bert的一系列资料

最新推荐文章于 2025-06-09 23:51:05 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-09 23:51:05 发布 · 533 阅读 · 2 ·
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BERT 实战
aliceyangxi1987的博客
09-22 1134
上一篇我们学习了 BERT 的原理，这里我们将它应用在 NER 实战上，我们在前面课程中也学习过 NER，这里我们用同样的数据集来看如何应用 BERT，大家可以与前面的模型进行比较。 另外推荐大家使用 Google 的云端 Jupyter Notebook 开发环境 Colab，自带 TensorFlow、Matplotlib、NumPy、Pandas 等深度学习基础库，还可以免费使用 GPU、T...
BERT系列模型
奇点Peter
03-18 275
¶学习了什么是ELMo.ELMo是2018年3月由华盛顿大学提出的一种预训练语言模型.ELMo在6种NLP测试任务中有很大的提升表现.学习了ELMo的结构.ELMo架构总体上采用了双向双层LSTM的结构.最底层的Embedding模块.中间层的双向双层LSTM模块.最上层的特征融合模块.学习了ELMo的预训练任务.ELMo的本质思想就是根据当前上下文对word embedding进行动态调整的语言模型.ELMo的预训练是一个明显的两阶段过程.
Bert-实战
夜阑卧听风吹雨，铁马是你，冰河也是你。
09-18 2616
参考BERT fine-tune 终极实践教程 Bert 实战 bert在主要分为两个任务：一、训练语言模型和预训练部分（run_pretraining.py），二、训练具体任务的fine-turning部分(run_classifier.py适用于分类情况/run_squad.py适用于问答情况) 一、 下载预训练模型， 预训练模型可以在google的开源界面找到，对于中文可以直接下载对应...
一文吃透情绪分析：手撸 MLP、CNN 到 BERT 微调全流程
最新发布
网罗天下方法，方便你我开发！！！
06-09 1421
过去，我们训练机器学习模型就像手工打磨，每一个任务都要从头来。后来，深度学习加入战局，模型变得更复杂，但还是得“重头再来”。直到“预训练-微调”范式的出现，才终于让开发者可以站在“巨人的肩膀上”搞事情。
BERT使用详解(实战)
weixin_34032827的博客
02-20 4079
BERT模型，本质可以把其看做是新的word2Vec。对于现有的任务，只需把BERT的输出看做是word2vec，在其之上建立自己的模型即可了。 1，下载BERT BERT-Base, Uncased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters BERT-Large, Uncased: 24-layer, 1024-hidden, 16-he...
【深度学习】bert实战
m0_75011295的博客
01-24 754
现有七千多条关于酒店服务的评论，好平用0表示，差评用1表示。利用这些数据训练出一个模型，可以根据输入的评论判断此评论是好评还是差评。
BERT实战（更新中）
weixin_43243315的博客
08-30 627
BERT实战（更新中） 关于BERT理论和源码分析系列：BERT相关(更新中) 关于Transformer系列：Transformer相关 BERT实战——（1）文本分类 BERT实战——（2）序列标注 BERT实战——（3）问答任务-多选问答 BERT实战——（4）问答任务-抽取式问答 ...
BERT
04-01
在“BERT-main”这个压缩包中，很可能包含了使用Jupyter Notebook编写的一系列教程或者研究代码，用于介绍BERT模型的基本原理，展示如何预训练BERT，以及如何将其应用到不同的NLP任务中。可能包含的文件有： 1. **...
