采用Google预训bert实现中文NER任务 本博文介绍用Google pre-training的bert(Bidirectional Encoder Representational from Transformers)做中文NER(Name Entity Recognition) 第一步: git clone https://github.com/google-research/bert.git ,存
这种使用先略过。pre-trained的模型如下图,中文可以使用多语言模型或者bert-base,chinese. 对于bert-base-chinese,下载路径: storage.googleapis.com/ .下载解压,这个和transformers的文件不一致,请注意。 大量的使用都在finetune和进行下游任务。因为在下游任务的使用上,transformers更方便,所以对原生的应用的唯一目的是...
训练BERT 微调任务 在test_weibo.sh 中做相应的修改,运行: sh test_weibo.sh 即可开训,预测数据及精度放在weibo_output文件夹。 export BERT_BASE_DIR="path_to/chinese_L-12_H-768_A-12" export WEIBO_DIR="path_to/weibo_data/" python path_to/bert/run_classifier.py \ --task_name=WeiBo \ --...
将训练数据放在couplet_data 中,从 Google Bert 的 Github 页面下载预训练好的中文模型,运行我们修改好的 run_couplets.py 脚本,即可训练,验证以及测试。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 exportBERT_BASE_DIR="chinese_L-12_H-768_A-12"exportCOUPLET_DIR="couplet_data"python bert/run_...
https://github.com/google-research/bert#pre-trained-models 你可以使用包括BERT-Base, Multilingual 和BERT-Base, Chinese 在内的任意模型。 2. 开启BERT服务 python app.py -model_dir /tmp/english_L-12_H-768_A-12/ -num_worker=4 这个代码将开启一个 4 进程的BERT服务,意味着它可以最高处理来自 4...
在这次尝试中,我只使用了经过 Data Augmentation 生成的 200 多万组数据中的 36000 组做训练。BERT 的 SQUAD 训练脚本 test_squad.sh 设置基本没改变,最大的改变是 max_seq_length=128,以及训练数据测试数据文件所在位置及内容。 export BERT_BASE_DIR="pathto/chinese_L-12_H-768_A-12" ...
Pytorch版本的BERT博主实在使用Pytorch分布式训练时遇到这个问题的，原因是程序中GPU数量和指定的GPU数量不一...
BERT 简介 BERT 是 Google 开源的 NLP 预训练新技术,它的全称是 Bidirectional Encoder Representations from Transformers(Github 仓库)。 BERT 建立在最新的预训练与上下文相关的语言表示的工作之上,包括 Semi-supervised Sequence Learning、Generative Pre-Training、ELMo 和 ULMFit。然而,与以前的模型不同,BERT 是第一...
!wget -P bert/chinese-roberta-wwm-ext-large/ https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large/resolve/main/pytorch_model.bin !wget -P bert/bert-base-japanese-v3/ https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base-japanese-v3/resolve/main/pytorch_model.bin ...
我正在运行以下代码来微调 Google Colab 中的 BERT Base Cased 模型。有时代码第一次运行良好,没有错误。其他时候,相同的代码使用相同的数据,会导致“CUDA 内存不足”错误。以前,重新启动运行时或退出笔记本,返回笔记本,执行工厂运行时重启,然后重新运行代码可以成功运行,不会出现错误。刚才,我已经尝试了重新启动并重...