『NLP学习笔记』BERT命名实体识别(NER)实战
BERT命名实体识别(NER)实战! 文章目录一. 数据集介绍二. 数据集读取&预处理三. 数据分词tokenizer四. 定义数据读取(继承Dataset)五. 定义模型&优化器&学习率六. 训练测试以及准确率七. 模型预...
情感分析系列(四)——使用BERT进行情感分析
目录 一、系列文章二、数据预处理三、搭建BERT3.1 从零开始训练BERT3.2 使用预训练的BERT+微调四、~~一些心得~~ 一、系列文章 情感分析系列(一)——IMDb数据集及其预处理情感分析系列(二)——使用BiLSTM进行情感分析情感分析系列(三)——使用TextCNN进行情感分析二、...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT的新语言表示模型,它代表Transformer的双向编码器表示。与最近的其他语言表示模型不同,BERT旨在通过联合调节所有层中的上下文来预先训练深度双向表示。因此,预训练的BERT表示可以通过一个额外的输出层进行微调,适用于广泛任务的最先进模型的构建,比如问答任务和语言推理,无需针对具体任务...
NLP学习之:Bert 模型复现(1)任务分析 + 训练数据集构造
文章目录 代码资源原理学习任务代码讲解代码重写说明 代码资源 Bert-pytorch 原理 学习任务 Bert 本质上是 Transformer 的 Encoder 端,Bert 在预训练时最基本的任务就是: 判断输入的两个句子是否真的相邻预测被 [MASK] 掉的单词 通过这两种任务的...
NLP句子表征,NLP 的巨人肩膀(下):从 CoVe 到 BERT (转载)
深度长文:NLP的巨人肩膀(上):https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-12-10-17NLP 的巨人肩膀(下):从 CoVe 到 BERT: https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-12-17-17?from=s...
NLP模型BERT和经典数据集!
作者:陈安东,*民族大学,Datawhale成员对于刚入门NLP的伙伴来说,看到NLP任务很容易觉得眼花缭乱,找不到切入点。总的来说,NLP分为五大类无数小类,虽然种类繁多,却环环相扣。无论我们一开始学习的是什么方向,当做过的东西越来越多,学习范围越来越大的时候,总可以形成闭环。这一次,我们从教机...
pytorch_pretrained_bert如何将tensorflow模型转化为pytorch模型
这篇文章主要介绍了pytorch_pretrained_bert将tensorflow模型转化为pytorch模型的操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
Bert不完全手册9. 长文本建模 BigBird & Longformer & Reformer & Performer
这一章我们来唠唠如何优化BERT对文本长度的限制。BERT使用的Transformer结构核心在于注意力机制强大的交互和记忆能力。不过Attention本身O(n^2)的计算和内存复杂度,也限制了Transformer在长文本中的应用。之前对长文档的一些处理方案多是暴力截断,或者分段得到文本表征后再...
Bert不完全手册8. 预训练不要停!Continue Pretraining
paper: Don't stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and TasksGitHub: https://github.com/allenai/dont-stop-pretraining论文针对预训练语料和领域分布,以及任务分布...
通过PyTorch来创建一个文本分类的Bert模型
在本文中,介绍了一种称为BERT(带转换器Transformers的双向编码Encoder 器表示)的语言模型,该模型在问答、自然语言推理、分类和通用语言理解评估或 (GLUE)等任务中取得了最先进的性能.
BERT-MRC:统一化MRC框架提升NER任务效果
原创作者 | 疯狂的Max01 背景命名实体识别任务分为嵌套命名实体识别(nested NER)和普通命名实体识别(flat NER),而序列标注模型只能给一个token标注一个标签,因此对于嵌套NER任务,需要使用两个以上的序列标注模型来完成标注任务。为了解决这一问题大部分人[1][2][3]用p...
google tensorflow bert代码分析
参考网上博客阅读了bert的代码,记个笔记。代码是bert_modeling.py参考的博客地址:https://blog.csdn.net/weixin_39470744/article/details/84401339https://www.jianshu.com/p/2a3872148766主...