以下是中文 Bert-wwm 的简单使用方法: 1. 安装 transformers 库:使用 pip 命令安装 transformers 库,该库提供了调用 Bertwwm 模型的接口。 复制代码 pip install transformers 2. 加载模型和 tokenizer:使用 transformers 库中的 BertTokenizer 和 BertForSequenceClassification 类加载预训练模型和分词器。 复制代码 ...
n-gram Mask:升到词级别,Bert原始的mask 和 WWM 都是在 subword 层面搞的,n-gram mask相当于一个对多个词构成的短语mask,对连续 n 个词进行 mask 假设输入序列为 "The quickbrown foxjumps over the lazy dog",使用4-gram Mask的方式进行掩盖,可能会得到以下的掩盖结果: "The quick brown[MASK] [MASK] ...
打开上面的链接,找到要使用的模型并下载相应的版本,如BERT-wwm-ext, Chinese PyTorch版 接着解压到某个目录中,如D:\Program\pretrained_bert_models\chinese_wwm_ext_pytorch 将文件bert_config.json重命名为config.json,此时含有三个文件:config.json、pytorch_model.bin、vocab.txt 2.2.2 本地加载模型 fromtransf...
可以看到这里对于中文的 WWM，是把「模型」这个词对应的 2 个 token 「模」、「型」一起给 MASK 掉...
不同的mask策略:WWM/ERNIE系列/SpanBERT; 精细调参:RoBERTa; 特征表示(是否能表示上下文): 单向特征表示:单向模型(ELMO/ULMFiT/SiATL/GPT1.0/GPT2.0); -双向特征表示:BERT系列模型+XLNet; 二、预训练语言模型的基础:特征抽取机制+语言模型的分类 Q2:基于深度学习的NLP特征抽取机制有哪些?各有哪些优缺点?
BERT-Chinese-WWM-Ext通过大量中文语料库进行预训练,能够更加准确地捕捉中文语言的语义和语法信息,提高了分词的准确性。 2.泛化能力强:BERT-Chinese-WWM-Ext是一种预训练模型,可以在不同的NLP任务中进行微调和使用。这种能力使得模型能够适应不同的场景和任务,具有更强的泛化能力。 3.可解释性好:基于深度学习的...
Word2Vec将词映射为一个词向量，在这个向量空间中，语义相似的词之间距离会比较小，而词移距离（WMD）...
不过从原理上讲 wwm-MLM 依然不如 PLM，因为 wwm-MLM 还是没有真正建模多个目标词之间的依赖，只是让...
也可以使用中文效果更好的哈工大版 BERT: Chinese-BERT-wwm 以上列出了几个常用的预训练模型,可以到这里查看更多。 解压下载到的 .zip 文件以后,会有 6 个文件: TensorFlow 模型文件(bert_model.ckpt) 包含预训练模型的权重,模型文件有三个 字典文件(vocab.txt) 记录词条与 id 的映射关系 ...
与BERT 的各种版本模型一样,比如 BERT-WWM、RoBERTa 等等模型的预训练方法和结果都可以直接拿来用。所以 FastBERT 可以不需要自己进行预训练,直接加载各种已经公布的高质量预训练模型。需要注意的是,由于 teacher-classifier 仅用于推理,因此预训练过程不受影响。