Masked_LM/preprocess.py / Jump to Code definitions No definitions found in this file. Code navigation not available for this commit Go to file Go to file T Go to line L Go to definition R Copy path Cannot retrieve contributors at this time 207 lines (153 sloc) 7.4 KB Raw ...
答案是可以,具体是需要通过BertForMaskedLM并结合Prompt来实现。 二、数据的构建 上面提到Bert模型主要是训练Masked语言模型,要想通过和训练Masked语言模型一样的方式来进行文本分类,首先需要转换任务的形式,具体而言就是把label的预测通过Mask的预测来完成。同时可以结合Prompt进行数据的构建,以新闻预测为例,可以把数据构建...
1.**您的数据可能不干净。**BERT是一个非常敏感的模型，它很容易被数据中的噪声所欺骗。如果您的数据...
self.masked_lm_positions = tf.placeholder(tf.int32, [None, self.config.max_seq_length - 2], name='masked_lm_positions') self.masked_lm_ids = tf.placeholder(tf.int32, [None, self.config.max_seq_length - 2], name='masked_lm_ids') self.masked_lm_weights = tf.placeholder(tf.float...
基于BERT Masked LM(LanguageModel) 的数据增强技术 TinyBert的data_augmentation.py代码解读 0序 通过样本增强技术,在样本数量较少、样本不均衡或者需要提高模型的鲁棒性的场景下通过样本增强技术提升模型的泛化能力。 在图像处理中,样本增强相对比较成熟,很多算法在预处理的步骤,就默认做了样本增强(反转,裁剪等)。因为...
BERT源码分析(三)---Masked LM、Next Sentence Prediction 参考文献: 【1】BERT源码分析PART III - 知乎
通过对 bertformaskedlm 的源码进行解读,可以更好地理解其原理和实现方式。 2. BERT 模型简介 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是由 Google 在 2018 年提出的一种预训练语言模型。与传统的单向语言模型不同,BERT 能够双向地学习文本的语境和语义信息,从而在各种自然语言处理任务中取得了...
Word2Vec将词映射为一个词向量，在这个向量空间中，语义相似的词之间距离会比较小，而词移距离（WMD）...
那么此时的权值参数数量为10 × 10 × 10^6 = 10^8，将直接减少4个数量级。
I have fine-tuned BertForMaskedLM and now I want to read it with BertModel. But my saved model looks like this: BertForMaskedLM( (bert): BertModel( (embeddings): BertEmbeddings( (word_embeddings): Embedding(119547, 768, padding_idx=0) (position_embeddings): Embedding(512, 768) (token...