使用bert多个句子拼接作为输入的代码实现

2024-08-29

使用BERT进行情感分类预测及代码实例

文章目录 0. BERT介绍 1. BERT配置 1.1. clone BERT 代码 1.2. 数据处理 1.2.1预训练模型 1.2.2数据集训练集测试集开发集 2. 修改代码 2.1 加入新的处理类 2.2 处理类注册 3. 运行代码 4. 分类预测 4.1 修改参数, 进行预测 4.2 得到类别 5. 运行问题 5.1 出现内存不够 6. 源码 GITHUB 地址 0. BERT介绍 google 在2018年放出的大杀器, 作为当前NLP的最新技术,此模型在NLP的多个上游下游问

BERT预训练模型的演进过程！(附代码)

1. 什么是BERT BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的.模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation. Bert最近很火,应该是最近最火爆的A

kindeditor编辑器里面 filterMode为false时候，允许输入任何代码

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Python用户输入和代码注释

一.用户输入若你安装的是Python3.x版本,当你在Python IDLE(编辑器) 中输入以下代码: name = input('用户名:') print('Hello',name) 保存并执行后你会发现程序在等待你输入,只有你输入了信息,程序才会继续执行打印. 若你安装的是Python2.x版本,那你在Python IDLE(编辑器) 中应输入以下代码: name = raw_input('用户名:') print 'Hello',name 注意:不管是 Python2.x 还是 Pyt

使用BERT模型生成句子序列向量

之前我写过一篇文章,利用bert来生成token级向量(对于中文语料来说就是字级别向量),参考我的文章:<使用BERT模型生成token级向量>.但是这样做有一个致命的缺点就是字符序列长度最长为512(包含[cls]和[sep]).其实对于大多数语料来说已经够了,但是对于有些语料库中样本的字符序列长度都比较长的情况,这就有些不够用了,比如我做一个法院文书领域预测任务,里面的事实部分许多都大于1000字,我做TextCharCNN的时候定义的最大长度为1500(能够涵盖百分之95以上的样本).

C++字符串拼接和输入

一 .char类型字符串以空字符结尾 1.以空字符结尾,空字符被写作\0,其ASCII码为0,用来标记字符串的结尾. char dog[4]={'a','b','c','d'} //不是一个字符串 char cat[4]={'a','b','c','\0'} //是一个字符串这两个都是char数组,空字符对c-风格字符串很重要.C++有很多处理字符串的函数,其中包括cout这些函数.他们都是逐个地处理字符串中的字符,直到遇到空字符为止. 2.只需使用一个引号括起来的字符串即可,这种字符串称

使用JQuery统计input和textarea文字输入数量代码

本文主要介绍了jQuery实现统计输入文字个数的方法,需要的朋友可以参考下. HTML部分: <input type="text" value="我是输入的文字" maxlength="10" id="detail1"/> 0/10</p&

jquery.cookie.js && java后台代码操作cookie实现记住当前用户输入信息代码

下载jquery.cookie.js地址看这里:http://pan.baidu.com/s/1gdCPaN5 //初始化页面时验证是否记住了密码 $(document).ready(function() { if ($.cookie("rmbUser") == "true") { //判断上次登陆是否已记住密码 $("#rmbUser").attr("checked", true); //设置记住密码复选框选中 //$.

VSCode中快捷输入HTML代码

VSCode中有一些快捷编辑HTML的方法,能大大提高工作效率,在这记录一些. 1.输入html:5,然后按tab键或enter键,效果如下:  <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" conte

Python-模拟键盘输入的代码片段

特别说明:要先安装pywind32类库!!! import win32apiimport win32conimport win32guifrom ctypes import *import time Str_Upders='!@#$%^&*()_+QWERTYUIOP{}|ASDFGHJKL:"ZXCVBNM<>?' Uper_Code=['~','!','@','#','$','%','^','&','*','(',')','_','+','Q','W','E','

【Android】事件输入系统-代码层次解读

本文基于Android-4.0 理论层次解读请看:www.cnblogs.com/lcw/p/3373214.html 如何管理各种驱动设备在理论中谈到EventHub,这个一看就是一个做实事的,肯定不是领导,哪它的领导是谁呢? 从以下几方面来分析此问题: 每个功能模块是怎么产生的? 读取设备输入流程? 事件分发流程? 各个功能模块是怎么产生的? 先看一下每个模块的工作职责:EventHub, InputReader, InputManager... 模块功能 EventHub 它是系统中所

