文章 2023-05-11 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】32 使用Transformers库的管道方式实现:加载指定模型+文本分类+掩码语言建模+摘要生成+特征提取+阅读理解+实体词识别

管道方式是Transformers库中高度集成的极简使用方式。使用这种方式来处理NLP任务,只需要编写几行代码就能实现。通过本例的练习可以使读者对Transformers库的使用快速上手。1 在管道方式中指定NLP任务Transfomers库的管道方式使用起来非常简单,核心步骤只有两步:(1)直接根据NLP任务对pipeline类进行实例化,便可以得到能够使用的模型对象。(2)将文本输入模型对象....

【Pytorch神经网络实战案例】32 使用Transformers库的管道方式实现:加载指定模型+文本分类+掩码语言建模+摘要生成+特征提取+阅读理解+实体词识别
文章 2023-05-11 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络实战案例】30 jieba库分词+训练中文词向量

1 安装jieba1.1 安装pip install jieba1.2 测试import jieba seg_list = jieba.cut("谭家和谭家和") for i in seg_list: printf(i);1.3 词向量在NLP中,一般都会将该任务中涉及的词训练成词向量,然后让每个词以词向量的形式型的输入,进行一些指定任务的训练。对于一个完整的训练任务,词向量的练大多发生...

【Pytorch神经网络实战案例】30 jieba库分词+训练中文词向量

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