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 ...
在这之前,我们要将下载好的数据集zip文件加压到./CLUEdataset/ner文件夹下(这个路径以及下一句中的路径可以改成别的文件夹,只不过下文命令中传的参数也要改),下载好的预训练模型zip文件解压到./prev_trained_model/chinese_roberta_wwm_large_ext_L-24_H-1024_A-16文件夹下。 然后在cell里面运行run_classifier...
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...
以通用语言模型为主,从最基本的文本表示及语言模型出发,包括但并不限于word2vc、ELMo、transformer、GPT、Bert、ERNIE、XLNet 、RoBerta 、Bert --- WWM、SpanBert、Sentence-Bert、ALBert 、T5、Electra等等主要相关工作。知识内容力求详尽,归纳总结力求条理清晰。 ——踏实一些、不要着急,你想要的、岁月都会给你—...
在预训练模型之前，确保将在gs：//cloud-tpu-checkpoints/bert/keras_bert/wwm_uncased_L-24_H-1024...
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...
这种长文档的情况可以参考open-domain QA的一些做法，主要思路就是先对长文档进行划分成段落，然后做相关...
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?
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 ...
important;">modelbertRoBERTaRoBERTa-wwm-extERNIESpanBERTmask sstrategyrandom maskdynamic maskwhole word maskentity/phrase maskn-gram mask</nobr><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block"><menclose notation="right top bottom"><mtable columnalign="center center" rowspacing...