写在前面 文本分类是nlp中一个非常重要的任务,也是非常适合入坑nlp的第一个完整项目.虽然文本分类看似简单,但里面的门道好多好多,作者水平有限,只能将平时用到的方法和trick在此做个记录和分享,希望大家看过都能有所收获,享受编程的乐趣. 第一部分 模型 Bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型,一经问世在NLP领域横扫了11项任务的最优结果,可谓风头一时无二.有关于Bert中transformer的模型细节,推荐看这篇.在此不做赘述. ​ ​图一:bert分类模型结构

参考网上博客阅读了bert的代码,记个笔记.代码是 bert_modeling.py 参考的博客地址: https://blog.csdn.net/weixin_39470744/article/details/84401339 https://www.jianshu.com/p/2a3872148766 主要分为三部分: 1.输入数据处理,将词(中文的字)转换为对应的embeddging,增加positional embeddding 和token type embedding. positi

论文地址为:Cognitive Graph for Multi-Hop Reading Comprehension at Scale github地址:CogQA 背景 假设你手边有一个维基百科的搜索引擎,可以用来获取实体对应的文本段落,那么如何来回答下面这个复杂的问题呢? “谁是某部在2003年取景于洛杉矶Quality cafe的电影的导演?” 很自然地,我们将会从例如Quality cafe这样的“相关实体”入手,通过维基百科查询相关介绍,并在其中讲到好莱坞电影的时候迅速定位到“Old S

一.整体 整个代码文件如下: 二.tensorflow基础 1.tf.expand_dims 作用:给定张量“ input”,此操作将在“ input”形状的尺寸索引“ axis”处插入尺寸为1的尺寸. 尺寸索引“轴”从零开始: 如果为“ axis”指定负数,则从末尾开始算起. 如果要将批次尺寸添加到单个元素,此操作很有用. 例如,如果您有一个形状为[[height,width,channels]`的图像,则可以将其与具有`expand_dims(image,0)`的1张图像一起批处理,这将使形

一.在实体识别中,bert+lstm+crf也是近来常用的方法.这里的bert可以充当固定的embedding层,也可以用来和其它模型一起训练fine-tune.大家知道输入到bert中的数据需要一定的格式,如在单个句子的前后需要加入"[CLS]"和“[SEP]”,需要mask等.下面使用pad_sequences对句子长度进行截断以及padding填充,使每个输入句子的长度一致.构造训练集后,下载中文的预训练模型并加载相应的模型和词表vocab以参数配置,最后并利用albert抽取句

FasterTransformer 算子 nvidia在开源的FasterTransformer的代码中,提供tensorrt和tensorflow的自定义算子编译和py调用示例,详见FasterTransformer.py.但是如果使用tensorflow的自定义算子十分不方便,其batch size 和 sequence length都是固定的.现在提供一种方法让其变成动态的,方法如下: 修改bert_transformer_op.cc,将batch_size,from_seq_len,to

一.简介 Transformers是一个用于自然语言处理(NLP)的Python第三方库,实现Bert.GPT-2和XLNET等比较新的模型,支持TensorFlow和PyTorch.本文介对这个库进行部分代码解读,目前文章只针对Bert,其他模型看心情. github:https://github.com/huggingface/transformers 手把手教你用PyTorch-Transformers是我记录和分享自己使用 Transformers 的经验和想法,因为个人时间原因不能面面

本篇文章主要是解读模型主体代码modeling.py.在阅读这篇文章之前希望读者们对bert的相关理论有一定的了解,尤其是transformer的结构原理,网上的资料很多,本文内容对原理部分就不做过多的介绍了. 我自己写出来其中一个目的也是帮助自己学习整理.当你输出的时候才也会明白哪里懂了哪里不懂.因为水平有限,很多地方理解不到位的,还请各位批评指正. 1.配置 class BertConfig(object): """Configuration for `BertModel

目录前言源码解析模型配置参数BertModelword embeddingembedding_postprocessorTransformerself_attention模型应用前言BERT的模型主要是基于Transformer架构(论文:Attention is all you need).它抛开了RNN等固有模式,直接用注意力机制处理Seq2Seq问题,体现了大道至简的思想.网上对此模型解析的资料有很多,但大都千篇一律.这里推荐知乎的一篇<Attention is all you need>

近日,PyTorch 社区发布了一个深度学习工具包 PyTorchHub, 帮助机器学习工作者更快实现重要论文的复现工作.PyTorchHub 由一个预训练模型仓库组成,专门用于提高研究工作的复现性以及新的研究.同时它还内置了对Google Colab的支持,并与Papers With Code集成.目前 PyTorchHub 包括了一系列与图像分类.分割.生成以及转换相关的模型. 可复现性是许多研究领域的基本要求,这其中当然包括基于机器学习技术的研究领域.然而, 许多机器学习相关论文要么无法复

