其中,BERT、Bert-wwm、Roberta、ALBert和ERNIE 1.0是近年来备受关注的几种预训练语言模型。在本篇文章中,我们将深入探讨这五种模型,并介绍如何利用它们构建高效的文本分类器。一、BERTBERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是由Google开发的一种预训练语言模型。它通过双向Transformer结构来捕获上下文...
文本预处理 自定义全连接层分类网络并将分类网络连接到 预训练好的Bert网络之后 模型训练 模型评估 1 配置文件 首先,我们需要定义一个配置类,定义一系列要使用到的参数 class Config(object): ''' 配置参数 ''' def __init__(self,dataset): self.model_name='LiChenhao Bert Model' # 训练集,测试集,检验...
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BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer模型的自然语言处理(NLP)模型。它通过预训练和微调的方式,能够在各种NLP任务中取得优秀的性能。 BERT作为分类服务可以用于文本分类任务,例如情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等。它能够将输入的文本进行编码,并生成一个表示文本语义的向量。
BERT是Google Research研究人员于2018年提出的NLP(自然语言处理模型)。BERT基本上是Transformer结构的编码器堆栈。 最初,当BERT发布它时,在许多NLP任务的准确性方面采用了其他模型,不久之后,其他研究人员开始使用BERT架构并发布不同语言的模型。这就是我们基于BERT的多语言模型的由来,它在新的低资源语言上表现得相当好...
基于谷歌开源的BERT编写的文本分类器(基于微调方式),可自由加载NLP领域知名的预训练语言模型BERT、 Bert-wwm、Roberta、ALBert以及ERNIE1.0. 该项目支持两种预测方式: (1)线下实时预测 (2)服务端实时预测 本文项目代码 获取方式: 文本分类即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech ...
我比较感兴趣的是一点是Bert处理长文本的思路。 首先数据集是IMDB,文本分类任务,超过512个token的12.69%,最大长度为3045; 1.1 截断方法: 保留头部:保留头部最开始的510个tokens 保留尾部:保留最后的610个tokens 头部加尾部:头部128+尾部382 1.2 分层的方法: ...
BERT_CONFIG : 包含BERT模型架构。 标记化 标记化涉及将输入文本分解为单个单词。为此,第一步是创建tokenizer对象。可以采取两种方式: 1.直接来自tensorflow-hub 2.从手动下载的文件: 运用BERT_INIT_CHKPNT & BERT_VOCAB files 创建标记生成器后,就可以使用它了。将句子标记为:“This here’s an example of usin...
在文本分类任务中，如何有效利用BERT进行微调是一个关键问题。这篇复旦大学邱锡鹏老师课题组的论文深入探讨了BERT的微调技巧，包括长文本处理、不同层选择、学习率调整、灾难性遗忘以及多任务学习等策略。通过在多个英文和中文数据集上取得SOTA成绩，论文为实际任务中的BERT调参提供了实用指南。以下是论文的关键...
ERNIE模型在中文短文本分类中的应用与BERT类似,主要区别在于模型的预训练阶段: 数据预处理:与BERT相同,对中文短文本进行分词、去除停用词等处理。 加载预训练模型:使用ERNIE的预训练模型,如’ernie-base-chinese’或’ernie-large-chinese’,加载模型权重和分词器。 构建分类器:在ERNIE模型的基础上,同样添加一层全...