首先我们可以看到BERT 具有两种输出,一个是pooler output,对应的[CLS]的输出,以及sequence output,对应的是序列中的所有字的最后一层hidden输出。所以BERT主要可以处理两种,一种任务是分类/回归任务(使用的是pooler output),一种是序列任务(sequence output)。 分类任务 Single Sentence Classification tasks 例如:文本分...
pooler output 例如,在诈骗邮件分类任务中,我们会将表示句子级别信息的[CLS]token所对应的向量,经过Bert Pooler放入classfier中,得到对spam/not spam分类的预测。 我们一般称[CLS]经过线性层+激活函数tanh的输出为pooler output,用于句子级别的分类/回归任务 sequence output 例如,在词性标注任务(POS Tagging)中,我们需...
首先我们可以看到BERT 具有两种输出,一个是pooler output,对应的CLS的输出,以及sequence output,对应的是序列中的所有字的最后一层hidden输出。所以BERT主要可以处理两种,一种任务是分类/回归任务(使用的是pooler output),一种是序列任务(sequence output)。 分类任务 Single Sentence Classification tasks例如:文本分类,我...
那么sequence_output=【60,126,768】,logits为【60,126,3】,logits.view(-1, self.num_labels)为【60* 126,3】,labels.view(-1)为【60* 126】
在下面的QnA代码编码器层输出(即sequence_output)被认为是有用的:sequence_output, _ = self.bert(input_ids, token_type_ids, attention_maskstart_logits = start_logits.squeeze(-1)现在我的问题是: 为什么在sequenc 浏览0提问于2019-11-07得票数 0...
一、Masked LM get_masked_lm_output函数用于计算「任务#1」的训练 loss。输入为 BertModel 的最后一层 sequence_output 输出([batch_size, seq_length, hidden_size]),先找出输出结果中masked掉的词,然
针对不同任务,BERT采用不同部分的输出做预测。由上图可以知道,BERT有两种输出:Pooler output(对应[CLS]位置的输出)和 Sequence output(对应的是序列中所有词的最后一层hidden输出)。 1、分类/回归任务(利用Pooler output) Single sentence Classification tasks,例如:文本分类,我想听音乐,分到音乐这个domain); ...
sequence_output = encoder_outputs[0] pooled_output = self.pooler(sequence_output) if self.pooler is not None else None # """model=model.eval()print(model.config)# BertConfig {# "_name_or_path": "../dataset/bert-base-uncased",# "architectures": [# "BertForMaskedLM"# ],# "attenti...
BertModel的返回为 outputs = (sequence_output, pooled_output,) + encoder_outputs[1:] sequence_output:torch.Size([16, 32, 768]) pooled_output:torch.Size([16, 768]) 是cls的输出经过一个pool层(其实就是linear维度不变+tanh)的输出 outputs返回给BertFor...
当我们用model.get_sequence_output()获取每个单词的词向量的时候注意,头尾是[CLS]和[SEP]的向量。做NER或seq2seq的时候需要注意。 从上图中可以看出,BERT模型通过查询字向量表将文本中的每个字转换为一维向量,作为模型输入;模型输出则是输入各字对应的融合全文语义信息后的向量表示。此外,模型输入除了字向量,还包...