input_ids=input_ids:token embedding:表示词向量,第一个词是CLS,分隔词有SEP,是单词本身 input_mask=input_mask:position embedding:为了令transformer感知词与词之间的位置关系 segment_ids=segment_ids:segment embedding:text_a与text_b的句子关系 label_id=label_id:标签 is_real_example=True) """ def conv...
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"]=create_int_feature(feature.segment_ids)features["label_ids"]=cr...
tokens是我们用来放序列转换为编码的新列表,segment_ids用来区别是第一句还是第二句。这段代码大意就是在开头和结尾处加入[CLS],[SEP],因为是a所以都是第一句,segment_ids就都为0,同时[CLS]和[SEP]也都被当做是a的部分,编码为0。下面关于b的同理。 接下来再把具体内容转换为索引。 我们一开始的参数不是有m...
segment_ids: 表示对应的token属于输入的第一个句子还是第二个句子。(Transformer类预训练模型支持单句以及句对输入。)详细参见左侧utils.py文件中convert_example()函数解释。 seq_len: 表示输入句子的token个数。 input_mask:表示对应的token是否一个padding token。由于一个batch中的输入句子长度不同,所以需要将不同...
self.segment_ids=segment_ids self.label_id=label_idclassDataProcessor(object):"""Base class for data converters for sequence classification data sets."""defget_train_examples(self,data_dir):"""Gets a collection of `InputExample`s for the train set."""raiseNotImplementedError()defget_dev_examp...
对segment_ids进行embedding Position embeddings 1*128*768的随机数(128为序列长度,768为维度),没有embedding table也没经过embedding_lookup计算。 模型 transformer模型 bert使用transformer模型中的encoder模块作为网络模型。 bert模型结构: L=12, H=768, A=12, Total Parameters=110M ...
segment_ids.append(1) tokens.append("[SEP]") segment_ids.append(1) input_ids=tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) # 把词转换为词典中对应的序号#The mask has 1 for real tokens and 0 for padding tokens. Only real#tokens are attended to.input_mask = [1] *len(input_ids) # 下边会...
token_type_ids=segment_ids, use_one_hot_embeddings=False # 这里如果使用TPU 设置为True,速度会快些。使用CPU 或GPU 设置为False ,速度会快些。 ) #bert模型参数初始化的地方 init_checkpoint = "chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt"
tokens是我们用来放序列转换为编码的新列表,segment_ids用来区别是第一句还是第二句。这段代码大意就是在开头和结尾处加入[CLS],[SEP],因为是a所以都是第一句,segment_ids就都为0,同时[CLS]和[SEP]也都被当做是a的部分,编码为0。下面关于b的同理。
InputFeatures类,定义了输入到estimator的model_fn中的feature,包括input_ids,input_mask,segment_ids(即0或1,表明词语属于第一个句子还是第二个句子,在BertModel中被看作token_type_id),label_id以及is_real_example。 DataProcessor类以及四个公开数据集对应的子类。一个数据集对应一个DataProcessor子类,需要继承四...