BertForMultipleChoice模型的优势在于它能够利用预训练的BERT模型的语义理解能力,对问题和选项进行深度理解和建模。这使得模型在处理复杂的多选题时具有较高的准确性和泛化能力。 应用场景方面,BertForMultipleChoice可以广泛应用于各种需要进行多选题答案预测的场景,例如教育考试、智能问答系统、自动化客服等。 腾讯云相关...
在环境配置和数据准备完毕后,我们可以进行BertForMultipleChoice预测代码的编写。主要分为以下步骤: (1)读取数据集:利用Pandas库读取csv文件,并进行数据预处理,将所需要的列提取出来。 (2)加载预训练模型:使用transformers库中的BertForMultipleChoice从预训练模型中加载模型和tokenizer。 (3)进行多选题预测:将数据集划分...
BertForMultipleChoice是在BertModel的输出上增加一个分类层,即依次经过一个Dropout、全连接操作和非线性激活输出类别。 模型初始化 def __init__(self, config): super().__init__(config) self.bert = BertModel(config) classifier_dropout = ( config.classifier_dropout if config.classifier_dropout is not...
4:BertForMultipleChoice 这个在Huggingface Hub上没有找到对应的微调模型,所以不演示了,主要就是做选择题。 参考:https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/bert 通过本文: 了解huggingface封装的BERT基本模型能做什么 大概了解BERT在做什么,其实就是完形填空 不同模型层次关系是如何的 欢迎关注我的公众号,...
pair = [question +' '+ iforiinchoice] returncontent, pair, label def __len__(self): returnlen(self.labels) train_dataset = TextDataset(train, train_label) test_dataset = TextDataset(val, val_label) 步骤3:定义Bert模型 这里可以直接使用BertForMultipleChoice来完成Finetune过程。
1.3 BertFor MultipleChoice 1.4 Bert For Token Classification 1.5 BertForQuestionAnswering 2 BERT训练和优化 2.1 Pre - Training 2.2 Fine-Tuning 2.2.1 AdamW ...
3.3 BertForMultipleChoice 这一模型用于多项选择,如 RocStories/SWAG 任务。 多项选择任务的输入为一组分次输入的句子,输出为选择某一句子的单个标签。 结构上与句子分类相似,只不过线性层输出维度为 1,即每次需要将每个样本的多个句子的输出拼接起来作为每个样本的预测分数。 实际上,具体操作时是把每个 batch 的多...
EN从事软件开发十几年迄今为止个人感觉上做牛的软件是操作系统，特别是windows软件系统的设计能力，虽然...
A BERT based model for Multiple-Choice Reading Comprehension Abstract 在本文中,我们提出了一个基于BERT的深度协同匹配网络(DCN),该网络的性能与RACE数据集上的基线模型相比有了显著的提高。我们的DCN方法通过计算文章/问句之间的注意力权重来获得问句感知的文章表示,同理,我们也通过计算文章/选项之间的注意力权重来...
2. BertForMultiChoice 3. BertForTokenClassification 4. BertForQuestionAnswering 5. BERT训练与优化 6. BERT训练与优化 7. 1. Pre-Training 2. Fine-Tuning 3. 1. AdamW 2. Warmup 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 分类模型,UM...