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 F1 score,体现出准确率和...
from sklearn.metrics import accuracy_scorepipeline (‘ner’, model=’bert-base-uncased’, tokenizer=’bert-base-uncased’, device=0)pipeline (‘ner’, model=’bert-base-uncased’, tokenizer=’bert-base-uncased’, device=0)pipeline (‘ner’, model=’bert-base-uncased’, tokenizer=’bert-base...
()) 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 ...
{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...
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 ...
本小节主要介绍BARTSCORE,其使用prompt方式将评估问题转化为文本生成问题的可学习方式。 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: ...
在bert_tarin.py中将epoch(迭代次数)改成自己想要的次数,这是为了让模型多训练几次从而观察参数选择预测性能相对最优的模型。 同时把保存最优的模型这一块代码注释掉(原代码仅根据验证集的准确率选择最优模型,未考虑loss值和在测试集上的表现,过于直接),改为将每个模型都保存下来,以备进行测试集上的参数评估。
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...
Python-BERTScore利用来自BERT的预训练上下文嵌入并通 Python-BERTScore利用来自BERT的预训练上下文嵌入并通过余弦相似性匹配候选和参考句子中的单词 BERTScore利用来自BERT的预训练上下文嵌入,并通过余弦相似性匹配候选和参考句子中的单词1 上传者:m0_67912929时间:2024-06-23...
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...