BERT,全称Bidirectional Encoder Representation of Transformer,首次提出于《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》一文中。简单来说,BERT是使用了Transformer的encoder(即编码器)部分,因此也可以认为BERT就是Transformer的encoder部分。BERT既可以认为是一个生成Word Embedding的方法...
text_encoder = MyTextEncoder(**my_text_encoder_params) # you create a text encoder (sentence piece and openai's bpe are included) lm_generator = lm_generator(text_encoder, **lm_generator_params) # this is essentially your data reader (single sentence and double sentence reader with masking...
text="Hello, how are you?"encoded_text=encode_text(text) 1. 2. 序列图示例 下面是使用mermaid语法表示的序列图示例,展示了BERT编码的流程: TransformersPyTorchUserTransformersPyTorchUserimport torchimport BertModel, BertTokenizermodel = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')tokenizer = BertTokenize...
encoder-decoder的这种框架在深度模型中是非常常用的,很多实际的NLP问题可以抽象到这个框架上来进行建模,比如NMT(机器翻译)、TTS(语音合成)、ASR(语音识别)等。 Attention 我们了解了Seq2Seq模型后,再来一起看看对其增加Attention后的模型。在Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate这篇论...
Seq2Seq模型是使用Encoder-Decoder结构解决序列转换问题,目前在序列转换任务中(如机器翻译、对话生成、文本摘要、图像描述)使用最广泛、效果最好的模型之一; BERT/ELECTRA/ERNIE/MacBERT等预训练模型强大的语言表征能力,对NLP届带来翻天覆地的改变,海量的训练数据拟合的语言模型效果无与伦比,基于其MASK掩码的特征,可以简...
所以作者魔改了一下模型,将Bert与TextCNN的思想融合在一起。 Bert-Base除去第一层输入层,有12个encoder层。每个encoder层的第一个token(CLS)向量都可以当作句子向量。我们可以抽象的理解为: encode层越浅,句子向量越能代表低级别语义信息; 越深,代表更高级别语义信息。 我们的目的是既想得到有关词的特征,又想...
3.K.Clark et al (2019) .ELECTRA: Pretraining Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators. 4.Zhang Shaohua et al (2020) Spelling Error Correction with Soft-Masked BERT.
Bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型,Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果,可以说是现今最近NLP中最重要的突破。Bert模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是通过训练Masked Language Model和预测下一句任务得到...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的预训练语言模型,可以用于各种NLP任务,包括文本相似度计算。在本实战中,我们将使用Hugging Face的Transformers库来简化BERT的使用流程。Transformers库是Python中常用的NLP库,提供了大量预训练模型和工具,方便用户进行模型训练和评估。首先,...
context = x[0]# 输入的句子mask = x[2]# 对padding部分进行mask,和句子一个size,padding部分用0表示,如:[1, 1, 1, 1, 0, 0]encoder_out, text_cls = self.bert(context, attention_mask=mask, output_all_encoded_layers=False) out = encoder_out.unsqueeze(1) ...