第二步:Embedding, 输入到BERT模型的信息由三部分内容组成: 表示内容的token ids 表示位置的position ids 用于区分不同句子的token type ids 将三种信息分别输入Embedding层 如果出现输入是句子对的情况呢? BERT Architecture BERT由Encoder Layer堆叠而成,Encoder Layer的组成与Transformer的Encoder Layer一致: 自注意力...
2、网络模型的实际输入 Token Embeddings:根据input_ids获取的 Segment Embeddings:根据token_type_ids获取的 Position Embeddings:是提前训练好的,通过查表来获取的,对应上面一部分的位置编码
接下来正式进入Embedding层的操作,最终传到注意力层的其实是原始token_ids,token_type_ids以及positional embedding拼接起来的。 token_ids编码 首先是token_ids的操作,先来看一下embedding_lookup方法。 这是它的参数,大部分英文注释已有,需要注意的一点是input_ids的shape必须为[batch_size,max_seq_length]。 接下来...
在BERT模型中,输入序列中的每个单词或符号都被分配了一个token type ID。这些ID在训练过程中被用来区分不同的单词或符号,并在生成输出时被映射回相应的单词或符号。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、ma...
self.token_type_ids=token_type_ids self.attention_mask=attention_mask self.start_token_idx=start_token_idx self.end_token_idx=end_token_idx self.context_token_to_char=tokenized_context.offsetswithopen(train_path)asf:raw_train_data=json.load(f)withopen(eval_path)asf:raw_eval_data=json.load...
tokens_bert.append(token) # 添加token token_type_ids.append(0) # 这个表示一般用0,1,2,...表示是第几句话, 该函数一般只接收一个句子, 因此都是0 tokens_bert.append("[SEP]") # 置入分句标志 token_type_ids.append(0) # 置入分句标志的标识 ...
结果:input_ids为token ids, token_type_ids用于区分两个toke序列(对应segment embeddings) 1 {'input_ids': [101, 2023, 2003, 1996, 2034, 6251, 1012, 102, 2023, 2003, 1996, 2117, 2028, 1012, 102], 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],...
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。 BertModel的计算都在__init__函数中完成。计算流程如下: ...
return token_ids, attn_masks, token_type_ids 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 模型准备 模型1: class BertTextModel_encode_layer(nn.Module): def __init__(self): super(BertTextModel_encode_layer, self).__init__() ...
instance是指输入数据中的一个单独的样本实例,包含了四个标志(input_ids、token_type_ids、token_type_ids_for_mask和labels)的信息。 torch.tensor()是将上述列表转化为 PyTorch 张量类的函数,dtype=torch.long指定张量的数据类型为 64 位整型。 input_ids 表示输入文本中每个词的编码,token_type_ids 表示每个词...