Bert模型

最新推荐文章于 2025-03-29 15:34:35 发布
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分类专栏： 深度学习 NLP
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BERT模型是一种双向Transformer编码器，包括144个self-attention机制。在预训练阶段，它通过预测被遮挡的单词和判断句子间关系进行学习。在微调阶段，可以应用于特定的下游任务。BERT的输入包含Token Embeddings、Segment Embeddings和Position Embeddings。其中，Token Embeddings中的CLS标志用于分类任务，而Position Embeddings是学习得到的。模型的两个主要任务是：遮挡词汇预测和下一个句子预测，分别通过交叉熵损失函数进行优化。

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Bert模型： 无监督：预训练

                 有监督：微调

BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder， 

 

144个self-attention机制

离当前字的距离越远，相关程度越低

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BERT CLS
强化学习曾小健
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[CLS]就是classification的意思，可以理解为用于下游的分类任务。 主要用于以下两种任务： 单文本分类任务：对于文本分类任务，BERT模型在文本前插入一个[CLS]符号，并将该符号对应的输出向量作为整篇文本的语义表示，用于文本分类，如下图所示。可以理解为：与文本中已有的其它字/词相比，这个无明显语义信息的符号会更“公平”地融合文本中各个字/词的语义信息。 语句对分类任务：该任务的实际应用场景包括：问答（判断一个问题与一个答案是否匹配）、语句匹配（两句话是否表达同一个意思）等。对于该..
[NLP自然语言处理]谷歌BERT模型深度解析
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bert模型中的[CLS]、[UNK]、[SEP]
sueong的博客
09-07 3203
一般我们就用训练集出一个模型，然后可以在其他的代码里读取这个模型来使用。其他的代码就是所谓的下游任务（比如·什么分类、NER什么的）。BERT只是出一个词向量，这个向量不接任务你也看不出什么东西。这种分开训的就叫pipline，如果bert和下游任务一起训就叫end-to-end BERT 的输入可以包含一个句子对 (句子 A 和句子 B)，也可以是单个句子。此外还增加了一些有特殊作用的标志位： [CLS] 标志放在第一个句子的首位，经过 BERT 得到的的表征向量 C 可以用于后续的分类任务。 [SEP
NLP语言模型训练里的特殊向量
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在第 ( t ) 个时间步，只能看到 ( y_1, y_2, \ldots, y_{t-1} ) 这些前面的 token，不能看到未来的信息。，但它们出现在不同类型的 NLP 模型中，并承担不同的功能。在 Transformer 类模型中，DEC token 也。用于文本生成、机器翻译、问答任务（如 GPT、T5）。依赖“过去的输出”来预测下一个词，典型的自回归结构。，但它们的使用方式略有不同，取决于具体的模型和任务。这两种损失都用于 NLP 任务，但应用场景不同。，并在训练过程中通过梯度下降不断优化。
Bert 中[CLS]的意义
xiaomi5410的博客
05-15 2513
BERT 【CLS】意义
BERT中CLS效果真的好嘛？这篇文章告诉你答案
zenRRan的博客
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点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！作者信息Elesdspline目前从事NLP与知识图谱相关工作。来自：AI自然语言处理与知识图谱  要说自然语言处理在18年最夺目闪耀的是什么事情...
BERT模型部署和服务化的实战指南
10-14
内容概要：本文详细介绍了BERT模型的技术背景及其在不同应用场景下的部署流程。文中讲解了预训练与微调阶段的具体操作，探讨了环境配置与Docker容器化的方法。此外，通过示例演示如何使用Flask和FastAPI构建BERT服务...
自然语言处理之BERT模型算法、架构和案例实战.pptx
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自然语言处理之BERT模型算法、架构和案例实战 本书《自然语言处理之BERT模型算法、架构和案例实战》是一本全面深入介绍BERT模型在自然语言处理领域的书籍。通过对BERT模型的算法原理、架构设计和实际应用案例的详细...
BERT模型实战1
08-03
BERT 模型实战 1 本资源主要介绍了 BERT 模型的基本组成和实现细节，涵盖了自注意机制、多头机制、位置信息表达、LayerNormalize、Decoder 和训练 BERT 等方面。 BERT 基本组成 BERT 模型的基本组成是一个 Seq2...
毕业设计-Python实现基于BERT模型的中文文本情感分类项目源码+操作过程.zip文件
04-06
要基于BERT模型实现中文文本情感分类项目，你可以按照以下步骤进行： 1. **数据准备**： - 准备标注好情感类别的中文文本数据集，可以使用情感分类数据集如THUCNews、ChnSentiCorp等。 - 将数据集分为训练集、...
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"基于BERT模型的科技政策文本分类研究" 本研究旨在探索基于BERT模型的科技政策文本分类方法，以降低人工处理的成本，提高政策匹配的效率。通过对科技政策文本数据进行自动分类，利用BERT深度学习模型，结合TextRank...
BERT的[CLS]有什么用
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BERT中的CLS效果怎么样
