bertModel = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') sen = 'Transformers提供了NLP领域大量state-of-art的 预训练语言模型结构的模型和调用框架...BertModel.from_pretrained('hfl/chinese-roberta-wwm-ext') sen = 'Transformers提供了NLP领域
importosfromtransformersimportBertTokenizerimporttorchfrombert_get_dataimportBertClassifierimportpandasaspdbert_name='./bert-base-chinese'tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(bert_name)device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")save_path='./bert_checkpoint'model=BertClassifier()mo...
BERT是一个预训练的语言模型,可以用于多种NLP任务,包括中文文本处理: from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') text = '我爱编程' inputs = tokenizer(text, return_tensors='p...
我们将使用bert-base-chinese,它已经在大量中文语料上预训练好,适合进一步微调。 首先,导入需要的模块并加载模型和分词器: from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification # 加载 BERT 中文预训练模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForSeq...
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 ...
以下是使用BERT模型计算两个句子相似度的Python完整实现示例,需要安装transformers库: from transformers import AutoTokenizer, AutoModel import torch import numpy as np # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese") model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-chinese...
clean_text = remove_chinese_words(text) print(clean_text) # 输出:example字符串 这种方法的优势在于可以充分利用不同工具的特长,达到更好的处理效果。 六、利用NLP工具包(如spaCy) spaCy是一个高效且易用的自然语言处理库,虽然主要用于英文文本处理,但也可以用于多语言环境。通过结合spaCy和其他工具,可以实现去...
1. 使用预训练的语言模型(如BERT) 示例代码: python from transformers import pipeline # 加载预训练的语义相似度模型 model_name = "bert-base-chinese" semantic_similarity_pipeline = pipeline("semantic-similarity", model=model_name, tokenizer=model_name) # 准备要对比的文本 text1 = "我喜欢吃苹果。"...
"bert-base-chinese" , cache_dir='../Models/bert-base-chinese' # 本地存储目录 ).bert 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 3.1 句对分类 给定两个句子,判断它们的关系,统称为句对分类。常见的任务形式如下: 多类型自然语言推理(Multi-Genre Natural Language Inference,MNLI),给定句对,判断它们是否为蕴含、矛...
BERT模型向量化 在分词之后,我们需要将文本转换为BERT模型能够理解的向量表示。我们可以使用Hugging Face提供的transformers库来实现这一过程。 fromtransformersimportBertTokenizer,BertModel tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')model=BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')text="你好,BERT...