可以从 GitHub 下载此练习的代码库,网址为https:///bertbook/Python_code/tree/master/Chapter5/QuestionAnsweringSystem。 开放域问答系统 ODQA 系统旨在从维基百科文章中找到任何问题的准确答案。因此,对于一个问题,该系统将提供相关的答案。ODQA 系统的默认实现处理一批查询作为输入并返回答案。 模型架构 DeepPavlov ...
token_type_ids=torch.tensor([segment_ids])) # The segment IDs to differentiate question from answer_text 1. 2. 3. 输出是一个字典类型的 QuestionAnsweringModelOutput(loss=None, start_logits=tensor([[-6.4849, -6.4358, -8.1077, -8.8489, -7.8751, -8.0522, -8.4684, -8.5295, -7.7074, -9.2464...
因为涉及到Question Answering (QA) 和 Natural Language Inference (NLI)之类的任务,增加了Next Sentence Prediction预训练任务,目的是让模型理解两个句子之间的联系。与Masked Language Model任务相比,Next Sentence Prediction更简单些,训练的输入是句子A和B,B有一半的几率是A的下一句,输入这两个句子,BERT模型预测B是...
code snippet如下。 代码语言:txt AI代码解释 tokens.append("[CLS]") segment_ids.append(0) for token in tokens_a: tokens.append(token) segment_ids.append(0) tokens.append("[SEP]") segment_ids.append(0) for token in tokens_b: tokens.append(token) segment_ids.append(1) tokens.append("[...
BertForQuestionAnswering 带token分类器的BERT模型,包含BertModel和最终隐藏状态完整序列上的token级分类器。 这个模型可以用来搞定SQuAD等问答任务。 token级分类器将最终隐藏状态的完整序列作为输入,并为每个token计算几个分数,例如,分别可...
Python 是一种解释型语言:这意味着开发过程中没有了编译这个环节。在程序运行的前一刻,只有源码程序而没有可执行程序。而程序执行到源程序的某一条指令,则会有一个称之为解释程序的外壳程序将源代码转换成二进制代码。 容易移植。 Python 是动态语言:... ...
比如,他们会教你给NLP任务加速100倍: https://medium.com/huggingface/100-times-faster-natural-language-processing-in-python-ee32033bdced 用PyTorch实现了从语言中识别情绪情感反讽的DeepMoji模型: https://github.com/huggingface/torchMoji 还用PyTorch实现了OpenAI优化过的Transformer模型: https://github.com/hug...
This code was tested with TensorFlow 1.11.0. It was tested with Python2 and Python3 (but more thoroughly with Python2, since this is what's used internally in Google).The fine-tuning examples which use BERT-Base should be able to run on a GPU that has at least 12GB of RAM using ...
Updated Jan 23, 2024 Python PaddlePaddle / PaddleNLP Star 12.5k Code Issues Pull requests Discussions Easy-to-use and powerful LLM and SLM library with awesome model zoo. nlp search-engine compression sentiment-analysis transformers information-extraction question-answering llama pretrained-models em...
像BERT一样，MobileBERT与任务无关，也就是说，可以通过简单的微调将其通用地应用于各种下游NLP任务。Mob...