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  • (1)BERT预训练模型字向量提取工具 本工具直接读取BERT预训练模型,从中提取样本文件中所有使用到字向量,保存成向量文件,为后续模型提供embdding。 本工具直接读取预训练模型,不需要其它的依赖,同时把样本中...
  • BERT预训练模型

    2020-02-13 22:28:39
    一、模型结构 二、模型的与训练方法 2.1 完形填空式的预测 1)预训练输入 2)输出 2.2 上下句关系的预测 三、模型下游任务进行fine tuning ...

     BERT:双向transformer编码表达;

    它是语言模型

     

    双向的意思:如图,输入的每个字都接受了所有字的信息。经过注意力机制之后,序列里的每一个字,都含有这个字前面的信息和后面的信息

    一、模型结构

    二、BERT的预训练方式(建立语言模型)

    2.1 完形填空式的预测MASKED LM(Masked language Model)

    1)预训练输入

    2)输出

     

    2.2 BERT语言模型任务二:上下句关系的预测

     

    三、如何获取word embedding vector

     

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  • 如何下载和在本地使用Bert预训练模型

    千次阅读 热门讨论 2020-12-03 15:53:33
    bert 预训练模型的下载有许多方式,比如从github官网上下载(官网下载的是tensorflow版本的),还可以从源码中找到下载链接,然后手动下载,最后还可以从huggingface中下载。 关于huggingface的介绍可以看这个:...

    bert 预训练模型的下载有许多方式,比如从github官网上下载(官网下载的是tensorflow版本的),还可以从源码中找到下载链接,然后手动下载,最后还可以从huggingface中下载。

    关于huggingface的介绍可以看这个:Huggingface简介及BERT代码浅析

    huggingface下载预训练模型的地址:https://huggingface.co/models

    点进去是这样的:

    在这里插入图片描述

    如果你想使用 bert-base-uncased 那么第一个就是,如果想使用别的预训练模型,还可以在搜索框中搜索。

    以下载 bert-base-uncased 为例:

    首先点击搜索框下面第一个链接,来到这个页面:

    在这里插入图片描述

    点击箭头所指位置,来到下载页面:

    在这里插入图片描述

    我看到评论区有好多找不到下载位置的人

    补充一张图:

    请添加图片描述

    有pytorch、tensorflow、rust三种语言的预训练模型,选择自己需要的下载即可,其他的还有配置文件,以及词库文件等等。

    使用方法,以pytorch为例:

    将下载好的文件放到一个目录里面,比如 bert-base-uncased ,然后用以下代码测试:

    from transformers import BertModel,BertTokenizer
    
    BERT_PATH = './bert-base-uncased'
    
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(BERT_PATH)
    
    print(tokenizer.tokenize('I have a good time, thank you.'))
    
    bert = BertModel.from_pretrained(BERT_PATH)
    
    print('load bert model over')
    

    输出:

    ['i', 'have', 'a', 'good', 'time', ',', 'thank', 'you', '.']
    load bert model over
    

    证明可以正常使用。

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  • pytorch的bert预训练模型下载

    千次阅读 2020-04-08 18:20:10
    pytorch的bert预训练模型(pretrained_model_name_or_path),直接复制链接,迅雷下载 PRETRAINED_VOCAB_ARCHIVE_MAP = { 'bert-base-uncased': ...

    pytorch的bert预训练模型(pretrained_model_name_or_path),直接复制链接,迅雷下载

    PRETRAINED_VOCAB_ARCHIVE_MAP = {
        'bert-base-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab.txt",
        'bert-large-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-uncased-vocab.txt",
        'bert-base-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-cased-vocab.txt",
        'bert-large-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-cased-vocab.txt",
        'bert-base-multilingual-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual-uncased-vocab.txt",
        'bert-base-multilingual-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual-cased-vocab.txt",
        'bert-base-chinese': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese-vocab.txt",
    }
    
    PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_MAP = {
        'bert-base-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased.tar.gz",
        'bert-large-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-uncased.tar.gz",
        'bert-base-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-cased.tar.gz",
        'bert-large-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-cased.tar.gz",
        'bert-base-multilingual-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual-uncased.tar.gz",
        'bert-base-multilingual-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-multilingual-cased.tar.gz",
        'bert-base-chinese': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-chinese.tar.gz",
    }
    
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  • 目录(一)bert预训练模型下载(二)使用bert做中文文本分类 (一)bert预训练模型下载 在bert官网下载自己需要的预训练模型。 下图是进入官网的图片。 点击想要选择的模型,选择Files and versions,下载图片标注的...

