16、基于BERT和多语言BERT的自然语言处理深度迁移学习

oo7890

于 2025-08-27 16:04:44 发布

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分类专栏：迁移学习赋能NLP 文章标签： BERT mBERT 自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/oo7890/article/details/151127110

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基于BERT和多语言BERT的自然语言处理深度迁移学习

在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）及其多语言版本mBERT展现出了强大的能力。本文将详细介绍BERT的应用以及mBERT在跨语言学习中的实践。

1. BERT基础与数据处理

在使用BERT进行任务之前，需要将数据转换为适合模型输入的特征。以下是具体的代码实现：

# Convert to features
(train_input_ids,train_input_masks,train_segment_ids,train_labels) = convert_examples_to_features(tokenizer, train_examples, max_seq_length=maxtokens) 
(test_input_ids,test_input_masks,test_segment_ids,test_labels) = convert_examples_to_features(tokenizer, test_examples, max_seq_length=maxtokens)
model = build_model(maxtokens)   
initialize_vars(sess)   
history = model.fit([train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids], train_labels,validation_data=([test_input_ids,