以文本分类为例,我们重点关注第一个位置上的输出(第一个位置是分类标识[CLS]) 。如下图 该向量现在可以用作我们选择的分类器的输入,在论文中指出使用单层神经网络作为分类器就可以取得很好的效果。原理如下。: 例子中只有垃圾邮件和非垃圾邮件,如果你有更多的label,...
主要解读分类器部分的源码,代码及注释在run_classifier.py文件,欢迎小伙伴们fork。 2. 数据处理模块 数据处理模块主要负责数据读入和预处理功能。 数据处理主要由数据处理器DataProcessor来完成。根据不同的任务会有不同的数据处理器子类,这里的不同表现在数据读入方式和数据预处理方面。 2.1 数据读入方式 实际项目中数...
下面两个子类,分别是处理句子关系判断任务的SentencePairClassificationProcessor数据处理器和LCQMCPairClassificationProcessor分类的数据处理器。前面文章有讲过如果需要做单句分类的任务我们可以在这里添加一个SentenceClassifierProcess进行定制化开发。 对应到项目源码中,因为我们是句子关系判断任务,其实就是判断两句话是不是有关...
通过函数model_fn_builder来构建自定义模型估计器。 1"""2自定义模型估计器(model_fn_builder)3input:bert_config:bert相关的配置4num_labels:标签的数量5init_checkpoint:预训练模型6learning_rate:学习率7num_train_steps:模型训练轮数 = (训练集总数/batch_size)*epochs8num_warmup_steps:线性地增加学习率,n...
其中 θ 表示 BERT 预训练模型的参数，θnsp 表示 NSP 任务层（分类器）的参数。损失函数 与任务相对应，BERT 预训练的损失函数也由两部分组成，第一部分是来自 MLM 的单词级别分类任务，另一部分是 NSP 的句子级别的分类任务。通过这两个任务的联合学习，可以使得 BERT 学习到的表征既有单词级别信息，同时也...
将Bert模型中的参数设置为可更新(使用Fine-Tuning训练方式,同时更新Bert和分类器中的参数) 根据配置文件定义分类器(全连接网络) 2.2 forward(self,x)函数 forward(self,x)函数是Bert中一个特殊文章函数,forward(self,x)函数详细解析请看此文章 这里输入的数据的结构为 [输入的token序列,序列真实长度,mask序列],...
1. Baseline:Bert文本分类器 Bert模型是Google在2018年10月发布的语言模型,一经问世就横扫NLP领域11项任务的最优结果,可谓风头一时无二。 有关于Bert中transformer的模型细节,我们在此就不赘述了。感兴趣的朋友,可以看看《The Illustrated Transformer》[1]这篇文章。
使用BERT最简单的方法就是做一个文本分类模型,这样的模型结构如下图所示: 为了训练一个这样的模型,(主要是训练一个分类器),在训练阶段BERT模型发生的变化很小。该训练过程称为微调,并且源于 Semi-supervised Sequence Learning 和 ULMFiT.。 为了更方便理解,我们下面举一个分类器的例子。分类器是属于监督学习领域的...
第一种实现方式:将BERT模型应用于句子的向量表征,不管实体位于句子当中的哪个位置,仍然将句子分词,首尾加上[CLS]与[SEP],将[CLS]的向量表征拿出来,输入到分类器中,这个分类器输出关系预测类型上的打分。 第二种实现方式:不是直接拿到句子的向量表征,而是将句子中的向量表征拿出来,这两个向量表征进行拼接后输入到...
基于谷歌开源的BERT编写的文本分类器(基于微调方式),可自由加载NLP领域知名的预训练语言模型BERT、 Bert-wwm、Roberta、ALBert以及ERNIE1.0. 该项目支持两种预测方式: (1)线下实时预测 (2)服务端实时预测 本文项目代码 获取方式: 文本分类即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech ...