使用Hugging Face提供的BertForSequenceClassification模型: from transformers import BertForSequenceClassification model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=len(set(labels))) 这里我们指定了预训练模型的路径,以及分类任...
BertForNextSentencePrediction: 用于执行NSP任务的BERT模型,这个模型可以预测第二个句子是否是第一个句子的逻辑后继。 BertForSequenceClassification: 这个类在BERT基础上添加了一个分类头部,用于序列级别的分类任务,例如情感分析。
除了BertForSequenceClassification,还有BertForQuestionAnswering用于问答,BertForTokenClassification用于序列标注,比如命名实体识别。 transformers 中的各个API还有很多其他参数设置,比如得到每一层Transformer Encoder的输出等等,可以访问他们的文档(https://huggingface.c...
添加huggingface hub里面的模型 只要有模型名就可以导入tokenizer和model 无需导入config # 这里导入Huggingface里面有的模型:hfl/chinese-roberta-wwm-ext# 使用预训练模型的权重,生成分词器tokenizer= BertTokenizerFast.from_pretrained("hfl/chinese-roberta-wwm-ext")# 载入模型model= BertForSequenceClassification.from...
HuggingFace库中BERTForxxx模型代码详细分析 使用BERT进行无监督预训练 引言 HF库封装的各种任务列举 BertModel的结构分析 BertForPreTraining的结构分析 BertForMaskedLM的结构分析 BertForNextSentencePrediction的结构分析 BertForSequenceClassification的结构分析
自BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer)[1]出现后,NLP界开启了一个全新的范式。本文主要介绍BERT的原理,以及如何使用HuggingFace提供的transformers库完成基于BERT的微调任务。 预训练 BERT在一个较大的语料上进行预训练(Pre-train)。预训练主要是在数据和算力充足的条件下,训练一个大模型,在其他...
How to Fine-Tune BERT for Text Classification? - https://arxiv.org/abs/1905.05583 这篇文章主要介绍了两部分的内容,一是 fine-tuning,而是 further-pretraining。我先摘要一下主要的优化点,再介绍已尝试的部分。 1. Fine-Tuning 超参数设置:
BERT可以进行很多下游任务,transformers库中实现了一些下游任务,我们也可以参考transformers中的实现,来做自己想做的任务。比如单文本分类,transformers库提供了BertForSequenceClassification类。 代码语言:javascript 复制 classBertForSequenceClassification(BertPreTrainedModel):def__init__(self,config):super().__init__...
使用Huggingface Huggingface可以帮助我们轻易的完成文本分类任务。 通过它,我们可以轻松的读取预训练语言模型,以及使用它自带的文本分类bert模型-BertForSequenceClassification。 正式开始解决问题 数据介绍 数据来自Kaggle的competition:Real or Not? NLP with Disaster Tweets链接:https://www.kaggle.com/c/nlp-getting-sta...