28、自然语言处理中的预训练模型应用与BERT技术解析

最新推荐文章于 2025-11-25 11:25:43 发布
最新推荐文章于 2025-11-25 11:25:43 发布
阅读量36 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习实战指南 文章标签： 自然语言处理 BERT 预训练模型
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pandas7gardener/article/details/151604856

自然语言处理中的预训练模型应用与BERT技术解析

1. 使用预训练模型进行文本翻译

在文本翻译领域，大型科技公司如微软、谷歌和脸书拥有大量资源来收集文本翻译样本并训练复杂的变压器模型，但对于普通开发者而言，这并非易事。不过，Hugging Face 发布了多个预训练的变压器模型，可用于文本翻译，且在 Python 中使用这些模型非常简单。

1.1 英文到法文翻译示例 

from transformers import pipeline
translator = pipeline('translation_en_to_fr')
translation = translator('Programming is fun!')[0]['translation_text']
print(translation)

1.2 英文到其他语言翻译

同样的语法可用于英文到德文和罗马尼亚文的翻译。只需在创建管道时将 translation_en_to_fr 替换为 translation_en_to_de 或 translation_en_to_ro 。

1.3 其他语言翻译

对于其他语言，需使用更详细的语法来加载变压器和相应的分词器。以下是荷兰语到英语的翻译示例： 

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelF
订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
深入详解自然语言处理（NLP）中的语言模型：BERT、GPT及其他预训练模型的原理与应用
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
01-10 1945
【自然语言处理】——深入详解自然语言处理（NLP）中的语言模型：BERT、GPT及其他预训练模型的原理与应用
自然语言处理之语法解析：BERT模型原理与应用
zhubeibei168的博客
10-24 830
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它研究如何让计算机理解、解释和生成人类语言。NLP技术广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、语音识别等场景。随着深度学习的发展，NLP领域取得了显著的进展，模型的准确性和效率都有了大幅提升。
自然语言处理中的预训练模型：BERT 及其变体的应用
数字魔方操控师的博客
05-02 955
BERT 模型基于 Transformer 架构，Transformer 是一种基于自注意力机制（Self - Attention）的深度学习架构，具有并行计算能力强、能够有效捕捉长序列依赖关系等优点。自注意力机制可以自动学习文本中每个位置与其他位置之间的关联程度，从而更好地理解文本的语义结构。在 Transformer 中，编码器和解码器都由多个堆叠的自注意力层和前馈神经网络层组成。
自然语言处理预训练技术实践--BERT 预训练模型及文本分类
学习中
09-29 2181
自然语言处理预训练技术实践--BERT 预训练模型及文本分类
预训练模型与ChatGPT：自然语言处理的革新与前景
热门推荐
张彦峰的博客
12-01 5万+
主要涵盖了ChatGPT的背景、NLP学习范式的演进、预训练方法的详细介绍以及OpenAI的GPT系列模型的概述。旨在提供一个全面的认知和理解，以帮助读者更好地了解ChatGPT以及与之相关的NLP领域的发展。
干货|深入解析预训练模型BERT：基于Transformer的双向编码器及其在自然语言处理中的应用
2401_84204413的博客
07-03 1009
BERT模型技术解析与应用概览 摘要：BERT作为基于Transformer架构的预训练语言模型，通过多层编码器整合Tokenization、多元Embedding机制和任务适配输出层，实现对文本双向上下文的高效捕捉。其核心技术包括WordPiece分词、动态遮盖的MLM任务和NSP任务预训练策略，支持多种下游任务微调（如文本分类、问答系统）。BERT的优势在于无监督预训练范式、广泛任务适应性和卓越性能表现，已成功应用于搜索优化、智能客服等场景。模型通过特有的三嵌入机制（Token/Position/Seg
自然语言处理之语言模型：BERT：BERT的训练数据与预处理
zhubeibei168的博客
06-03 1481
BERT, 即Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是由Google在2018年提出的一种预训练语言模型。它通过在大量未标注文本上进行预训练，学习到语言的深层语义表示，然后在特定的自然语言处理任务上进行微调，从而达到或超越了人类在多项NLP任务上的表现。BERT的创新之处在于其双向的编码方式和Transformer架构的使用，这使得模型能够理解上下文中的词语关系，而不仅仅是单向的序列信息。
【自然语言处理-NLP】 基于Bert模型的预训练文本分析
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
03-09 1146
内容将详细解析 BERT 的双向 Transformer 架构及其核心原理，并展示如何在 Hugging Face Transformers 框架中使用 BERT 进行文本分析与处理的示例代码。我们将首先阐述 BERT 的原理、预训练任务、在下游任务中的微调流程，然后给出一个可运行的文本分类（情感分析）示例，帮助你完整理解并上手使用。
