【自然语言处理NLP】Bert预训练模型、Bert上搭建CNN、LSTM模型的输入、输出详解
一、BertModel的输入和输出 from transformers import BertModel bert=BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') out=bert(context, attention_mask=mask)...
【自然语言处理NLP】Bert中的特殊词元表示
在BERT中，<cls>和<sep>是特殊的词元（token），用于在输入序列中标记特定的位置和边界。 <cls>：它是表示序列开头的特殊词元，全称为"classification"。在BERT中，输入序列的第一个位置被标记为<cls>，用于表示整个序列的概括信息。在训练过程中，BERT模型学习使用<cls>...
训练你自己的自然语言处理深度学习模型，Bert预训练模型下游任务训练：情感二分类
基础介绍：Bert模型是一个通用backbone，可以简单理解为一个句子的特征提取工具更直观来看：我们的自然语言是用各种文字表示的，经过编码器，以及特征提取就可以变为计算机能理解的语言了下游任务：提取特征后，我们便可以自定义其他自然语言处理任务了，以下是一个简单的示例（效果可能不好，但算是一个基本流程）数据格式：模型训练：我们来训练处理句子情感分类的模型，代码如下import torch fro....
掌握 BERT：自然语言处理 (NLP) 从初级到高级的综合指南（2）
BERT的先进技术 当您精通 BERT 后，就该探索先进技术以最大限度地发挥其潜力。在本章中，我们将深入研究微调、处理词汇外单词、领域适应，甚至从 BERT 中提取知识的策略。 微调策略：掌握适应 微调 BERT 需要仔细考虑。您不仅可以微调最终分类层，还可以微调中间层。这使得 BERT 能够更有效地适应您的特定任务。尝试不同...
掌握 BERT：自然语言处理 (NLP) 从初级到高级的综合指南（1）
简介 BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）是 Google 开发的革命性自然语言处理 (NLP) 模型。它改变了语言理解任务的格局，使机器能够理解语言的上下文和细微差别。在本文中，我们将带您踏上从 BERT 基础知识到高级概念的旅程，并配有解释、示例和代码片段。 BERT简介 什么是 BERT？ 在不断发展的自然语言处理 (NLP) 领域，一项名为 BERT 的突...
用于自然语言处理的BERT-双向Transformers的直观解释
在这篇文章中，我们将使用一种直观的方法来理解NLP的发展，包括BERT。预训练策略使BERT如此强大和流行，并且BERT可针对大多数NLP任务进行微调。自然语言处理（NLP）算法的发展考虑一下如果你想学习一门新的语言，印地语。而且你很懂英语。首先是要在已知语言的上下文中理解新语言中每个单词的含义。您还将了解该语言的同义词和反义词，以获得更多的词汇量。这将帮助您理解语义或含义相关关系。这是Word....
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