BERT 源码中tokenization.py就是预处理进行分词的程序,主要有两个分词器:BasicTokenizer和WordpieceTokenizer,另外一个FullTokenizer是这两个的结合:先进行BasicTokenizer得到一个分得比较粗的 token 列表,然后再对每个 token 进行一次WordpieceTokenizer,得到最终的分词结果。 为了能直观看到每一步处理效果,我会用下面这个贯...
BERT分词方法基于预训练的深度双向Transformer模型。其主要原理如下: 1.原始文本输入:将输入的文本序列进行编码,得到对应的索引序列。 2.位置编码:为了保留文本中的位置信息,BERT采用了一种位置编码方法,将位置信息与词向量相加,形成最终的输入序列。 3.词向量编码:将经过位置编码的文本序列输入到预训练的BERT模型中,得...
在处理英文时,BERT使用WordPiece分词法,而在处理中文时,BERT则是把中文分成一个一个的字进行处理。 具体来说,BERT在英文分词中使用了WordPiece模型,这个模型能够有效地处理OOV(Out-of-Vocabulary)问题,即将文本划分成更加细粒度的单词(或子词)进行处理。这种分词方法的主要思路是,将每个单词拆分成多个子词,每个子词...
在分词之前,BERT首先会对输入的文本进行清洗,去除不必要的字符、标点符号、特殊符号等。这一步是为了确保模型能够专注于文本的主要内容,提高分词和后续任务的准确性。 分词器选择: BERT在源码中提供了两种分词器:BasicTokenizer和WordpieceTokenizer。另外,还有一个FullTokenizer,它是两者的结合。 BasicTokenizer:主要执行初...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种预训练的深度双向Transformer模型,它在自然语言处理领域取得了显著的成功。与传统的基于规则或统计方法的分词方法不同,BERT的分词方式是基于Transformer的自注意力机制和双向上下文理解。在BERT中,分词是通过将输入文本分成固定长度的子序列(通常为512个字符...
BERT-base + X (Softmax/CRF/BiLSTM-CRF) Roberta + X (Softmax/CRF/BiLSTM-CRF) 可以看到,我们这次研究基本覆盖了中文分词领域的常用模型。在BERT模型出来之前,学界基本上都是用的是BiLSTM-CRF架构,加上1-gram和2-gram的预训练词向量。在BERT出来之后,当然大家都上BERT了。从我们的调研结果来看,BERT-CRF...
BERT分词方法是一种将原始文本转换为有意义句子的一种方式,它在自然语言处理领域具有重要意义。 二、BERT分词方法原理 BERT分词方法基于Transformers模型,该模型采用了一种称为“自注意力机制”(Self-Attention)的技术。 Transformers模型由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成。在分词过程中,编码器将输入文本转化为一...
基于BERT实现中文分词 1. 引言 中文分词是自然语言处理(NLP)中的一项基础任务,即将连续的中文文本切分成一个个独立的词语。传统的中文分词方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于机器学习的方法等。近年来,随着深度学习的发展,特别是预训练语言模型(如BERT)的出现,中文分词的准确性和效率得到了显著提升。本文将...
BERT中文文本分词以及向量化Python BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的预训练语言表示模型,它在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的成果。BERT模型能够理解语言的双向性,从而更好地捕捉文本的语义信息。在本文中,我们将介绍如何使用Python实现BERT中文文本的分词以及向量化。