Advertisement

基于BERT的预训练模型字向量抽取工具——用于BERT编码句子

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这是一款利用BERT模型进行高效字向量提取的工具，专门设计来优化和简化句子的编码过程，为自然语言处理任务提供强大支持。 本段落将介绍两个使用BERT编码句子（从BERT中提取向量）的例子。（1）第一个例子是一个工具，用于直接读取BERT预训练模型并从中提取样本段落件中的所有字向量，保存成向量文件以供后续建模时提供embedding支持。此工具无需其他依赖项，并能够快速处理和提取文本数据中出现的所有字符对应的字向量。 该工具的版本为v 0.3.2，最近一次更新日期是2020年3月2日。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于BERT的预训练模型字向量抽取工具——用于BERT编码句子
    优质
    这是一款利用BERT模型进行高效字向量提取的工具，专门设计来优化和简化句子的编码过程，为自然语言处理任务提供强大支持。 本段落将介绍两个使用BERT编码句子（从BERT中提取向量）的例子。（1）第一个例子是一个工具，用于直接读取BERT预训练模型并从中提取样本段落件中的所有字向量，保存成向量文件以供后续建模时提供embedding支持。此工具无需其他依赖项，并能够快速处理和提取文本数据中出现的所有字符对应的字向量。 该工具的版本为v 0.3.2，最近一次更新日期是2020年3月2日。
     
  • BERT模型的句子向量化
    优质
    简介：BERT模型的句子向量化技术利用深度学习方法将文本数据转换为计算机可处理的数值形式，保留语义信息，提高自然语言处理任务的效果。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型是自然语言处理领域的一个重要突破，由Google在2018年提出。该模型通过Transformer架构实现了对文本的双向上下文理解，极大地提升了预训练语言模型的性能。它能够将一个句子转化为固定长度的向量表示，在情感分析、问答系统和命名实体识别等下游任务中提供了强大的特征支持。 BERT的核心思想是基于Transformer自注意力机制，打破了传统RNN（循环神经网络）和LSTM（长短时记忆网络）顺序依赖性，可以同时考虑输入序列中的所有单词以捕捉丰富的上下文信息。模型分为预训练与微调两个阶段： 1. **预训练阶段**：BERT首先在大规模无标注文本数据上进行学习。主要通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测任务（NSP）。MLM随机隐藏输入序列中的一部分词汇，模型需要从上下文中推断出被遮盖的词；而NSP则判断两个连续句子是否是原文中的相邻对。 2. **微调阶段**：预训练完成后，BERT针对特定下游任务进行调整。对于向量化操作，则通常使用[CLS]标记对应的隐藏状态作为整个序列的表示。在输入序列前添加特殊符号[CLS]后，经过处理得到的向量可以视为句子的整体特征。 实际应用中，采用以下步骤： 1. **数据预处理**：根据任务需求将文本转换为BERT可接受的形式，包括使用特定标记、分词和截断等。 2. **加载模型**：选择合适的版本（如base或large），并载入预先训练好的权重文件。 3. **句子编码**：通过输入序列获取[CLS]符号对应的向量表示。 4. **微调或直接应用**：如果是特定任务，会在BERT之上增加额外的层进行进一步调整；对于特征提取，则可以直接使用得到的向量。 在众多NLP应用场景中，由于其保留了丰富的语义信息并具备良好的泛化能力，使得BERT表现优异。然而，在计算资源需求和训练时间方面也存在挑战性问题。因此，研究人员开发出了如DistilBERT、ALBERT等模型以寻求性能与效率之间的平衡点。
     
  • 基于BERT的韵律预训练模型
    优质
    本研究提出了一种基于BERT架构的韵律预训练模型，旨在提升语言模型对文本音韵特征的理解能力。该模型通过大规模语料库训练，增强了处理自然语言任务中与声音模式相关的表现力。 基于BERT的韵律预训练模型用于中文语音生成，能够产生更加自然流畅的声音效果。
     
  • 蒙古Bert模型：预训练的Mongolian-BERT
    优质
    本文介绍了蒙古语BERT模型的开发过程和特点，该模型通过预训练技术显著提升了蒙古语言处理任务中的性能表现。 蒙古BERT型号该存储库包含由特定团队训练的经过预训练的蒙古模型。特别感谢提供了5个TPU资源支持。此项目基于一些开源项目进行开发，并使用楷模词汇量为32000的文字标记器。 您可以利用蒙面语言模型笔记本测试已预训练模型预测蒙语单词的能力如何。 对于BERT-Base和 BERT-Large，我们提供两种格式的版本：未装箱的TensorFlow检查点和PyTorch模型以及HuggingFace盒装的BERT-Base。您可以通过下载相应文件进行评估研究。 在经过400万步训练后，我们的模型达到了以下效果指标： - 损失值（loss）为1.3476765 - 掩码语言准确性（masked_lm_accuracy）为 0.7069192 - 掩码损失 (masked_lm_loss)：1.2822781 - 下一句准确率(next_sentence_a): 这些数据表明模型具有良好的训练效果。
     
