调用embedding_postprocessor对输入句子的向量进行处理。这个函数分为两部分,先按照token_type_id(即输入的句子中各个词语的type,如对两个句子的分类任务,用type_id区分第一个句子还是第二个句子),lookup出各个词语的type向量,然后加到各个词语的向量表示中。如果token_type_id不存在(即不使用额外的type信息),则跳过...
max_length=10,padding='max_length',truncation=True)print(encoding_result)[{'input_ids':[101,791,1921,1921,3698,2523,1962,102,0,0],'token_type_ids':[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],'attention_mask':[1,1,1,1,1,1,1,1,0,0]},{'input_ids':[101,2769,...
这个函数分为两部分,先按照token_type_id(即输入的句子中各个词语的type,如对两个句子的分类任务,用type_id区分第一个句子还是第二个句子),lookup出各个词语的type向量,然后加到各个词语的向量表示中。如果token_type_id不存在(即不使用额外的type信息),则跳过这一步。其次,这个函数计算position_embedding:即初始...
token_type_ids主要用于句子对,比如下面的例子,两个句子通过[SEP]分割,0表示Token对应的input_ids属于第一个句子,1表示Token对应的input_ids属于第二个句子。不是所有的模型和场景都用得上token_type_ids。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>encoded_input=tokenizer("您贵姓?","免贵姓李"...
由于max_length 取了512,positional_embeddings 转换器的输入维度是512,它要给每个字加上位置信息。Bert 中token type 只有0 和1,因此,token_type_embeddings 转换器输入为2维。最后 我们把word embedding,positional embedding 和 token_type_embedding 进行向量相加,把最后结果进行 layer Normalization。
一共五个文件,bert_config.json是配置文件,vocab.txt是对应模型使用的token集合,其他三个ckpt文件即为模型。 调用分两步,第一步先把文本转化为BERT模型输入的形式(一共三个输入参数:input_ids,input_mask,token_type_ids),然后调用模型使用即可得到文本的向量表示,如下所示👇 ...
抱抱脸有一个 Token 级别的BERT实现,BertForTokenClassification 。 defforward(self, input_ids:Optional[torch.Tensor] =None, attention_mask:Optional[torch.Tensor] =None, token_type_ids:Optional[torch.Tensor] =None, position_ids:Optional[torch.Tensor] =None, ...
token type IDs是在BERT模型的返回值中包含的一种重要元数据,它们有助于区分不同的单词和符号,并使得模型能够在训练和推理过程中保持一致性。五、masking策略BERT模型的训练过程中采用了masking策略,即将输入序列中的一些单词或符号进行掩码处理,以强制模型学习上下文信息。这种策略有助于提高模型的泛化能力,使其能够更...
return token_ids # 加载保存的模型数据 model_data = np.load('bert_model_params.npz') word_embeddings = model_data["bert.embeddings.word_embeddings.weight"] position_embeddings = model_data["bert.embeddings.position_embeddings.weight"] token_type_embeddings = model_data["bert.embeddings.token_typ...
BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') self.l2 = torch.nn.Dropout(0.3) self.l3 = torch.nn.Linear(768, 6) def forward(self, ids, mask, token_type_ids): _, output_1= self.l1(ids, attention_mask = mask, token_type_ids = token_type_ids) output_2 = self...