从代码中可以看出calc是一个自底向上的动态规划(重叠子问题、最优子结构),它从sentence的最后一个字(N-1)开始倒序遍历sentence的字(idx)的方式,计算子句sentence[isdx~N-1]概率对数得分(这里利用DAG及历史计算结果route实现,同时赞下 作者的概率使用概率对数 这样有效防止 下溢问题)。然后将概率对数得分最高的情况...
首先指定BERT预训练模型所在的目录,然后是训练数据所在的目录即tmp,因为是训练所以设置do_train为true,后面是将模型输出到BERT预训练模型的目录中 AI检测代码解析 export BERT_BASE_DIR=chinese_L-12_H-768_A-12 export NER_DIR=tmp python run_NER.py \--task_name=NER \--do_train=true \--do_eval=tru...
下列代码展示了如何在sighan2005 PKU语料库上花6分钟训练一个超越学术界state-of-the-art的中文分词模型。 tokenizer = TransformerTaggingTokenizer() save_dir = 'data/model/cws/sighan2005_pku_bert_base_96.73' tokenizer.fit( SIGHAN2005_PKU_TRAIN_ALL, SIGHAN2005_PKU_TEST, # Conventionally, no devset ...
下列代码展示了如何在sighan2005 PKU语料库上花6分钟训练一个超越学术界state-of-the-art的中文分词模型。tokenizer = TransformerTaggingTokenizer() save_dir = 'data/model/cws/sighan2005_pku_bert_base_96.73' tokenizer.fit( SIGHAN2005_PKU_TRAIN_ALL, SIGHAN2005_PKU_TEST, # Conventionally, no devset is...
本文将简明扼要地介绍如何在HanLP中基于预训练模型训练自己的NLP模型。 一、选择合适的预训练模型 在HanLP中,有多种预训练模型可供选择,包括但不限于BERT、ELECTRA等。选择合适的预训练模型是训练自定义模型的第一步。选择时应考虑以下几个因素: 任务需求:根据具体的NLP任务(如文本分类、命名实体识别等)选择合适的...
此外,随着深度学习技术的发展,基于神经网络的文本表示方法也在不断探索和研究中,如BERT、GPT等预训练语言模型在文本向量化中的应用也备受关注。在这些高级方法中,千帆大模型开发与服务平台提供了丰富的预训练模型和定制化开发能力,可以帮助用户更高效地实现文本向量化和其他NLP任务。
CLOSE_TOK_POS_NER_SRL_DEP_SDP_CON_ERNIE_GRAM_ZH UD_ONTONOTES_TOK_POS_LEM_FEA_NER_SRL_DEP_SDP_CON_MMINILMV2L6 UD_ONTONOTES_TOK_POS_LEM_FEA_NER_SRL_DEP_SDP_CON_MMINILMV2L12 UD_ONTONOTES_TOK_POS_LEM_FEA_NER_SRL_DEP_SDP_CON_XLMR_BASE NPCMJ_UD_KYOTO_TOK_POS_CON_BERT_BASE_CHAR_...
写深度学习模型一点都不难,难的是复现较高的准确率。下列代码展示了如何在sighan2005 PKU语料库上花6分钟训练一个超越学术界state-of-the-art的中文分词模型。 tokenizer = TransformerTaggingTokenizer() save_dir ='data/model/cws/sighan2005_pku_bert_base_96.73'tokenizer.fit( SIGHAN2005_PKU_TRAIN_ALL, SIGH...
基于深度学习的方法:利用深度学习模型(如BERT、RoBERTa等)对文本进行编码,并计算编码后的向量之间的相似度。这种方法能够捕捉文本中的深层语义信息,但计算复杂度较高。 三、HanLP实现文本相似度检测的步骤 下面以基于词向量的方法为例,介绍使用HanLP实现文本相似度检测的基本步骤: 分词与词性标注:首先,使用HanLP对文本...
下列代码展示了如何在sighan2005 PKU语料库上花6分钟训练一个超越学术界state-of-the-art的中文分词模型。 save_dir = 'data/model/cws/sighan2005_pku_bert_base_96.70' tokenizer.fit( SIGHAN2005_PKU_TRAIN_ALL, SIGHAN2005_PKU_TEST, # Conventionally, no devset is used. See Tian et al. (2020). ...