#加载预训练模型Bert用于文本分类任务的Fine-tune网络BertForSequenceClassification, 它在BERT模型后接了一个全连接层进行分类。 #由于本任务中的垃圾邮件识别是二分类问题,设定num_classes为2 model = ppnlp.transformers.BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese", num_classes=2) [2023-06...
bert-large-uncased bert-base-multilingual-uncased bert-base-cased bert-base-chinese bert-base-multilingual-cased bert-large-cased bert-wwm-chinese bert-wwm-ext-chinese | |ERNIE|ErnieTokenizerErnieTinyTokenizer|ErnieModel ErnieForQuestionAnswering ErnieForSequenceClassification ErnieForTokenClassification| erni...
本项目尝试了12L768H的bert-base-chinese、bert-wwm-ext-chinese和24L1024H的roberta-wwm-ext-large模型,效果如下,可以看到roberta-wwm-ext-large模型能够取得较好的效果,随之付出的代价就是模型的体积变大,并且训练速度变迟缓。除此之外,如果epoch过大,极易发生过拟合,可以调整学习率等参数避免过拟合。 与roberta-...
模型效果对比 本项目尝试了12L768H的bert-base-chinese、bert-wwm-ext-chinese和24L1024H的roberta-wwm-ext-large模型,效果如下,可以看到roberta-wwm-ext-large模型能够取得较好的效果,随之付出的代价就是模型的体积变大,并且训练速度变迟缓。除此之外,如果epoch过大,极易发生过拟合,可以调整学习率等参数避免过拟合。
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本项目尝试了12L768H的bert-base-chinese、bert-wwm-ext-chinese和24L1024H的roberta-wwm-ext-large模型,效果如下,可以看到roberta-wwm-ext-large模型能够取得较好的效果,随之付出的代价就是模型的体积变大,并且训练速度变迟缓。除此之外,如果epoch过大,极易发生过拟合,可以调整学习率等参数避免过拟合。
调用bert预训练分词工具,这里的bert-base-chinese,结合论文来看应该是bert-base的中文版。 具体情况可以参照文档。PaddleNLP Transformer API — PaddleNLP 文档 https://paddlenlp.readthedocs.io/zh/latest/model_zoo/transformers.html?highlight=from_pretrained ...
在上述代码中,我们首先导入必要的库,并使用TokenEmbedding类加载 BERT 模型。"bert-base-chinese"是 BERT 模型在 PaddleNLP 中的名称,表示使用中文预训练模型。 步骤四:获取中文 Embedding 有了加载好的预训练模型,我们可以使用search方法来获取中文 Embedding。以下示例演示如何获取一个句子的 Embedding: ...
中文的预训练模型有bert-base-chinese, bert-wwm-chinese, bert-wwm-ext-chinese, ernie-1.0, ernie-tiny, gpt2-base-cn, roberta-wwm-ext, roberta-wwm-ext-large, rbt3, rbtl3, chinese-electra-base, chinese-electra-small, chinese-xlnet-base, chinese-xlnet-mid, chinese-xlnet-large, unified_...