采用Bert进行中文分词

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BERT分词，wordpiece，BPE，jieba，pkuseg
DecafTea的博客
03-08 5342
BERT分词 摘自： https://blog.youkuaiyun.com/u010099080/article/details/102587954 BERT 源码中 tokenization.py 就是预处理进行分词的程序，主要有两个分词器：BasicTokenizer 和 WordpieceTokenizer，另外一个 FullTokenizer 是这两个的结合：先进行 BasicTokenizer 得到一个分得比较粗的 token 列表，然后再对每个 token 进行一次 WordpieceTokenizer，
BERT分词器全面解析：从Tokenizer到模型推理的完整实践指南
weixin_41645791的博客
11-21 3596
而BERT的核心输入预处理工具之一——分词器（Tokenizer），在模型的成功应用中扮演了至关重要的角色。BERT分词器是预训练模型中不可或缺的一环，其主要作用是将自然语言文本转化为模型可处理的输入格式。在实际应用中，合理配置分词器的参数，并结合模型的需求进行预处理，能够显著提升模型的推理效率与性能。通过理解 outputs 的内容和结构，可以根据任务需求灵活提取需要的特征，应用于各种自然语言处理任务。在BERT模型中，分词器的作用是将自然语言文本转换为模型可以理解的输入格式。
使用Bert对含有数组、字母的中文文本分词（每个字母、数字都分词）【最细力度】
u013250861的博客
09-26 1160
序列标注任务 BERT 分词器可能会导致标注偏移， 用 char-level 来 tokenize。
从零开始进行模型微调训练(基于BERT的中文评价情感分析)
最新发布
konuodiodaww的博客
06-18 955
如何使用 Hugging Face 的 BERT 模型进行中文评价情感分析的微调训练，从加载数据集、制作 Dataset、词汇表操作、模型设计、自定义训练，到最后的效果评估与测试，逐步讲解了整个微调过程
WordSeg:BiLSTM \ BERT \ Roberta（+ CRF）模型的PyTorch实现，用于中文分词
03-27
中文分词 本项目为中文分词任务baseline的代码实现，模型包括 BiLSTM-CRF 基于BERT的+ X（softmax / CRF / BiLSTM + CRF） 罗伯塔+ X（softmax / CRF / BiLSTM + CRF） 本项目是的项目。 数据集 数据集第二届中文分词任务中的北京大学数据集。 模型 本项目实现了中文分词任务的baseline模型，对应路径分别为： BiLSTM-CRF BERT-Softmax BERT-CRF BERT-LSTM-CRF 其中，根据使用的预训练模型的不同，BERT-base-X模型可转换为Roberta-X模型。 要求 此仓库已在Python 3.6+和PyTorch 1.5.1上进行了测试。 主要要求是： tqdm scikit学习 火炬> = 1.5.1 :hugging_face: 变压器== 2.2.2 要解决环境问题，请运行：
中文分词最佳记录刷新了，两大模型分别解决中文分词及词性标注问题丨已开源...
量子位
07-10 1089
伊瓢 发自 中关村量子位 报道 | 公众号 QbitAI中文分词的最佳效果又被刷新了。在今年的ACL 2020上，来自创新工场大湾区人工智能研究院的两篇论文中的模型，刷新了这一领域的成绩...
基于BERT的中文阅读理解多步注意力网络
12-25
基于BERT的中文阅读理解多步注意力网络，周志善，闫丹凤，阅读理解是当前自然语言理解中一个重要的任务,它可以很好的衡量一个自然语言处理模型的能力。为了促进阅读理解任务的发展,有很多�
使用Python实现中文TaCL-BERT的命名实体识别与分词技术
05-14
使用Python实现基于中文TaCL-BERT的命名实体识别和中文分词技术，需要选择合适的预训练模型、准备高质量的标注数据集、进行模型的微调和预处理，最终实现准确的NER和分词。这项技术在信息提取、文本分析、智能问答等...
Python基于预训练大模型BERT微调完成的词语切分中文分词任务源代码+数据集
04-26
在进行中文分词任务时，我们通常会采用预训练好的BERT模型，然后在特定的分词任务上对其进行微调。微调的过程是通过在目标任务的数据集上对预训练模型进行少量的额外训练，使其适应新的任务需求。在这个过程中，我们...
中文分词词库整理.7z
06-30
中文分词是自然语言处理（NLP）领域中的基础任务，它是将连续的汉字序列切分成具有语义意义的词语序列。在这个“中文分词词库整理.7z”压缩包中，包含的可能是一个精心整理的中文词汇集合，用于支持各种中文分词算法...