    (一)bert预训练模型下载

    bert官网下载自己需要的预训练模型。
    下图是进入官网的图片。
    打开上面的网页,在搜索框输入想要查找的bert模型名即可找到
    点击想要选择的模型,选择Files and versions,下载图片标注的三个文件(config.json,pytorch_model.bin,vocab.txt)保存到自己新建的一个文件夹下面,比如文件夹名字叫small_bert
    在这里插入图片描述

    (二)使用bert做中文文本分类

    后续接着更(先发出来)

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  • google的bert预训练模型: BERT-Large, Uncased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters BERT-Large, Cased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M ...
  • 按word2vec格式存储的BERT预训练模型
  • bert 预训练模型路径

    千次阅读 2019-06-14 00:46:00
    google的bert预训练模型: BERT-Large, Uncased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters BERT-Large, Cased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M ...
  • BERT预训练模型字向量提取工具 BERT预训练模型字向量提取工具 版本: v 0.3.7 更新: 2020/4/20 16:39 工具说明 本工具直接读取BERT预训练模型,从中提取样本文件中所有使用到字向量,保存成向量文件,为后续模型提供...
  • 本文记录使用BERT预训练模型,修改最顶层softmax层,微调几个epoch,进行文本分类任务。 BERT源码 首先BERT源码来自谷歌官方tensorflow版:https://github.com/google-research/bert 注意,这是tensorflow 1.x ...
  • 日语BERT预训练模型 RoBERTaとは, ,BERTの改良版です。モデル构造そのものはオリジナルのBERTと同じで,学习手法に工夫があります。 のプロジェクトは,。 RoBERTa(改良BERT)日本语モデル 新 Tensorflow 1.x / 2...
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  • Bert预训练模型的使用

    2021-09-28 17:51:16
    1.下载预训练模型 pytorch_bin文件: ‘bert-base-uncased’: “https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased.tar.gz”, ‘bert-large-uncased’: ...
  • python之bert预训练模型加载前言python虚拟环境前期准备模型加载 前言 我的任务需要发现超短文本的语义(10个字左右的文本),需要对文本进行向量化处理,传统的词频或者tf-idf其实都是以词语的出现频率进行计算的,...
  • Bert预训练模型-中文文本分类

    万次阅读 热门讨论 2019-01-20 21:59:19
    Bert-用于短文本分类
  • 下面是huggingface的bert文件API的调用及简单的使用demo,具体bert文本分类使用可以参考 ...from pytorch_pretrained import ...# 加载本地预训练模型文件,包括config.json, vocab.txt, pytorch_model.bin bert = Be
  • GoogleBERT预训练模型在深度学习、NLP领域的应用已经十分广泛了,在文本分类任务达到很好的效果。相比传统的词嵌入word2vec、golve,使用bert预训练得到的效果有更好地提升。这篇不会很深入复杂地分析bert的原理以及...
  • 而在中文领域,哈工大讯飞联合实验室也于昨日发布了基于全词覆盖的中文 BERT 预训练模型,在多个中文数据集上取得了当前中文预训练模型的最佳水平,效果甚至超过了原版 BERT、ERINE 等中文预训练模型。基于 ...
  • BERT的关键技术创新是将Transformers双向训练作为一种流行的注意力模型应用到语言建模中。Masked LM (MLM)在向BERT输入单词序列之前,每个序列中有15%的单词被[MASK]token替换。然后,该模型试图根据序列中其他非...
  • 该项目是基于 hunggingface transformers ...BERT 中文预训练模型可以从百度云盘下载 模型运行命令: 模型运行结果: 3.1 Training dataset loss 和 acc等指标的表现 3.2 evaluation dataset acc等指标的表现 ...
  • 教程:使用Bert预训练模型文本分类

    千次阅读 2019-03-01 10:07:04
    Bert介绍 Bert模型是Google在2018年10月发布的...Bert模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是通过训练Masked Language Model和预测下一句任务得到的模型。关于Bert具体训练的细...
  • BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上,...

空空如也

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