基于bert BERT 谈问答系统的加速

最新推荐文章于 2025-03-28 11:26:20 发布
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分类专栏： 算法
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Google官网给出的基于Bert的run_classify.py，将text_a和text_b的高维深度特征抽取出来（如果取-2 layers，为128*768维），然后串起来，后接一个分类层。在线测试，128G的服务器上，1000条数据比对，大概需要40s.
用bert的feature_exact.py抽取高维特征，然后训练一个孪生的biRNN网络，将库中所有Q的feature事先计算好，不用索引加速的情况下，128G服务器上测试为4s（用索引加速更快）

自然语言处理之命名实体识别：BERT：7.基于BERT的命名实体识别模型训练
zhubeibei168的博客
04-16 615
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名、时间、货币等。这些实体在文本中往往具有特定的上下文意义，是理解文本内容的关键。
Python-基于知识图谱的问答系统BERT做命名实体识别和句子相似度分为online和outline模式
08-10
基于知识图谱的问答系统，BERT做命名实体识别和句子相似度，分为online和outline模式
bert模型加速
lcomecon的博客
12-01 591
加速 BERT 模型有多少种方法？从架构优化、模型压缩到模型蒸馏，最新进展详解！ - AI研习社的文章 - 知乎 方法： 架构改进：将原有的架构改进为更快的架构，例如，将 RNN 替换为 Transformer或CNN；使用需要较少计算的层等。当然也可以采用其他优化，例如从学习率和策略、预热步数，较大的批处理大小等； 模型压缩：通常使用量化和修剪来完成，从而能够在架构不变（或者大部分架构不变）的情况下减少计算总量； 模型蒸馏：训练一个较小的模型，该模型能够复制原始模型的行为。 ...
BERT面试题（大模型必问）
最新发布
weixin_72959097的博客
03-28 1054
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于。
基于BERT模型的知识库问答(KBQA)系统
bullnfresh的专栏
05-09 4591
一、介绍 本项目的主要目标是构建一个公共的知识库问答系统，从用户所提出的问题，对知识库进行检索，返回一个确定的答案，或者没有答案。项目代码、数据在这个地址中：链接: https://pan.baidu.com/s/1HvdVIvYIrvDaRBDl5p1oUw 提取码: a917 本项目所使用的数据集是已经被预处理好的三元组 ，有两个文件 nlpcc-iccpol-2016.kbqa.training-data，nlpcc-iccpol-2016.kbqa.testing-data，文件内容样式： 二
bert问答系统
qq_39783265的博客
04-09 1319
问答给出两部分数据，第一部分是问题，第二部分是包含答案的段落，目标是找到答案在段落中的开始和结束位置。上例重写了其父类的初始化init和前向传播forward两个函数，在整个网络结构的最后加入了一个全连接层来计算位置；其核心是用预测的位置与实际位置的差异计算误差函数。 上图的结构问题是情绪的类别，context就是段落，要求是让我们找段落中的答案。可应用到阅读理解中去。 ...
KBQA-BERT-CRF:基于知识图谱的问答系统
03-11
KBQA-BERT 基于知识图谱的问答系统，BERT做命名实体识别和句子相似度 介绍 本项目主要由两个重要的点组成，一是基于BERT的命名实体识别，二是基于BERT的句子相似度计算，本项目将这两个模块进行融合，构建基于BERT的KBQA问答系统。详细介绍，请看我的博客： : 环境配置 Python版本为3.6 pytorch版本为1.1.0 windows10 数据在Data中，更多的数据在[**NLPCC2016**](http://tcci.ccf.org.cn/conference/2016/pages/page05_evadata.html) 和 [**NLPCC2017**](http://tcci.ccf.org.cn/conference/2017/taskdata.php)。 目录说明 Input/data/文件夹存放原始数据和处理好的数据 1-sp
聊天机器人大模型，BERT的中文问答系统，用于中文问答的大模型训练代码
10-07
基于BERT的中文问答系统是一个结合了先进深度学习技术和自然语言理解能力的系统，它为各种应用场景提供了强大的中文问题应答能力。开发者在构建这样的系统时需要综合考虑数据处理、模型训练、评估以及部署等多方面...
