GitHub - lansinuote/Huggingface_Toturials: bert-base-chinese example 1.什么是huggingface? huggingface是一个开源社区,它提供了先进的nlp模型,数据集以及其他便利的工具。 数据集会根据任务,语言来分类, 可以在这个链接看到: Hugging Face – The AI community building the future. 模型也是一样,可以在这个链接看...
本节中使用transformers框架调用bert-base-chinese预训练模型,登陆Huggingface官网手动下载到本地官网地址 预训练模型下载 分别下载五个文件,每个文件各自的作用如下 config.json:Bert模型内部结构的配置信息,包括隐藏层大小,注意力头数,encoder层数,dropout比率等,transformers中BertModel需要该文件来倒入预训练模型,BertConfig...
from transforms import BertTokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrain( pretrained_model_name_or_path='bert-base-chinese', cache_dir=None, force_download=False, ) # 对文本 sents = [ '选择珠江花园的原因就是方便。', '笔记本的键盘确实爽。', '房间太小。其他的都一般。', '今天才知道这...
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了中文句子关系推断任务过程,主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试,也简要介绍了模型训练流程,不过最后没有保存训练好的模型。一.任务简介和数据集通过模型来判断2个句子是否连续,使用ChnSentiCorp数据集,不清楚的可以参考中文情感分… ...
git clone https://huggingface.co/bert-base-uncased and from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download(repo_id="bert-base-uncased") But nothing seems to work and I am getting the https connection error. "HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443): Max retries excee...
在原始的BERT中,对于中文,并没有使用分词工具,而是直接以字为粒度得到词向量的。所以,原始的中文BERT(bert-base-chinese)输入到BERT模型的是字向量,Token就是字。后续有专门的研究去探讨,是否应该对中文进行必要的分词,以词的形式进行切分,得到向量放入BERT模...
根据forward函数,Bert模型的简单使用如下所示,只用到forward的前三个输入参数。 from transformers import BertModelmodel=BertModel.from_pretrained("bert-base-chinese")from transformers import BertTokenizertokenizer=BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")sens1="银行贷款允许未成年人吗"sens2=...
在原始的BERT中,对于中文,并没有使用分词工具,而是直接以字为粒度得到词向量的。所以,原始的中文BERT(bert-base-chinese)输入到BERT模型的是字向量,Token就是字。后续有专门的研究去探讨,是否应该对中文进行必要的分词,以词的形式进行切分,得到向量放入BERT模型。
如下所示,我们到Huggingface官网下载好一个中文BERT预训练模型,模型所有文件存放在当前目录下的“model/bert-base-chinese”路径下。创建预训练模型时,我们将这一路径传递到from_pretrained()方法,即可完成模型创建,创建好的模型为BertModel类的实例。 In [1]: ...
1.1 BERT适用场景 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的预训练语言模型,它在自然语言处理(NLP)领域中具有广泛的应用,以下是一些BERT特别适用的场景: 1、文本分类:BERT可以用于情感分析、主题分类、垃圾邮件检测等文本分类任务。它能够捕捉到文本中细微的语义差异,从而实现更准...