bert训练数据预处理方法(原始数据准备->分词token->id) 硬券一发 5 人赞同了该文章 本文仅分析记录finetune bert模型时把现有数据转化为模型输入格式过程中的细节问题。 1.1数据准备(举例) 一句话对半分成两行,两段数据之间空行隔开 1)读书评论数据 怎么说呢,“这已经不是文学了,而是改造犯人的刑罚”,至少每个自...
mask = [1] * len(token_id) + [0] * (self.max_len + 2 - len(token_id)) # 编码后 -》长度一致 token_ids = token_id + [0] * (self.max_len + 2 - len(token_id)) # str -》 int label = int(label) # 转化成tensor token_ids = torch.tensor(token_ids) mask = torch....
对应的的token_id 是2，这个token所在的位置是第0个位置，我们最大的位置长度为max_position_size = ...
预训练BERT等类型的语言模型时，通常采用的是一种叫做“Masked Language Model”（MLM）的训练方式。在这...
下面开始构造符合Bert输入的token_id和type_ids,作者的代码备注如下 # The convention in BERT is: # (a) For sequence pairs: # tokens: [CLS] is this jack ##son ##ville ? [SEP] no it is not . [SEP] # type_ids: 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 # (b) For single sequences...
它的意思是标记[CLS]的ID是 ;标记I的DI是 等等。 现在,我们将token_ids以及attention_mask作为BERT模型的输入,然后获取每个标记的相应嵌入表示。 下图显示我们如何使用预训练的BERT模型来获得嵌入表示的。为了清晰起见,我们画出了标记本...
首先我们简单地假设我们有一个token,我们假设我们的字典大小(vocabulary_size) = 5, 对应的的token_id 是2,这个token所在的位置是第0个位置,我们最大的位置长度为max_position_size = 6,以及我们可以有两种segment,这个token是属于segment = 0的情况。
input_ids:一个[batch_size, seq_length]的tensor,包含了一个batch的输入句子中的词语id。 另外还有input_mask,token_type_ids和use_one_hot_embeddings,scope四个可选参数,scope参数会影响计算图中tensor的名字前缀,如不填写,则前缀为”bert”。在下文中,其余参数会在使用时进行说明。
embedding_post_processor是词嵌入操作必须添加进去的第二部分信息,embedding_post_processor的输入有:input_tensor、use_token_type、token_type_id、token_type_vocab_size,返回的特征向量将包含这些额外的信息,其维度和输入单词的词向量一致。 6) 加入位置编码特征 ...
token_ids = token_id + [0] * (self.max_len + 2 - len(token_id)) # str -》 int label = int(label) # 转化成tensor token_ids = torch.tensor(token_ids) mask = torch.tensor(mask) label = torch.tensor(label) return (token_ids, mask), label ...