Tokenization:分词,将文本分解成单词或子词。 Padding:填充,使所有输入序列具有相同的长度。 Encoding:编码,将文本转换为模型可以处理的数值形式。内容详解 什么是BERT? BERT是一种预训练的深度学习模型,它使用Transformer架构来理解自然语言。这种模型在大量无标签的数据上进行训练,使其能够理解和生成人类语言。由于这种通...
关于WordPiece算法的具体实现,可以参考理解tokenizer之WordPiece: Subword-based tokenization algorithm Segment Embedding BERT可以用于处理句子对输入的分类问题,简单来说就是判断输入的句子对是否语义相似。而往往我们会将两个句子拼接成一个句子对输入至模型中,segment embedding的作用就是用于标识两个不同的句子。举例如下...
分词(Tokenization) 在使用BERT之前,文本需要被细分为单词或标记(tokenes),BERT使用WordPiece分词方法,将单词分割成较小的部分以处理长单词或未见过的单词。 输入格式化 BERT需要输入文本的序列化形式,包含特殊标记来指示句子开始、结尾以及分隔不同句子。这些标记有助于BERT理解文本的结构和上下文。 掩码语言模型(MLM)目...
BERT是什么? BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是Google开发的一种革命性的自然语言处理(NLP)模型,它改变了语言理解任务的格局,通过理解语言的上下文和细微差别,为语言理解任务带来显著的性能提升。BERT的核心是由一种强大的神经网络架构——Transformer驱动的,这种架构包含了一种称为自注意力的...
标记化(tokenization) 对于句子(或句子对)任务,标记化是非常简单的。只需要遵循 run_classifier.py 和 extract_features.py 中的示例代码即可。句子级任务的基本流程: 实例化 tokenizer = tokenization.FullTokenizer; 使用tokens = tokenizer.tokenize(raw_text)对原始文本进行标记; ...
假如输入文本 ”I like dog“。下图则为 Token Embeddings 层实现过程。输入文本在送入 Token Embeddings 层之前要先进性 tokenization 处理,且两个特殊的 Token 会插入在文本开头 [CLS] 和结尾 [SEP]。 Bert 在处理英文文本时只需要 30522 个词,Token Embeddings 层会将每个词转换成 768 维向量,例子中 5 个...
在准备数据集时，需要对文本进行分词（tokenization），将句子划分为单词或子词（subwords）。之后，将...
bert并没有使用分词工具，是采用token级别进行输入的，简单来说就是字级别，具体可以看看tokenization.py与...
BERT到底学习什么? 该工具能用于探索预先训练的BERT模型的各个层以及头部的注意模式。以下列输入值为例进行详解: 句子A:I went to the store. 句子B:At the store, I bought fresh strawberries. BERT采用WordPiece tokenization对原始句子进行解析,并使用[CLS]对token进行分类以及[SEP]对token进行分隔,则输入的句子...
Bert预言了正确的答案——“ Agnes Karingu ”。但是,回复中的“##”是什么?继续读下去! Bert使用wordpiece tokenization。在BERT中,稀有词被分解成子词/片段。Wordpiece标记化使用##来分隔已拆分的标记。 举个例子:“Karin”是一个普通的词,所以wordpiece不会把它分开。然而,“Karingu”是一个罕见的词,所以wordp...