使用预训练语言模型BERT做中文NER尝试,微调BERT模型 PS:移步最新模型 代码参考 使用方法 从下载bert源代码,存放在路径下bert文件夹中 从下载模型,放置在checkpoint文件夹下 使用BIO数据标注模式,使用人民日报经典数据 培养: python BERT_NER.py --data_dir=data/ --bert_config_file=checkpoint/bert_config.json -...
使用方法 从BERT-TF下载bert源代码,存放在路径下bert文件夹中 从BERT-Base Chinese下载模型,存放在checkpoint文件夹下 使用BIO数据标注模式,使用人民日报经典数据 train: python BERT_NER.py --data_dir=data/ --bert_config_file=checkpoint/bert_config.json --init_checkpoint=checkpoint/bert_model.ckpt --vocab...
Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch 中文文本分类,Bert,ERNIE,基于pytorch,开箱即用。 介绍 模型介绍、数据流动过程:还没写完,写好之后再贴博客地址。 工作忙,懒得写了,类似文章有很多。 机器:一块2080Ti , 训练时间:30分钟。 环境 python 3.7 pytorch 1.1 tqdm sklearn tensorboardX pytorch_pretrained_bert...
bert-base-chinese模型 下载后打开看看,包含以下文件,config.json包含模型的相关超参数,pytorch_model.bin为pytorch版本的bert-base-chinese模型,tokenizer.json包含每个字在词表中的下标和其他一些信息,vocab.txt为词表,主要用到的是这三部分,其中.json的文件可以自行打开看看里面的内容是什么。在使用时不需要我们具体...
一种常用的方法是使用分词工具,如jieba。对于中文文本,通常使用字或字粒度进行分词。将分词后的文本编码成数字表示,以便输入BERT模型。 3.输入编码:BERT模型对输入文本进行编码,生成词嵌入。BERT使用字嵌入和词嵌入结合的方式来表示文本。将分词后的文本转换为对应的WordPiece编码,并添加特殊标记如[CLS]和[SEP],以示...
BERT-TF 使用方法 从BERT-TF下载bert源代码,存放在路径下bert文件夹中 从BERT-Base Chinese下载模型,存放在checkpoint文件夹下 使用BIO数据标注模式,使用人民日报经典数据 train: python BERT_NER.py --data_dir=data/ --bert_config_file=checkpoint/bert_config.json --init_checkpoint=checkpoint/bert_model.ckpt...
Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch 中文文本分类,Bert,ERNIE,基于pytorch,开箱即用。 介绍 模型介绍、数据流动过程:还没写完,写好之后再贴博客地址。 机器:一块2080Ti , 训练时间:30分钟。 环境 python 3.7 pytorch 1.1 tqdm sklearn tensorboardX ...
bert-base-chinese作为一种预训练模型,可以用于文本分类任务。首先,我们需要将待分类的文本经过分词处理,然后输入到bert-base-chinese模型中。模型将生成词向量表示,并通过多层感知机进行分类。通过训练模型,可以获得一个高性能的文本分类器,对输入文本进行准确分类。 二、命名实体识别任务 命名实体识别是信息抽取和自然...
chinese-bert-wwm的简单使用中文Bert-wwm 是一种针对中文 NLP 任务的预训练模型,在进行中文自然语言处理时具有 较好的效果。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...
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' ...