()) 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 ...
y=df['label'].values# 切分数据集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)# 初始化BERT标记器tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')# 对文本进行编码train_encodings=tokenizer(X_train.tolist(),truncation=True,padding=True)test_enc...
{accuracy_score(y_test, y_pred)}")print(classification_report(y_test, y_pred))九、提升文本预处理性能的5个实用技巧 这里是我的5个实用技巧：1. 使用并行处理加速大规模文本处理from multiprocessing import Pooldef process_texts_parallel(texts, n_jobs=4): with Pool(n_jobs) as p: return p...
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 F1 score,体现出准确率和召回率之间的平衡关系。 迁移指南 在从一个 BERT 版本迁移到另一个版本时,配置调整至关重要。下面是配...
一、安装BERT Python库首先,需要安装BERT Python库。可以通过以下命令在终端中安装:pip install transformers安装完成后,可以使用以下代码导入BERT库:from transformers import BertTokenizer, BertModel二、加载预训练模型接下来,需要加载预训练的BERT模型。可以通过以下代码加载预训练模型:model_name = ‘bert-base-uncased...
本文中,云朵君将和大家一起学习四种即简单又有效的方法,它们分别是 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...
acc = accuracy_score(labels, preds) return { 'accuracy': acc, 'f1': f1, 'precision': precision, 'recall': recall } 四、十折交叉验证 使用KFold进行数据集划分,并在每个折上训练和验证模型。 def cross_validate_bert(texts, labels, tokenizer, model, max_length, epochs, batch_size, k=10):...
print(result) # [{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.999}] # 使用BERT模型进行文本分类 from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased") input_id...
print('> %s\t%s'% (score[idx], questions[idx])) 完成!现在运行代码并输入你的查询,看看这个搜索引擎如何处理模糊匹配: 完整代码如下,一共23行代码: 上滑查看完整代码 importnumpyasnp frombert_serving.clientimportBertClient fromtermcolorimportcolored ...
bert_model: 模型目录 data_dir: 数据目录,默认文件名称为 sample.csv max_seq_length: 最大字符串序列长度 eval_batch_size: 推理批的大小,越大占内存越大 config = { "local_rank": -1, "no_cuda": False, "seed": 42, "output_dir": './result', "task_name": 'readmission', "bert_model...