criterion = criterion.to(device) # 构建数据集 train_dataset = GenerateData(mode='train') dev_dataset = GenerateData(mode='val') train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) dev_loader = DataLoader(dev_dataset, batch_size=batch_size) # 训练 best_dev_acc =...
下载bert:https://github.com/google-research/bert下载bert预训练模型:https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip 三、数据准备: 将你的语料分成3个文件,分别为train.csv,test.csv,dev.csv三个(我使用的是csv文件,它与tsv区别就是分隔符号的不同,我直接将csv的...
基于BERT-Base-Chinese微调文本相似度模型的训练过程主要包括以下步骤:(1)数据准备:准备中文文本相似度任务的数据集,并将其划分为训练集、验证集和测试集。(2)预处理:将中文文本进行分词、编码等预处理操作,并将其转换为BERT模型所需的输入格式。(3)模型训练:使用训练集对BERT-Base-Chinese模型进行微调,通过最小化...
使用hugging-face中的预训练语言模型bert-base-chinese来完成二分类任务,整体流程为: 1.定义数据集 2.加载词表和分词器 3.加载预训练模型 4.定义下游任务模型 5.训练下游任务模型 6.测试 具体代码如下: 1.定义数据集 import torch from datasets import load_from_disk class Dataset(torch.utils.data.Dataset):...
数据集介绍 内容 Huggingface Transformers 预训练模型,用于 bert-base-chinese。 最后更新:2020-06-08 config.json pytorch_model.bin vocab.txt fine-tune原理 在BERT论文中,作者说明了BERT的fine-tune原理。 BERT模型首先会对input进行编码,转为模型需要的编码格式,使用辅助标记符[CLS]和[SEP]来表示句子的开始和...
BERT-base-chinese是一种预训练的深度双向变压器模型，用于中文自然语言处理任务，是基于BERT架构的预训练模型，专门针对中文文本数据进行训练。其详细介绍如下：-架构：采用了基本的BERT架构，包括12层的Transformer编码器，每层有12个自注意力头，总共有110M参数。-预训练数据：使用中文维基百科（约2.5亿字）进行预...
这意味着在BERT的基础上添加一些额外的层（例如全连接层），然后在特定任务的数据集上继续训练模型。
它是基于Transformer架构的深度双向变换器,通过大规模无标签的中文文本进行预训练。在预训练过程中,Bert模型学习了语言的上下文有关信息,从而提取出丰富的语义表示。 二、安装与配置 要使用Bert-Base-Chinese,首先需要在Python环境中安装相应的库。可以通过pip命令安装transformers库: ``` pip install transformers ``` ...
93.该模型的训练数据包括了大量的中文语料,能够较好地适应中文句子的特点。 94.基于bert-base-chinese的句子相似度模型可以应用于智能写作、自动摘要等领域。 95.利用该模型可以快速准确地判断两个句子之间的语义相似度,提高文本处理效率。 96.使用bert-base-chinese模型进行句子相似度计算能够更好地支持中文语境下的自...
预训练权重可以在Google官方的BERT GitHub页面上找到,而中文词汇表可以在GitHub上的中文BERT项目中找到。 第二步:导入模型和数据预处理 在导入bertbasechinese模型之前,我们需要对待处理的文本数据进行预处理。这包括标记化(将文本转换为单词序列)、分段(将文本划分为固定长度的片段)和添加特殊标记(如[CLS]和[SEP])。