3)token_type_ids:用于标记输入的内容是第一句话还是第二句话,因为模型的实际输入部分有个segment embedding,用在这里 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...
Bert Input 第一步:Tokenization, 输入的句子经过分词后,首尾添加[CLS]与[SEP]特殊字符,后转换为数字id 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...
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],...
if token_type_ids is None: token_type_ids = tf.zeros(shape=[batch_size, seq_length], dtype=tf.int32) with tf.variable_scope(scope, default_name="bert"): with tf.variable_scope("embeddings"): # word embedding,首先可以随机初始化每个词的embedding,通过训练最后得出具有上下文关系的词向量,Tra...
分词器返回一个字典,其中包含三个键值对,其中包含input_ids,即与特定单词相关的标记;token_type_ids,这是一个整数列表,用于区分输入的不同段或部分;和 attention_mask,指示要处理的令牌。将这些值转换为张量 train_ids = torch.tensor(train_tokens['input_ids']) train_masks = torch.tensor(train_tokens['at...
tokens.append(token) segment_ids.append(1) tokens.append("[SEP]") segment_ids.append(1) 输入层为三个embedding相加(position embedding + segment embedding + token embedding)这是为什么? 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toke...
outputs=self.bert(input_ids,attention_mask=attention_mask,token_type_ids=token_type_ids,position_ids=position_ids,head_mask=head_mask) 我们查看BertModel(BertPreTrainedModel)的官方文档,里面对返回值outputs的解释如下: Outputs:Tuplecomprising various elements depending on the configuration (config) and in...
{'input_ids': tensor([[ 2, 1162, 25, 21, 1632, 136, 3]]), 'token_type_ids': tensor([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]), 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]])} 1. 然后,我们直接把输入喂给模型就可以得到结果了。模型返回的hidden_rep包含最后...
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 1回答 用于语义相似度的BERT嵌入 、、、 3)如果第一个问题的答案是“它们是相似的”,那么为什么我会得到可怕的结果呢?我需要使用更多的数据来完成...
输入Bert模型中只要输入,input_ids,attention_mask,token_type_ids就可以了,下面只是我的部分代码. out=self.bert(x['input_ids'],x['attention_mask'],x['token_type_ids']) 输入之后的输出out包括以下四个数据 last_hidden_state: torch.FloatTensor类型的,最后一个隐藏层的序列的输出。大小是(batch_size,...