NLP(十九):基于transformer的对话系统:RNN、seq2seq、bert、GPT2 参考了pytorch官方文档:https://pytorch.org/tutorials/beginner/chatbot_tutorial.html 一、概述 使用pycharm编写项目,代码分为四个文件:process.py、neural_network.py、train.py、evaluate.py。 先大致说一下搭建chatbot的思路吧,其实很简单:这里的ch...
采用UniLM方式的BERT做seq2seq任务的代码解析 本文参考的代码是——920232796/bert_seq2seq: pytorch实现bert做seq2seq任务,使用unilm方案,现在也可以做文本分类,情感分析,NER,词性标注等任务。 (github.com) 为什么UniLM的mask是矩阵而不是数组? 因为UniLM的transformer中每个元素的注意力是不同的,每个位置都要注意se...
背景bert模型由于模型很大,代码量很多,做附加任务(比如seq2seq)时候需要加很多额外的操作,因此上手难度较大,本文介绍一个非常好用的轻量级框架,基于pytorch,可以做seq2seq,文本分… 阅读全文 赞同 7 添加评论 分享 收藏 登录知乎,您可以享受以下权益: ...
pytorch实现bert做seq2seq任务,使用unilm方案。如果喜欢的话欢迎star～ 如果遇到问题也可以提issue,保证会回复。 本框架目前可以做各种NLP任务,一共分为四种: seq2seq 比如写诗,对联,自动摘要等。 cls_classifier 通过提取句首的cls向量去做分类,比如情感分析,文本分类。 sequence_labeling 序列标注任务,比如命名实体识...
pytorch实现bert做seq2seq任务,使用unilm方案。注意本项目可以做bert seq2seq 任何任务,比如对联,写诗,自动摘要等等等等,只要你下载数据集,并且写好对应train.py,即可,只需要改动很少代码,便可以重新训练新任务,如果喜欢的话欢迎star～ 如果遇到问题也可以提issue,保证会回复。
使用pytorch版本的cbow.py如果报Expected tensor for argument #1 'indices' to have scalar type Long; but got torch.cuda.IntTensor instead (while checking arguments for embedding),可以试着改成return loss.detach().cpu().numpy(),bx, by = torch.LongTensor(bx).to(device), torch.LongTensor(by)....
使用pytorch版本的cbow.py如果报Expected tensor for argument #1 'indices' to have scalar type Long; but got torch.cuda.IntTensor instead (while checking arguments for embedding),可以试着改成return loss.detach().cpu().numpy(),bx, by = torch.LongTensor(bx).to(device), torch.LongTensor(by)....
./state_dict/roberta_wwm_pytorch_model.bin loaded! data size is 205391 starting train... 6000 /(3 /5 ) 5 /(2 /5 -5 /11 ) 3600 /2 loss is 4977.724117636681 6000 /(3 /5 ) 5 /(5 /(5 +11 ) -2 /5 ) 3600 /2 loss is 2840.0040685534477 6000 /(3 /5 ) ...
本专栏由机器之心SOTA!模型资源站出品,每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及API等资源。
心愁**rⅡ 上传111.25 KB 文件格式 zip deep-learning regression pytorch kaggle lstm 深度系列 用于时间序列预测的深度学习模型。 楷模 Seq2Seq /注意 WaveNet 变压器/变压器 快速开始 from deepseries . models import Wave2Wave , RNN2RNN from deepseries . train import Learner from deepseries . data ...