从jieba分词到BERT-wwm——中文自然语言处理（NLP）基础分享系列（3）
weixin_49518391的博客
09-07 769
要让电脑或是任何NLP 模型理解一篇新闻标题在说什么，我们要转换成它熟悉的形式：数字。在中文的语言特征里，文档的基本单位主要由词构成。中文文档的数字表示时，通常需要先做分词以及词的编码。借助 Jieba 这个中文分词工具，可以轻松实现中文的分词。 完成分词之后，就可以进行文档的数字化表示。 可用的方法有很多，我们首先从常用的 TF-IDF文档向量表示方法入手。TF-IDF是一种向量空间模型（VSM：Vector Space Model）。
泰语BERT模型-预训练模型-分词模块
09-18
预训练语言模型，可用于文本分类等NLP任务，序列标注任务，情感分析任务，采用业界通用的技术实现，接下游文本分类，序列标注，情感分析等任务，性能良好
何使用BERT模型实现中文的文本分类
古月哲亭
07-16 2998
原文网址：https://blog.youkuaiyun.com/Real_Brilliant/article/details/84880528 如何使用BERT模型实现中文
通过transformers的BertTokenizer做中文文本编码时，是否需要先对中文文本做分词处理
hahaha_1112的博客
08-12 567
对于使用 BERT 模型处理中文文本，你不需要额外的手动分词处理。直接使用 BERT 分词器的。
BERT 是如何分词的
热门推荐
Alan Lee
05-19 2万+
BERT 是如何进行分词的 BERT 表示 Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是 Google 于 2018 年发布的一种语言表示模型。该模型一经发布便成为争相效仿的对象，相信大家也都多少听说过研究过了。本文主要聚焦于 BERT 的分词方法，后续再谈模型实现细节。 BERT 源码中 tokenization.py 就是预...
使用bert进行中文文本分类
julac的博客
12-07 3938
使用bert进行中文文本分类
bert中的分词
weixin_30344795的博客
02-25 1400
直接把自己的工作文档导入的，由于是在外企工作，所以都是英文写的 chinese and english tokens result input: "我爱中国"，tokens:["我","爱","中","国"] input: "I love china habih", tokens:["I","love","china","ha","##bi","##h"] (here "##bi"...
基于BERT+BiLSTM+CRF做中文分词
KyireIrvingcurry的博客
06-06 3325
本文是一次基于BERT+BiLSTM+CRF做中文分词的具体流程，方便自己查看，如有错误的地方，还请各位不吝赐教！
Bert模型实现中文新闻文本分类
Liuyan_analysis的博客
06-20 2248
Bert模型实现文本分类，代码实现。
bert怎么分词
03-10
### 使用 BERT 进行分词 为了使用 BERT 模型进行中文或英文分词，需先加载相应的 BERT 分词器 `BertTokenizer` 和模型 `BertModel`。对于本地存储的 BERT 模型，可以通过提供模型路径来完成加载。 ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel print("加载 BERT 模型和分词器...") tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('D:\\bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('D:\\bert-base-chinese') ``` 这段代码展示了如何从指定路径加载预训练好的 BERT 中文模型及其对应的分词器[^1]。 当处理特定文本时，BERT 的分词过程会将输入字符串转换成一系列 token ID 列表，这些 IDs 可用于后续的编码操作。下面是一个具体的例子： ```python text = "62号汽车故障报告综合情况: 故障现象: 加速后，放开油门，发动机熄火。" tokens = tokenizer.tokenize(text) token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) print(f"原始文本长度: {len(text)}") print(f"分词后的 tokens 数量: {len(tokens)}") print(f"分词结果: {tokens}") ``` 上述代码片段演示了如何利用已加载的分词器对一段描述车辆问题的文字进行精细粒度的分割，其中每个字符（包括数字、标点符号）都被视为独立单元处理[^4]。 值得注意的是，在实际应用中可能还需要考虑更多的细节设置，比如最大序列长度等参数调整，这取决于具体应用场景的需求[^3]。 #### 英文分词实例 同样地，如果要针对英文文本执行相同的操作，则只需更改所使用的预训练模型名称即可获得适用于英语环境下的分词工具。例如采用 `bert-base-uncased` 或其他适合英文的版本。 ```python english_tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') sentence = "This is an example sentence." eng_tokens = english_tokenizer.tokenize(sentence) print(eng_tokens) ``` 此部分介绍了基于不同语言需求选择合适的预训练模型来进行有效分词的方式[^2]。
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