本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了文本分类任务过程,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.任务和数据集介绍1.任务中文情感分类本质还是一个文本分类问题。2.数据集本文使用ChnSentiCorp情感分类数据集… ...
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...
中文数据集使用sougou-mini数据集(训练集4000个样本,测试集495个样本,共5个输出类别),预训练模型采用bert-base-chinese。代码基本与英语数据集差不多,只要修改 预训练模型,数据集加载 和 最大长度为128,输出类别。以下是不同的代码之处: import numpy as np from transformers import AutoTokenizer, DataCollator...
新版Bert-vits2 v2.0.2如何切换模型以及多模型本地推理 链接:https://pan.baidu.com/s/12pinwHb5mmYvskYTZtLKvg?pwd=v3uc 阅读全文 赞同添加评论 分享 收藏喜欢举报 掘力计划23期-Linly-Chinese-LLaMA2 中文开源大模型方案分享 ...
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]: ...
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。
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=...
configuration=BertConfig() # 初始化BertModel model=BertModel(configuration) # 获取模型的配置 configuration=model.config BertConfig继承自父类PretrainedConfig,因此可以调用父类的from_pretrained方法来直接加载模型 # 加载bert-based-chinese configuration=BertConfig.from_pretrained("bert-based-chinese") ...
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...
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...