自然语言处理之语言模型：BERT：BERT在文本生成中的应用
zhubeibei168的博客
06-03 975
文本摘要（Text Summarization）是将长篇文章或文档压缩成较短的版本，同时保留其主要信息和意义。NLP技术可以自动识别文本的关键点，生成摘要，这对于新闻文章、学术论文和报告的快速阅读非常有帮助。文本摘要是将长篇文章压缩成较短的版本。BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是由Google在2018年提出的一种预训练语言模型。
BERT模型：基本原理及在自然语言处理中的应用
m0_70066267的博客
07-24 1660
BERT是一种基于Transformer结构的预训练语言模型，旨在通过在大规模无标注文本数据上的训练，学习语言的深层双向表征。BERT的全称是“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”，其中“Bidirectional”表示其双向性，即模型能够同时考虑文本的前向和后向信息；“Encoder”表示BERT是一个编码器模型；“Representations”指模型生成的词向量表示；“Transformers”则是指模型的核心结构。
走向通用智能的大语言模型：具身、符号落地、因果与记忆的统一认知视角
nmdbbzcl的博客
11-23 1044
如果真要靠大语言模型（LLM）走向人工通用智能（AGI），缺的到底是什么？arXiv作者的态度很明确：今天的多模态大模型已经很强，但“聪明得很表面”，距离真正的“通用智能”还差一大截。
基于NLP语义解析的联储政策信号：强化学习框架下的12月降息概率回升动态建模
11-24 918
本文通过NLP模型对美联储官员演讲稿进行语义情感分析，结合强化学习算法构建政策决策模拟器，动态量化降息空间与劳动力市场、通胀风险的关联强度，分析多智能体博弈框架下12月议息会议的决策路径依赖性。
NLP基础(十)_词向量
weixin_48870215的博客
11-23 920
NLP基础(十)_词向量
Python高性能自然语言处理与SpaCy实战分享：大规模文本分析与性能优化经验
2501_94114950的博客
11-23 391
批量处理与多进程提升文本处理速度禁用不必要 pipeline 组件降低计算开销矢量化特征计算与缓存优化资源使用异步存储与清洗策略保证数据可靠性性能监控快速发现瓶颈并优化Python 结合 SpaCy，通过高性能文本处理、向量化特征计算和多进程优化，为大规模 NLP 和智能客服系统提供了稳定、高效且可扩展的解决方案。
基于 Bert 基本模型进行 Fine-tuned
最新发布
2401_84080967的博客
11-25 274
实验任务 微调 Bert 基础模型让其实现情感二分类，使用的数据集为 sst-2，其数据结构如下所示。 训练数据 67349 条，验证数据 872 条，测试数据 1821 条。SST-2 是自然语言处理（NLP）领域最经典的情感分类数据集之一，每个样本是单个句子（而非完整段落），标签为 0（负面）/1（正面），该数据集用于评估模型的句子级情感分类能力，是 NLP 领域的 “基准数据集” 之一 —— 几乎所有预训练模型（如 BERT、RoBERTa）都会在 SST-2 上做微调测试，以展示其文本理解性能。
React自然语言处理应用
2509_93948342的博客
11-23 272
React的组件化架构让这种集成变得相对简单，我们可以通过JavaScript库来实现NLP功能，而无需依赖复杂的后端服务。举个例子，市面上有不少轻量级的NLP库，比如compromise.js或TensorFlow.js的NLP模块，它们可以直接在浏览器中运行，减少了服务器压力。首先，我们得选一个合适的NLP库。compromise.js是一个不错的选择，它轻量且易于上手，支持基本的文本解析、词性标注和实体识别。假设我们要构建一个简单的React组件，用于分析用户输入文本的情感倾向。
国内主流大语言模型之比较
人机与认知实验室
11-25 798
的系统性对比分析，涵盖其核心技术特点、性能表现、应用场景、生态布局及战略定位等方面的异同。阿里千问胜在生态与开源，蚂蚁灵光赢在场景与行动力，百度文心强在中文内容，智谱清言优在知识严谨，DeepSeek专精于代码与垂直领域。智谱强调“可解释性”，幻觉较少。将深化“AI Agent”战略，从“聊天助手”转向“行动代理”，成为支付宝的智能入口。若能在MoE（混合专家）架构和垂直领域（如金融、法律）持续深耕，或成“小而美”的标杆。需解决幻觉问题，并在多模态（如视频生成）上突破，以应对字节、腾讯的竞争。
Tree of Thoughts：让大语言模型像人类一样思考
qq_44193969的博客
11-22 1009
摘要：Tree of Thoughts (ToT)是一种新型的大语言模型推理框架，通过构建解决方案树实现多步推理。论文以Game24游戏为例，展示了ToT如何通过生成-评估-选择的三步循环进行智能搜索：首先生成多个候选操作（如1+1=2），然后评估每个候选的前景（sure/likely/impossible），最后选择最优路径继续探索。相比传统方法，ToT能同时考虑多种可能性，支持回溯修正，显著提升复杂问题的解决能力。实验代码已开源，为理解大模型推理机制提供了新视角。
EAGLE-2：通过动态草稿树加速语言模型推理
11-24 128
现代 Large Language Models（LLMs）的推理过程既昂贵又耗时，而 speculative sampling 已被证明是一种有效的解决方案。大多数 speculative sampling 方法（例如 EAGLE）使用静态的 draft tree，并默认 draft token 的接受率仅依赖于其位置。有趣的是，我们发现 draft token 的接受率也依赖于上下文。本文在 EAGLE 的基础上提出了，该方法引入了一种新的技术用于 draft 建模。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值