2.加载词表和分词器 from transformers import BertTokenizer # 每个模型都有自己的tokenizer分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path='E:/bert-base-chinese') # 使用tokenizer编码数据 def collate_fn(data): sents = [i[0] for i in data] labels = [i[1] for ...
pytorch实现的中文bert预训练模型bert-base-chinese,可用于中文短文本分类,问答系统等各种NLP任务(网盘链接) (0)踩踩(0) 所需:11积分 himself072020-07-06 16:55:59 评论 兄弟你的词表呢??? WRF运行详细步骤教程 2024-09-25 15:07:58 积分:1 变频...
对于BertClassifier类的重写代码如下 1fromtorchimportnn2fromtransformersimportBertModel34#构建实际模型5classBertClassifier(nn.Module):6def__init__(self, dropout=0.5):7super(BertClassifier, self).__init__()8self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-chinese')9self.dropout =nn.Dropout(dropout)10s...