遮蔽语言模型(Masked Language Model, MLM):随机遮蔽输入文本中的一些词,并要求模型预测这些被遮蔽的词。 下一句预测(Next Sentence Prediction, NSP):给定句子对,预测第二个句子是否是第一个句子的下文。 微调(Fine-tuning):在特定任务上进行有监督训练,如分类、问答等。 2. 使用Python和Tenso
criterion=torch.nn.CrossEntropyLoss()optimizer=torch.optim.AdamW(model.parameters(),lr=5e-5) 4.8 训练模型 最后,我们需要训练模型。在Python代码中输入以下代码: num_epochs=3forepochinrange(num_epochs):forbatchindataloader:input_ids=batch['input_ids'].to(device)attention_mask=batch['attention_mask'...
复习一下,我在《如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类?》一文里,给你讲过迁移学习的范例 ULMfit (Universal language model fine-tuning for text classification)。 其原理就是首先让一个深度神经网络在海量文本上自监督学习(self-supervised learning)。 自监督和非监督(unsupervised)学习的区别,在于自监督学习,实...
modeling.py的31-106行定义了一个BertConfig类,即BertModel的配置,在新建一个BertModel类时,必须配置其对应的BertConfig。BertConfig类包含了一个BertModel所需的超参数,除词表大小vocab_size外,均定义了其默认取值。BertConfig类中还定义了从python dict和json中生成BertConfig的方法以及将BertConfig转换为pyth...
for param in self.bert.parameters(): param.requires_grad = True self.linear = nn.Linear(parsers().hidden_size, parsers().class_num) self.textCnn = TextCnnModel() def forward(self, x): input_ids, attention_mask, token_type_ids = x[0], x[1], x[2] ...
In this code example, we first import the necessary libraries:torchfor tensor computation andBertTokenizerandBertModelfrom thetransformerspackage for tokenization and the BertModel, respectively. We then load a pre-trained tokenizer and model using thefrom_pretrainedmethod. Thebert-base-uncasedmodel is...
我们希望能从患者住院期间的临床记录来预测该患者未来30天内是否会再次入院,该预测可以辅助医生更好的选择治疗方案并对手术风险进行评估。在临床中治疗手段...
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') # Put the model in "evaluation" mode, meaning feed-forward operation. model.eval() 接下来,让我们获取网络的隐藏状态。 torch.no_grad禁用梯度计算,节省内存,并加快计算速度(我们不需要梯度或反向传播,因为我们只是运行向前传播)。
我们使用的是tensorflow,所以引入的是TFBertModel。如果有使用pytorch的读者,可以直接引入BertModel。 通过from_pretrained() 方法可以下载指定的预训练好的模型以及分词器,这里我们使用的是bert-base-uncased。前面对bert-based 有过介绍,它包含12个堆叠的encoder,输出的embedding维度为768。
input_tokenized=tokenizer.encode(input_text,return_tensors="pt",max_length=512,truncation=True)summary_ids=model.generate(input_tokenized,max_length=100,min_length=5,length_penalty=2.0,num_beams=4,early_stopping=True)returntokenizer.decode(summary_ids[0],skip_special_tokens=True)# Summarizing and...