Bert文本分类实战（附代码讲解）
热门推荐
Python，数据分析，机器学习，深度学习
03-25 2万+
一、Bert简介 BERT全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是google最新提出的NLP预训练方法，在大型文本语料库（如维基百科）上训练通用的“语言理解”模型，然后将该模型用于我们关心的下游NLP任务（如分类、阅读理解）。 BERT优于以前的方法，因为它是用于预训练NLP的第一个**无监督，深度双向**系统，从名字我们能看出该模型两个核心特质：依赖于Transformer以及双向，同时它也是木偶动画《芝麻街》里面的角色，
Bert实战：使用Bert实现文本分类。
AI浩
10-25 2万+
1、简介 最近使用Bert实现了文本分类，模型使用的是bert的base版本。本文记录一下实现过程。 数据集：cnews，包含三个文件，分别是cnews.train.txt、cnews.test.txt、cnews.val.txt。类别包含10类，分别是：体育、娱乐、家居、房产、教育、时尚、时政、游戏、科技、财经。 代码参考：https://github.com/BeHappyForMe/Multi_Model_Classification，对代码的一些部分作了修改和注解。关注公众号“AI小浩”，回复“be
bert模型蒸馏实战
donruo的博客
06-30 1620
由于bert模型参数很大，在用到生产环境中推理效率难以满足要求，因此经常需要将模型进行压缩。常用的模型压缩的方法有剪枝、蒸馏和量化等方法。比较容易实现的方法为知识蒸馏，下面便介绍如何将bert模型进行蒸馏。一、知识蒸馏原理模型蒸馏的目的是用一个小模型去学习大模型的知识，让小模型的效果接近大模型的效果，小模型被称为student，大模型被称为teacher。知识蒸馏的实现可以根据teacher和student的网络结构的不同设计不同的蒸馏步骤，基本结构如下所示： 损失函数需要计算两个部分，cross entr
Bert实战（基于PyTorch）
weixin_43421371的博客
05-29 1785
利用Bert进行特征提取
BERT(5)---实战[BERT+CNN文本分类]
orangerfun的博客
03-19 1万+
1. 模型介绍 获取bert模型最后的token-level形式的输出(get_sequence_output)也就是transformer模型最后一层的输出，将此作为embedding_inputs，作为卷积的输入；用三个不同的卷积核进行卷积和池化，最后将三个结果concat，三种不同的卷积核大小为[2, 3, 4]；每种卷积核的数量都为128个；卷积流程类似下图所示，但实际上有所区别，下图表示...
【HuggingFace】BERT实战：从原理到分类应用（附代码讲解）
2504_90578160的博客
06-05 1117
摘要：本文系统介绍了BERT模型的核心原理与应用实践。首先概述了BERT作为首个双向Transformer语言模型的特点，包括其掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)的预训练机制。然后梳理了从One-Hot到Word2vec再到BERT的NLP技术演进历程。重点解析了BERT在文本分类、命名实体识别等任务中的应用方法，并提供了基于IMDb数据集的文本分类实战代码示例（包括数据加载、分词处理、模型预测全流程）。文章指出直接使用预训练BERT分类效果有限，需要微调提升性能，为后续优化实践奠定了基础。
BERT 模型微调实战：使用Transformers微调BERT模型实现问答和文本分类任务
FrenzyTechAI的博客
07-27 2万+
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的自然语言处理模型，由Google于2018年发布。BERT模型的核心是Transformer编码器，它可以在大规模语料库上进行无监督预训练，然后通过微调在各种NLP任务上进行微调。BERT模型是一种双向的深度学习模型，它可以同时考虑上下文中的所有单词，从而更好地理解句子的含义。BERT模型已被证明在多项NLP任务上取得了最佳结果，包括问答、文本分类、命名实体识别等。
Bert 实战--学习资料的搜集
忆_恒心的博客
10-24 1202
如何将Bert进行动态量化 BERT，或者说Transformers的双向嵌入表示法，是一种预训练语言表示法的新方法，可以在许多流行的自然语言处理（NLP）任务（例如问题解答，文本分类） PyTorch中的动态量化支持将浮点模型转换为具有静态int8或float16数据类型的权重和动态量化激活的量化模型。当权重量化为int8时，激活（每批）动态量化为int8。在PyTorch中，我们有torch.quantization.quantize_dynamic API，该API用仅动态权重的量化版本替换指定的
bert使用
weixin_41179697的博客
01-28 525
bert安装： 首先安装tensorflow，然后安装bert的包 这里好像有个坑是bert适用的tensorflow版本要小于2，但是直接安装的话应该是比较新的tensorflow版本，所以最好安装的时候注意一下。 pip install tensorflow pip install bert-serving-server pip install bert-serving-client #镜像安装：pip install bert-serving-server -i https://pypi.tuna.t
BERT 原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
06-09 1058
BERT 原理与代码实战案例讲解 1. 背景介绍 1.1 自然语言处理的发展历程 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能的一个重要分支,旨在让计算机能够理解、处理和生成人类语言。N
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