三、Input/Output Representations (原论文指出) 为了让 BERT 处理不同的下游任务，BERT 的输入 （ inpu...
input_mask: 输入的mask,1代表是正常输入,0代表的是padding的输入 segment_ids: 输入的0:代表句子A或者padding句子,1代表句子B label_ids:输入的样本的label features["input_ids"]=create_int_feature(feature.input_ids)features["input_mask"]=create_int_feature(feature.input_mask)features["segment_ids"]=...
kernel_initializer=bert.initializer )(output) model = keras.models.Model(bert.model.input, output) # 预测部分 token_ids, segment_ids = tokenizer.encode(text, maxlen=maxlen) pred = model.predict([[token_ids], [segment_ids]]) 请问,bert4keras可以像pytorch一样支持input_mask/attention_mask, ...
max_length=max_seq_length,pad_to_max_length=True,is_pretokenized=True,return_token_type_ids=True,return_attention_mask=True)input_ids=encode_dict['input_ids']input_mask=encode_dict['attention_mask']segment_ids=encode_dict
input_mask.append(0) 代码语言:txt 复制 segment_ids.append(0) 代码语言:txt 复制 ``` 根据我们的两个任务,我们预训练模型的输入主要由以下7个特征组成。 input_ids: 输入的token对应的id input_mask: 输入的mask,1代表是正常输入,0代表的是padding的输入 ...
"One of our core claims is that the deep bidirectionality of BERT, which is enabled by masked LM pre-training, is the single most important improvement of BERT compared to previous work". 这种遮挡(mask)在语言模型上的应用对很多人来说已经不新鲜了,但确是BERT的作者在如此超大规模的数据+模型+算...
MASK的不一致性:MASK只在预训练任务中存在,在微调中不存在,Bert只是通过替换部分的随机MASK来降低不一致性的影响 独立性假设:对MASK的预测是基于独立概率而不是联合概率,模型并不会考虑MASK之间的条件关联 MASK训练低效:每次只遮盖15%的token,每个batch的模型更新只基于这15%的input,导致模型训练效率较低 ...
所以不同点仅在于 MASK 矩阵是如何生成的,一个 MASK 矩阵的生成是根据padding 后的 input 来生成的,另一个 MASK 是根据不同训练任务所预定义好的策略来生成的。 其他一些细节问题: 在双向语言模型训练时仍然保持了 NextSentence Prediction 任务,其他语言模型...
44input_ids=None, 45attention_mask=None, 46token_type_ids=None, 47position_ids=None, 48head_mask=None, 49inputs_embeds=None, 50masked_lm_labels=None, 51seq_relationship_labels=None, 52) : 53 54outputs = self.albert( 55input_ids, ...
def forward(self, input_ids,attention_mask): bert_output = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask) bert_cls_hidden_state = bert_output[0][:,0,:] #提取[CLS]对应的隐藏状态 linear_output = self.dense(bert_cls_hidden_state) ...