第113行代码,(return -loss)对最终的loss值取负,将损失函数的值域由(-inf,0]变为(0,inf]。这种变换有利于在迭代训练中使用优化器进行优化(因为优化器只能使损失值沿着最小化的方向优化)。 第139～155行代码,( norm = torch.sum(model.in_embed.weight.data.pow(2),-1).sqrt().unsqueeze(1)到最后)实...
1、文件格式 我们的文件格式是这样,第一行是"单词个数 向量维度",中间用空格分割。以后每行均为"单词\tvalue1 value2 value3 ..."单词和向量之间用"\t"分割,向量之间用空格分割,我们可以取腾讯公开的词向量来进行查看,下面给出示例 100000 768 的-0.028929112 0.42987955 0.053804845 -0.44394323 0.22613685 -0.2...
可以基于tensorflow,keras或者pytorch来完成。本文采用训练好的词向量+LSTM模型来完成分类。本文是英文分类的样例,中文分类类似,可以先按文章路径下载词向量文件,然后准备训练数据,依次准备,进行训练。 如果需要数据和完整源代码请在文章后留言。 预训练的词向量有很多,英文的包括glove的各种版本,实际上100维或者200维的...
在自然语言处理(NLP)的众多应用中,词向量是非常重要的工具。通过将单词转换为高维空间中的向量,我们可以更好地捕捉单词之间的语义关系。近来,预训练的词向量(如Word2Vec、GloVe以及BERT等)在多个任务中大大提高了模型的性能。在本文中,我们将介绍如何在PyTorch中使用这些预训练词向量,并以代码示例进行说明。 预训练...
在本例中,我们将使用PyTorch和Transformers库。如果您尚未安装这些库,请通过以下命令进行安装: pip install torch transformers 接下来,我们将开始数据预处理步骤。在这个阶段,我们将准备用于训练的数据集。在本例中,我们将使用IMDB电影评论数据集,该数据集包含正面和负面评论。我们将使用这些评论来训练BERT模型并生成句子...
基于pytorch定义模型训练 前面是使用了gensim库直接调用word2vec模型进行词向量训练,接下来我们尝试用pytorch来训练。首先我们要选择一个训练的方式,一般来说有两种: CBOW(Continuous Bag-of-Words):根据上下文词语预测当前词 Skip-Gram:根据当前词预测上下文词语 即假设有一类数据:[a, b, c, d, e],如果使用CBOW,...
先是进行一个对象初始化,然后加载预训练词向量,然后把预训练词向量copy进去。 我们知道预训练词向量肯定也是一个词向量矩阵对象,这里是通过单词获取词向量权重。我们要做的就是做到类似pytorch自带的那种权重初始化,得到一个单词-索引-权重对应的关系。预训练对象得到的是单词-权重。我们要得到的是索引-权重。
PyTorch在NLP任务中使用预训练词向量 1. 数据集 importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnn, optimfromtorchtextimportdata, datasetsimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnn, optimfromtorchtextimportdata, datasets# use torchtext to load data, no need to download dataset# set up fields# 两个Field对象定义...
简介:在NLP中,一般都会将该任务中涉及的词训练成词向量,然后让每个词以词向量的形式型的输入,进行一些指定任务的训练。对于一个完整的训练任务,词向量的练大多发生在预训练环节。 1 安装jieba 1.1 安装 pip install jieba 1.2 测试 import jiebaseg_list = jieba.cut("谭家和谭家和")for i in seg_list:pri...
embedding_dim (int): 嵌入层向量大小 padding_idx (int, optional): 如果设置padding_idx,则表示这个位置处的向量值都是零向量。 # 初始化对象self.E=torch.nn.Embedding(len(d.entities),d1,padding_idx=0)self.R=torch.nn.Embedding(len(d.relations),d2,padding_idx=0)dir=os.path.abspath(os.path...