C#文件和文件夹输入输出流代码

1.建立一个文本文件 public class FileClass { public static void Main() { WriteToFile(); } static void WriteToFile() { StreamWriter SW; SW = File.CreateText(@"c:\MyTextFile.txt"); SW.WriteLine("God is greatest of them all"); SW.WriteLine("T

Python学习-用户输入和字符串拼接

用户输入和字符串拼接 #用户输入和字符串拼接username=input("username:")age=int(input("Age:")) #转换整数型job=input("Job:") #多行输出方式一: info='''------UserInfomation-----Name:%sAge:%dJob:%s'''%(username,age,job)print(info)#用%占位符,%s-字符串,%d-整数,$f-浮点方式二:

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史（转载）

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记写文章从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史张俊林你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很

基于N-Gram判断句子是否通顺

完整代码实现及训练与测试数据:click me 一.任务描述自然语言通顺与否的判定,即给定一个句子,要求判定所给的句子是否通顺. 二.问题探索与分析拿到这个问题便开始思索用什么方法来解决比较合适.在看了一些错误的句子之后,给我的第一直觉就是某些类型的词不应该拼接在一起,比如动词接动词(e.g.我打开听见)这种情况基本不会出现在我们的用语中.于是就有了第一个idea基于规则来解决这个问题.但是发现很难建立完善的语言规则也缺乏相关的语言学知识,实现这么完整的一套规

图解BERT（NLP中的迁移学习）

目录一.例子:句子分类二.模型架构模型的输入模型的输出三.与卷积网络并行四.嵌入表示的新时代回顾一下词嵌入 ELMo: 语境的重要性五.ULM-FiT:搞懂NLP中的迁移学习六.Transformer:超越LSTM 七.OpenAI Transformer:为语言建模预训练一个Transformer解码器八.在下游任务中使用迁移学习九.BERT:从解码器到编码器 MLM语言模型两个句子的任务解决特定任务的模型用于特征提取的BERT 十.把BERT牵出来遛一遛本文翻译

【NLP】彻底搞懂BERT

# 好久没更新博客了,有时候随手在本上写写,或者Evernote上记记,零零散散的笔记带来零零散散的记忆o(╥﹏╥)o..还是整理到博客上比较有整体性,也方便查阅~ 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火.整个ML界略有耳闻的模型,网上相关介绍也很多,但很多技术内容太少,或是写的不全面半懂不懂,重复内容占绝大多数(这

语言模型预训练方法（ELMo、GPT和BERT）——自然语言处理（NLP）

1. 引言在介绍论文之前,我将先简单介绍一些相关背景知识.首先是语言模型(Language Model),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布.具体来说,语言模型的作用是为一个长度为m的文本确定一个概率分布P,表示这段文本存在的可能性.在实践中,如果文本的长度较长,P(wi | w1, w2, . . . , wi−1)的估算会非常困难.因此,研究者们提出使用一个简化模型:n元模型(n-gram model).在 n 元模型中估算条件概率时,只需要对当前词的前n个词进行计算.在n元模型中,

自然语言处理中的语言模型预训练方法（ELMo、GPT和BERT）

自然语言处理中的语言模型预训练方法(ELMo.GPT和BERT) 最近,在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注.就此,我将最近看的一些相关论文进行总结,选取了几个代表性模型(包括ELMo [1],OpenAI GPT [2]和BERT [3])和大家一起学习分享. 1. 引言在介绍论文之前,我将先简单介绍一些相关背景知识.首先是语言模型(Language Model),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布.具体来说,

BERT论文解读

本文尽量贴合BERT的原论文,但考虑到要易于理解,所以并非逐句翻译,而是根据笔者的个人理解进行翻译,其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方,都有放出原文,如有不当之处,请各位多多包含,并希望得到指导和纠正. 论文标题 Bert:Bidirectional Encoder Representations from Transformers 一种从Transformers模型得来的双向编码表征模型. 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1810.04805 Abstr

预训练语言模型整理（ELMo/GPT/BERT...）

目录简介预训练任务简介自回归语言模型自编码语言模型预训练模型的简介与对比 ELMo 细节 ELMo的下游使用 GPT/GPT2 GPT 细节微调 GPT2 优缺点 BERT BERT的预训练输入表征 Fine-tunninng 缺点 ELMo/GPT/BERT对比,其优缺点 BERT-wwm RoBERTa ERNIE(艾尼) 1.0 ERNIE 2.0 XLNet 提出背景排列语言模型(Permutation Language Model,PLM) Two-Stream Sel

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