前言 对Google开源出来的bert代码,来阅读下.不纠结于代码组织形式,而只是梳理下其训练集的生成,训练的self-attention和multi-head的具体实现. 训练集的生成 主要实现在create_pretraining_data.py和tokenization.py两个脚本里.输入文本格式举例,下面是两篇文章外加一篇空文章.两篇文章之间用空格作间隔. This is a blog about bert code reading.It is writed using markdow

https://zhuanlan.zhihu.com/p/50773178 概述 本文基于 pytorch-pretrained-BERT(huggingface)版本的复现,探究如下几个问题: pytorch-pretrained-BERT的基本框架和使用 如何利用BERT将句子转为词向量 如何使用BERT训练模型(针对SQuAD数据集的问答模型,篇幅问题,可能下篇再写) 因为已经有很多文章对BERT的结构和效果做了详尽的介绍,所以对于模型的效果和结构就不在这里赘述了. 基本框架和使用 环境

文章目录基本介绍BertForTokenClassificationpytorch-crf实验项目参考基本介绍命名实体识别:命名实体识别任务是NLP中的一个基础任务.主要是从一句话中识别出命名实体.比如姚明在NBA打球 从这句话中应该可以识别出姚明(人), NBA(组织)这样两个实体.常见的方法是对字或者词打上标签.B-type, I-type, O, 其中B-type表示组成该类型实体的第一个字或词.I-type表示组成该类型实体的中间或最后字或词,O表示该字或词不组成命名实体,当然有的地方也

<谷歌终于开源BERT代码:3 亿参数量,机器之心全面解读>,上周推送的这篇文章,全面解读基于TensorFlow实现的BERT代码.现在,PyTorch用户的福利来了:一个名为Hugging Face的团队近日公开了BERT模型的谷歌官方TensorFlow库的op-for-op PyTorch重新实现[点击阅读原文直接访问]: https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFl

  本文(部分内容)翻译自文章A Visual Guide to Using BERT for the First Time,其作者为Jay Alammar,访问网址为:http://jalammar.github.io/a-visual-guide-to-using-bert-for-the-first-time/ ,可以作为那些不熟悉BERT的读者首次阅读.文章中如有翻译不当之处,还请批评指正.   本文是关于如何使用BERT的变异版本来进行句子分类的简单教程.该例子足够简单,因此可以作为首

BERT 预训练模型及文本分类 介绍 如果你关注自然语言处理技术的发展,那你一定听说过 BERT,它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义.本次试验将介绍 BERT 的模型结构,以及将其应用于文本分类实践. 知识点 语言模型和词向量 BERT 结构详解 BERT 文本分类 BERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformer,是谷歌在 2018 年 10 月发布的语言表示模型.BERT 通过维基百科和书籍语料组成的庞

作者|huggingface 编译|VK 来源|Github 词汇表每种模型都不同,但与其他模型相似.因此,大多数模型使用相同的输入,此处将在用法示例中进行详细说明. 输入ID 输入id通常是传递给模型作为输入的唯一必需参数.它们是标记索引,标记的数字表示构建将被模型用作输入的序列. 每个tokenizer的工作方式不同,但基本机制保持不变.这是一个使用BERTtokenizer(WordPiecetokenizer)的示例: from transformers import BertToken

作者|huggingface 编译|VK 来源|Github Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库 Transformers(以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert)提供用于自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)的最先进的模型(BERT,GPT-2,RoBERTa,XLM,DistilBert,XLNet,CTRL -) ,拥有超过32种预训练模型,支持100多种语言,并且在T

为了调用各种经典机器学习模型,今后你不必重复造轮子了. 刚刚,Facebook宣布推出PyTorch Hub,一个包含计算机视觉.自然语言处理领域的诸多经典模型的聚合中心,让你调用起来更方便. 有多方便? 图灵奖得主Yann LeCun强烈推荐,无论是ResNet.BERT.GPT.VGG.PGAN还是MobileNet等经典模型,只需输入一行代码,就能实现一键调用. 厉不厉害! Facebook官方博客表示,PyTorch Hub是一个简易API和工作流程,为复现研究提供了基本构建模块,包含预

内容介绍 这篇博客主要面向对Bert系列在Pytorch上应用感兴趣的同学,将涵盖的主要内容是:Bert系列有关的论文,Huggingface的实现,以及如何在不同下游任务中使用预训练模型. 看过这篇博客,你将了解: Transformers实现的介绍,不同的Tokenizer和Model如何使用. 如何利用HuggingFace的实现自定义你的模型,如果你想利用这个库实现自己的下游任务,而不想过多关注其实现细节的话,那么这篇文章将会成为很好的参考. 所需的知识 安装Huggface库(需要预先

随着BERT大火之后,很多BERT的变种,这里借用Huggingface工具来简单实现一个文本分类,从而进一步通过Huggingface来认识BERT的工程上的实现方法. 1.load data train_df = pd.read_csv('../data/train.tsv',delimiter='\t',names=['text','label']) print(train_df.shape) train_df.head()sentences = list(train_df['text']