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基于PyTorch的TransformerEncoder的BERT实现：pytorch-bert

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简介：
pytorch-bert是一款基于PyTorch框架开发的库，实现了Transformer Encoder架构下的BERT模型。它为自然语言处理任务提供了强大的预训练模型支持。 皮托伯特 使用 PyTorch 的 TransformerEncoder 和预训练模型 BERT 实现。安装方法为 `pip install pytorch-bert`。 用法示例： ```python config = BertConfig.from_json(path-to-pretrained-weights/bert_config.json) model = Bert(config) load_tf_weight_to_pytorch_bert(model, config, path-to-pretrained-weights/bert_model.ckpt) ``` 将模型文件下载到存储库中。

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  • 基于PyTorch的TransformerEncoder的BERT实现：pytorch-bert
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    pytorch-bert是一款基于PyTorch框架开发的库，实现了Transformer Encoder架构下的BERT模型。它为自然语言处理任务提供了强大的预训练模型支持。 皮托伯特 使用 PyTorch 的 TransformerEncoder 和预训练模型 BERT 实现。安装方法为 `pip install pytorch-bert`。 用法示例： ```python config = BertConfig.from_json(path-to-pretrained-weights/bert_config.json) model = Bert(config) load_tf_weight_to_pytorch_bert(model, config, path-to-pretrained-weights/bert_model.ckpt) ``` 将模型文件下载到存储库中。
     
  • BERT-Whitening-Pytorch: Pytorch下的BERT白化实现
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    简介：本项目为基于PyTorch框架实现的BERT模型白化技术，旨在优化预训练语言模型在特定任务上的表现，提升特征提取效率与准确性。 BERT增白是一种在文本语义搜索中有广泛应用的技术。该技术不仅提升了无监督语义矢量匹配的性能，还通过减少向量维度来降低内存使用，并提高如FAISS等矢量搜索引擎的检索效率。 这种方法最早由苏建林在其博客中提出。 重现实验结果所需准备如下： 1. 下载数据集： ``` $ cd data $ .download_datasets.sh $ cd .. ``` 2. 下载模型： ``` $ cd model $ .download_models.sh $ cd .. ``` 在完成下载后，`data`和`model`目录的结构如下： ``` ├── data │ ├── AllNLI.tsv │ ├── download_datasets.sh │ └── downstream │ ├── COCO │ ├── CR ```
     
  • 基于PyTorch的Bert模型实现
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    本项目采用Python深度学习框架PyTorch实现了预训练语言模型BERT，并在此基础上进行微调和应用开发。 基于PyTorch实现的BERT模型是一种预训练的自然语言处理模型，在大规模文本数据上进行预训练后可以通过微调适应各种NLP任务，如文本分类、语言生成、问答等。该代码包含以下主要组件：PositionalEncoding用于为输入序列添加位置信息；MultiHeadAttention多头自注意力机制捕捉不同单词之间的关系；PositionwiseFeedForward前馈神经网络增强模型的表达能力；TokenEmbedding词嵌入层将输入的单词索引转换为向量表示；SegmentEmbedding分割嵌入层表示句子的分割信息；PositionEmbedding位置嵌入层添加序列中单词的位置信息。TransformerLayer由多头自注意力和前馈神经网络组成。
     
  • PyTorch-Pretrained-BERT-Master_基于Python的BERT问答模型_BERT_
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    PyTorch-Pretrained-BERT-Master 是一个使用Python实现的BERT预训练模型库，专注于自然语言处理任务中的问答系统开发。 BERT预训练代码可用于语言模型的训练或进行文本分类、序列标注、问答等任务的继续训练。
     
  • BERT-NER-Pytorch：基于BERT的中文NER（Softmax, CRF, Span方法）
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    BERT-NER-Pytorch是一款利用Pytorch框架实现的基于BERT模型的中文命名实体识别工具，采用Softmax、CRF及Span三种方法进行实体抽取。 使用BERT的中文命名实体识别（NER）模型。数据集包括cner。 可用模型列表： - BERT + Softmax - BERT + CRF 需求版本：1.1.0，PyTorch < 1.5.0, cuda = 9.0, python3.6 输入格式采用BIOS标记方案，每个字符的标签为一行。句子用空行分隔。 例如： 美 B-LOC 国 I-LOC 的 O 华 B-PER 莱 I-PER 士 I-PER 运行代码在run_ner_xxx.py或run_ner_xxx.sh中修改配置信息。 模型文件结构如下： ``` ├── prev_trained_model | └── bert_base | | ├── pytorch_model.bin | | ├── config.json | | ├── vocab.txt | | └── ... ``` CLUENER结果：BERT在dev上的整体性能： - 准确性（实体） - 召回率
     
  • 用PyTorch从零实现Bert模型
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    本教程详细介绍了如何使用Python深度学习库PyTorch从头开始构建和训练BERT语言模型的过程，适合对自然语言处理和机器学习感兴趣的开发者。 BERT全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是由谷歌在2018年10月发布的语言表示模型，在自然语言处理领域具有里程碑式的意义。本资源使用Pytorch从零开始实现了经典的BERT模型，包括BertEmbeddings、BerPooler和Transformer的多头自注意力模块MultiHeadSelfAttention()以及前馈模块FeedForward()，其中FeedForward()中的激活函数为GELU()等详细代码。
     