  • 基于BERT的幽默识别预训练模型
    优质
    本研究提出了一种基于BERT的预训练模型，专门用于识别文本中的幽默元素。通过大规模语料库的微调，该模型能够有效捕捉和理解语言中的幽默特征，并在多个数据集上表现出色。 幽默是一种独特的语言表达方式，在日常生活中起到缓解尴尬、活跃氛围和促进交流的重要作用。近年来，自然语言处理领域的一个新兴研究方向是幽默计算，它主要探讨如何利用计算机技术来识别、分类及生成幽默内容，并具有重要的理论与应用价值。本资源提供了一个基于BERT模型的幽默识别系统，请结合我的博客文章使用。
     
  • BERT-base-uncased预训练模型
    优质
    BERT-base-uncased是一种流行的预训练语言模型，采用 uncased（不区分大小写）设定，并含有12层变压器编码器结构，广泛应用于自然语言处理任务。 来自 Hugging Face 平台的 bert-base-uncased 模型存储库包含了未经案例区分的语言建模的基础 BERT 架构。该模型适用于各种自然语言处理任务，并且可以根据具体需求进行调整和扩展。
     
  • BERT预训练模型（英文）
    优质
    BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种深度学习模型，用于自然语言处理任务中的文本理解与生成。它通过大量的文本数据进行预训练，以捕捉语言结构和语义信息，在多项NLP任务中表现出色。 这段文字包含三个文件：1. pytorch_model.bin 2. config.json 3. vocab.txt。
     
  • BERT： TensorFlow代码及预训练模型
    优质
    BERT: TensorFlow代码及预训练模型提供了基于Transformer架构的双向编码器表示方法，用于自然语言处理任务，包括问答和情感分析等。此资源包含开源代码与预训练模型。 2020年3月11日发布的新产品是更小的BERT模型（仅限英语版本且无大小写区分）。此版本包含了24个较小的BERT模型，并使用WordPiece掩码进行了训练。我们已经证明，除了标准的BERT-Base和BERT-Large之外，其他多种尺寸的模型在采用相同的模型架构及训练目标时也是有效的。这些更小的模型特别适用于计算资源有限的情况，在这种情况下可以按照与原始BERT模型相同的方式进行微调。然而，它们最有效地应用于知识提炼场景中，即通过更大的、更为准确的老师来进行微调标签制作。 发布这一版本的目标是为那些拥有较少计算资源的研究机构提供支持，并鼓励社区探索增加模型容量的新方法。这些较小的BERT模型可以从表格下载，该表列出了不同参数组合的情况： - 高度（H）：128, 256, 512, 768 - 层数（L）：2, 4, 6, 8, 10, 12 请注意，在此版本中包含的BERT-Base模型是为了完整性考虑而重新训练的，其条件与原始模型相同。以下是测试集上的相应GLUE分数： 这些较小的BERT模型为研究和应用提供了灵活性，并且在计算资源有限的情况下仍然可以实现有效的性能提升。
     
  • 基于BERT预训练模型的阅读理解.zip
    优质
    本资源提供了一个基于BERT预训练模型进行阅读理解任务的研究与实践代码及文档。通过深度学习技术，优化了自然语言处理中的问答系统性能。 基于预训练模型 BERT 的阅读理解.zip 文件包含了利用BERT模型进行阅读理解任务的相关内容和技术细节。该文件可能包括了数据处理、模型微调以及评估方法等方面的介绍和实践案例，旨在帮助研究者或开发者更好地理解和应用BERT在自然语言处理中的强大功能。
     
  • DistilBert：适用于海量中文的预训练精简BERT模型
    优质
    DistilBert是一款针对大规模中文文本优化的轻量级预训练语言模型，基于BERT架构，通过深度蒸馏技术，在减少计算资源需求的同时保持高精度，广泛应用于自然语言处理任务。 一、DistilBert for Chinese 海量中文预训练蒸馏Bert模型 计划于12月16日发布。 拟发布内容： 1. 可下载的经过训练的蒸馏模型，用户可以直接使用或在自己的语料库上再次进行训练。 2. 使用DistilBert对三个ChineseGLUE(CLUE)任务进行微调的例子和代码。 3. 小模型基准测评结果，包括与albert_tiny、ernie等模型的性能比较。