bert-base-chinese是针对中文语言进行预训练的BERT模型。预训练阶段使用了大量中文文本数据,包括维基百科、新闻数据等,通过多个任务,例如掩码语言建模和下一句预测,来学习中文语言的表示。 在预训练之后,bert-base-chinese可以被微调用于各种中文自然语言处理任务,包括文本分类。通过输入文本序列,模型会生成对应的表示向量,...
BERT是一种预训练语言表示的方法,这意味着我们在大型文本语料库(例如Wikipedia)上训练通用的“语言理解”模型,然后将该模型用于我们关心的下游NLP任务,BERT优于之前的方法,因为它是第一个用于预训练NLP的无监督,深度双向系统。 相关论文: 《Attention Is All You Need》 《BERT:Pre-training of Deep Bidirectional T...
1、bert_get_data.py 完成数据集与模型准备: import pandas as pd from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from transformers import BertTokenizer from torch import nn from transformers import BertModel bert_name = './bert-base-chinese' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(bert_na...