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...
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import torch # 加载预训练的BERT模型和分词器 model_name = 'bert-base-chinese' # 或者你可以选择其他预训练模型,例如 'bert-base-uncased'、'bert-large-cased' 等 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForSe...
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...
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。"...
Huggingface 提供了许多预训练的中文 BERT 模型。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 ...
# 由于这里的每个word就是单个汉字而bert-base-chinese的词典就是按照单个汉字来的,所以这里直接转换为索引即可 input_id.append(tokenizer.convert_tokens_to_ids(word)) attention_mask = [1] * len(input_id) label_id = [tag_to_ix[tag] for tag in tag_seq] ...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是Google提出的一种预训练语言表示模型,通过双向Transformer结构来捕捉上下文信息,在多项自然语言处理任务上取得了优异的效果。 from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') ...
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...
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...