基于ML.NET的BERT模型问答系统实现与应用
- 开发者可以通过访问这个地址来利用BERT模型进行自然语言处理相关的服务，例如问答系统。 5. **技术栈和相关工具**: - .NET Core和.NET Standard是微软提供的开源开发框架，它们用于构建跨平台的应用程序。 - ...
毕业设计：基于深度学习的中文问答系统.zip
10-23
【标题】基于深度学习的中文问答系统 在当今的信息化社会，中文问答系统已经成为智能助手、搜索引擎和在线教育等领域的关键技术。本项目“基于深度学习的中文问答系统”旨在利用现代机器学习技术，特别是深度学习，...
基于python(bert)深度学习文本相似度检测系统设计源码.zip
02-28
该项目是使用Python编程语言开发的一个深度学习文本相似度检测系统，主要基于BERT模型。BERT，全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是由Google在2018年提出的预训练语言模型，它在自然...
FinBERT-QA:使用预训练的 BERT 语言模型进行金融领域问答
05-29
FinBERT-QA：使用 BERT 回答金融问题 FinBERT-QA 是一个问答系统，用于从数据集的任务 2 中检索有金融段落。 请参阅获取更多信息。 该系统使用来自信息检索和自然语言处理的技术，首先使用 Lucene 工具包检索每个查询的前 50 个候选答案，然后使用预训练的模型的变新排列候选答案。 FinBERT-QA 从 Huggingface 的库构建并应用 Transfer and Adapt [ ] 方法，首先将预训练的 BERT 模型转移并微调到一般 QA 任务，然后使用 FiQA 数据集将该模型适应金融领域。 转移步骤在的数据集上使用微调的 BERT 模型 ，它从 TensorFlow 转换为 PyTorch 模型。 在三个排名评估指标（nDCG、MRR、Precision）上结果平均提高了约 20%。 Overview of the QA pipeline:
【EMNLP2019】最新5篇论文推荐，BERT，对话系统，知识图谱，注意力机制等.zip
11-08
【EMNLP2019】最新5篇论文推荐，主要涉及BERT，对话系统，知识图谱，注意力机制等。内容丰富，欢迎大家下载学习。
ChatBot:基于RNN，Transformer，Bert和GPT2的Pytorch生成ChatBot（对话系统）
03-22
Pytorch生成式聊天机器人（对话系统） 基于RNN，Transformer，Bert和GPT2 NLP深度学习 1.基于RNN的ChatBot（对话系统） 2.基于Transformer和Bert的ChatBot（对话系统） 3.基于Bert和GPT2的ChatBot（对话系统） 参考 [1] [2] [3] PS：数据集的格式是两列来自两个人的聊天句子。
知识图谱 问答系统
03-27
肖仰华-大规模概念图谱构建与应用 北大 Question Answering Over Knowledge Graph 腾讯-大规模知识图谱的构建与应用-苏州大学 KG Refinement by Knowledge Intensive Crowdsourcing 面向智能问答的知识获取 陈虹-知识图谱及其变种在行业实践中的应用与思考-ZTE中兴
BERT加速，BERT inference加速，BERT实用加速
_Hope_
04-28 1268
从头预训练一个针对的那1个任务的3层BERT， 保持预训练和inference时的一致性，速度加速4倍，精度不变。
自然语言处理(NLP)-4.3 BERT、T5与问答系统(BERT&T5&Question Answering)
Ogmx的博客
04-20 4236
1.概述 1.1 问答系统(Question answering) 基于上下文：输入问题和文本，输出答案；如阅读理解 封闭系统：直接输入问题，输出答案；如聊天机器人 1.2 迁移学习(Transfer learning) 定义：先在有大量训练数据的任务上预训练，再在下游任务上继续训练 1.3 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ...
把BERT的推断速度提升17倍
AI公园
01-23 6522
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：EMMA NING编译：ronghuaiyang导读微软刚刚开源了Transformer的突破性优化，大大提升了CPU和G...
使用预训练的bert large model实现问答系统源码（本地实现 question answer system）
qqqweiweiqq的博客
04-07 670
pre-trained bert model 预训练好的Bert模型 本地实现问答系统 用这条命令将bert下载到本地： model.save_pretrained("path/to/model")
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