  • BERT-PyTorch: 使用AMP在分布式PyTorch中训练BERT
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    简介：本文介绍了如何使用自动混合精度（AMP）技术，在分布式环境下利用PyTorch框架高效地进行大规模BERT模型的训练。 BERT对于PyTorch 该存储库提供了用于在PyTorch中对BERT进行预训练和微调的脚本。 目录概述： - 该实现基于Google的原始版本，并进行了优化。 - 存储库提供数据下载、预处理、预训练以及从Transformer模型派生出的双向编码器表示（BERT）的微调脚本。 主要区别在于： 1. 脚本集成了LAMB优化器，用于大批量培训； 2. 使用Adam优化器进行微调； 3. 采用融合CUDA内核以加速LayerNorm操作； 4. 利用NVIDIA Apex自动执行混合精度训练。 此外，此版本与NVIDIA实现之间的主要区别包括： - 脚本设计为在包含的Conda环境中运行； - 增强的数据预处理支持多线程处理，在可能的情况下； - 使用PyTorch AMP代替Apex进行混合精度培训； - 通过TensorBoard提供更好的日志记录功能，提高生活质量。
     
  • bert-event-extraction: ACE 2005中基于BERT的事件抽取任务的PyTorch实现-开源
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    bert-event-extraction 是一个使用 PyTorch 实现的项目，专注于运用 BERT 模型执行 ACE 2005 数据集上的事件抽取任务。该项目为开源性质，便于研究人员和开发者进行进一步研究与应用开发。 标题中的“bert-event-extraction”是一个基于Pytorch的项目，旨在利用BERT模型进行事件抽取任务，特别是针对ACE 2005数据集。事件抽取是自然语言处理（NLP）领域的一个关键任务，它涉及从文本中识别和分类出发生的事件，如“结婚”、“辞职”或“自然灾害”，这对于信息提取、新闻摘要和问答系统等应用至关重要。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google在2018年提出的一种预训练语言模型。通过Transformer架构实现了对文本的深度理解和双向信息流动，在多项NLP任务中取得了突破性的性能表现。在这个项目中，BERT被用作一个强大的特征提取器，帮助识别和分类文本中的事件。 项目描述提到的“ACE 2005”是指Automatic Content Extraction的2005版本，这是一个广泛使用的事件和实体标注数据集，包含了多种事件类型及丰富的实体信息（如人、组织、地点）及其关系。此数据集常用于评估与开发事件抽取算法。 该项目具有“开源软件”的标签，表明开发者可以自由地查看、使用、修改和分发代码，这对于研究者和开发者来说是一个宝贵的资源。用户可以通过项目的GitHub链接获取完整的代码实现及相关的文档说明等信息，对于学习模型的扩展功能非常有帮助。 在压缩包中，“bert-event-extraction-master”里包含以下内容： 1. 项目源代码：包括模型定义、训练脚本、数据预处理函数等。 2. 配置文件：可能包含模型参数和实验设置。 3. 数据集处理工具：用于加载及ACE 2005数据集的脚本。 4. 预训练模型：BERT模型权重，经过特定任务微调后提供使用。 5. 示例输入与输出：帮助理解模型工作方式及其预期结果。 6. README文件：项目概述、安装指南、使用方法和贡献说明。 通过研究这个项目，开发者不仅可以学习如何利用BERT进行事件抽取，还可以了解将预训练模型应用于实际任务的方法及处理大规模文本数据集的技巧。对于对NLP感兴趣的开发人员而言，这是一个实践与改进现有技术或者将其应用到自己项目的良好机会。
     
  • 基于PyTorch的Python BERT多标签文本分类实现
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    本项目采用PyTorch框架实现了基于BERT模型的多标签文本分类系统，适用于处理复杂文本数据，自动标注多个相关类别。 此仓库包含一个预训练的BERT模型在PyTorch中的实现，用于多标签文本分类。
     
  • 基于BERT的PyTorch命名实体识别（NER）源码
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    这段简介可以描述为：“基于BERT的PyTorch命名实体识别(NER)源码”是一个利用预训练语言模型BERT和深度学习框架PyTorch实现的高效准确的自然语言处理工具，专用于从文本中自动抽取实体信息。 伯特·纳尔使用Google的BERT进行CoNLL-2003命名实体识别任务。通过Python训练模型，并用C++进行推理。安装所需库需执行如下命令：`pip3 install -r requirements.txt`，随后运行脚本 `python run_ner.py --data_dir=data/ --bert_model=bert-base-cased --task_name=ner --output_dir=out_base --max_seq_length=128 --do_train --num_train_epochs 5 --do_eval --warmup_proportion=0.1`。训练完成后，BERT库在验证数据上的表现如下：PER类别的精确度为0.9677，召回率为0.9745。