在进行 BERT 实现的过程中,不同版本的功能和性能表现差异明显。下表展示了多个 BERT 实现的特性差异。 上述表格清晰显示了不同 BERT 实现具备的特性。性能模型的差异可以用下面的公式表示: F1=2×Precision×RecallPrecision+RecallF1=Precision+Recall2×Precision×Recall 该公式用来计算
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_recall_fscore_support 二、定义数据集类 定义一个PyTorch Dataset类,用于处理输入数据,使其适应BERT模型的输入格式。 class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, texts, labels, tokenizer, max_length): self.texts = texts self.labels = labels...
2. 然后使用预训练好的模型:uncased_L-12_H-768_A-12启动一个Bert服务: bert-serving-start -num_worker=1 -model_dir=/data/cips/data/lab/data/model/uncased_L-12_H-768_A-12 3. 接下来,将我们的问题编码为向量: bc = BertClient(port=4000,...
自然语言生成的自动评估的目标是评估语义相似性,但通常的方法只是依赖于表面形式的相似性,因此,BERTSCORE借助预训练模型BERT的embedding来衡量两个句子的语义相似性。 BERTSCORE解决了基于N-gram匹配的两个问题: 1)、无法鲁棒匹配语义; 2)、无法捕捉远距离依赖关系和惩罚重要语义顺序的更改。 BARTScore: Evaluating Gene...
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(model_name, do_lower_case=True) 我们还设置do_lower_case为True确保将所有文本小写(请记住,我们使用的是无大小写模型)。 Python如何对文本分类?以下代码下载并加载数据集: def read_20newsgroups(test_size=0.2): ...
scikit-learn:用于模型评估和准确度计算。 步骤2:加载中文 BERT 预训练模型 Huggingface 提供了多个 BERT 预训练模型,我们可以直接使用bert-base-chinese模型,它已经在大量中文语料上进行了预训练,并且可以进一步微调来处理我们的情感分析任务。 from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification ...
()) for d in questions]))) with BertClient(port=4000, port_out=4001) as bc: doc_vecs = bc.encode(questions) while True: query = input(colored('your question: ', 'green')) query_vec = bc.encode([query])[0] # compute normalized dot product as score score = np.sum(query_vec ...
Transformers库提供了预训练的生成式摘要模型,如BERT、GPT-3等。 from transformers import pipeline 示例文本 text = """ Text summarization is a process of creating a short and coherent version of a longer document. Text summarization can be classified into two categories: extractive summarization and ab...
基于字典：查找词表中最长匹配基于统计：计算字与字间的凝聚度和自由度基于深度学习：序列标注模型(BiLSTM-CRF, BERT)Python中最常用的中文分词库是jieba：import jiebatext = "自然语言处理是人工智能的重要分支"words = list(jieba.cut(text))print(words) # ['自然语言处理', '是', '人工智能', '的',...
Rake、Yake、Keybert 和 Textrank 。并将简单概述下每个方法的使用场景,然后使用附加示例将其应用于提取关键字。 本文关键字:关键字提取、关键短语提取、Python、NLP、TextRank、Rake、BERT 在我之前的文章中,我介绍了使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词,TFIDF 方法依赖于语料库统计来对提取的关键字进行加权...