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首先BERT中的CLS向量是通过自注意力机制将所有token向量加权求和， 原论文中这样说：每个序列的第一个标记始终是特殊分类嵌入（[CLS]）。该特殊标记对应的最终隐藏状态（即， Transformer 的输出）被用作分类任务中该序列的总表示。对于非分类任务，这个最终隐藏状态将被忽略。 那么如果是将该序列分类，用CLS接一个全连接是不错的选择；如果要提取sentence embedding，其效果还不如所有token embedding然后池化操作（mean or max），还有一个比较不错的trick，
bert中的cls和sep等等
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bert中 [CLS] 和 [SEP]怎么使用
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07-04 3182
在BERT中，`[CLS]` 和 `[SEP]` 是特殊的标记（tokens），用于表示句子的开始和结束，或者在处理多个句子时进行分隔。在训练过程中，BERT学会将`[CLS]`标记用于句子分类任务，例如情感分析。在处理多个句子时（例如，在问答任务或自然语言推理任务中），`[SEP]`应放置在每个句子的结尾。总之，使用`[CLS]`和`[SEP]`标记的关键在于确保它们分别出现在输入序列的开头和句子的末尾。要注意的是，在处理单个句子时，也需要在句子末尾添加一个 `[SEP]` 标记。
bert中 [CLS] 和 [SEP] 表示什么意思？
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[CLS] 和 [SEP] 是 BERT 中的两个特殊标记符号，在 BERT 的输入文本中起到特殊的作用。 [CLS] 是 "classification" 的缩写，在文本分类任务中，它通常表示句子或文档的开头。在 BERT 中，[CLS] 对应着输入文本中第一个词的词向量，输出层中的第一个神经元通常会被用来预测文本的类别。 [SEP] 是 "separator" 的缩写，它通常表示句子或文档的结...
BERT模型的输出格式探究以及提取出BERT 模型的CLS表示，last_hidden_state[:, 0, :]用于提取每个句子的CLS向量表示
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最近使用自己的数据集对bert-base-uncased进行了二次预训练，只使用了MLM任务，发现在加载训练好的模型进行输出CLS表示用于下游任务时，同一个句子的输出CLS表示都不一样，并且控制台输出以下警告信息。说是没有这些权重。
为什么BERT在第一句前会加一个[CLS]标志?
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前提： 分类任务 BERT在第一句前会加一个[CLS]标志，最后一层该位对应向量可以作为整句话的语义表示，从而用于下游的分类任务等。 为什么选它表示整句话语义？ 因为与文本中已有的其它词相比，这个无明显语义信息的符号会更“公平”地融合文本中各个词的语义信息，从而更好的表示整句话的语义。 具体来说，self-attention是用文本中的其它词来增强目标词的语义表示，但是目标词本身的语义还是会占主要部分的，因此，经过BERT的12层，每次词的embedding融合了所有词的信息，可以去更好的表示自己
为什么在BERT中“＜cls＞”词元是整个输入语句的表示？
彬彬侠的博客
02-27 718
在BERT中，虽然[CLS]（或"<cls>"）看上去只是被放在输入序列最前面的一个特殊词元，但它在模型设计和训练过程中被赋予了“表示整句信息”的角色。换句话说，在BERT的自注意力机制中，每个位置（包括"[CLS]"的位置）都会与句子中所有其他词元进行交互。因此，最终在"[CLS]"位置所得到的向量，不仅包含了"[CLS]"本身的信息，也融合了整个输入句子的上下文信息。在BERT的多层自注意力机制中，"[CLS]"的向量会与整句中的所有词交互，学习到整个句子的上下文信息。它在BERT架构和训练过程中就是为
bert模型
03-08
### BERT模型概述 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的语言表示模型，旨在解决自然语言处理中的多种任务。该模型通过引入双向编码器来捕捉输入序列的上下文信息[^1]。 #### 模型结构详解 BERT的核心在于其独特的网络架构设计： - **Embedding 层**：负责将输入文本转换成向量形式。这一步骤不仅考虑词本身的含义，还结合位置信息以及句子间的关系。 - **Encoder 层**：由多层自注意力机制构成，每层都包含了前馈神经网络组件。此部分实现了对整个句子甚至文档级别的语义建模，从而赋予了模型强大的泛化能力。 - **Pooler 层**：用于特定下游任务时提取固定长度特征向量，比如分类问题中获取整句表征[^2]。 这种深度双向架构允许同一个预训练好的BERT模型可以被广泛应用于不同的NLP场景下，如情感分析、问答系统构建等[^3]。 ### 实现简单BERT分类模型案例 下面展示如何利用Python编程环境配合TensorFlow框架快速搭建并测试一个基础版的BERT二元分类器实例： ```python import tensorflow as tf from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification # 加载预训练权重与分词工具 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') def predict(texts): inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="tf") outputs = model(**inputs) predictions = tf.nn.softmax(outputs.logits, axis=-1).numpy() return predictions.argmax(axis=1) sample_texts = ["I love programming.", "This movie is terrible."] print(predict(sample_texts)) ``` 上述代码片段展示了怎样加载预先训练完成的基础版本BERT模型，并定义了一个预测函数`predict()`来进行简单的文本分类操作。这里选取了一些样例数据作为输入进行了演示。
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