原来你是这样的BERT,i了i了! -- 超详细BERT介绍(一)BERT主模型的结构及其组件 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌在2018年10月推出的深度语言表示模型. 一经推出便席卷整个NLP领域,带来了革命性的进步. 从此,无数英雄好汉竞相投身于这场追剧(芝麻街)运动. 只听得这边G家110亿,那边M家又1750亿,真是好不热闹! 然而大家真的了解BERT的具体构造,以及使用细节吗? 本文就带大

前端代码 function getStrleng(str){ var myLen =0; for(var i=0;i<str.length;i++){ if(str.charCodeAt(i)>33&&str.charCodeAt(i)<126) myLen++; else myLen+=2; } return myLen; }var name = '这是一个 test';alert(getStrleng(name)); 后端代码 $name = '这是一个 test';

转自:https://www.jianshu.com/p/86d667ee3c62,感谢分享! pad_sequences & Masking layer 上面提到,文本数据也可以用CNN来处理.很多人有疑问,CNN的输入通常是一个(图像)矩阵,而文本中句子或者文章的长度不一,CNN如何将长短不一的输入转化成矩阵呢? 答案是pad_sequences keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences, maxlen=None, dtype=

假设有两个文件,里面存放的数字都只有一行,但长度不一样,对比时会有问题 示例文件: 对比示例如图: 左边的pi的字符串比较长,右边的比较短. 右边的pi的值不是从开始的第一个位置对比的,这样的情况是有问题的,我将这个问题发给了官方邮件反馈:   解决方案: 需要进行设置才能从开始位置真正的对比(官方邮件回复的答案): 点击: Session -> Session Settings 按钮,切换到Alignment标签. 选择:Patience Diff alignment 即可. 如下图.  设置

对于不规则的字符串数字排序,无法按照数字大的大小排序的原因是,字符串数字在数据库中按照ASCII码排序,从字符的第一个数字对比,首先就会将为首个数字相同的排在一起,在从这些字符串里面对比第二个数字,如下: 一组字符串为 ‘1’,‘2’,'10','11','3': 不做任何处理的排序:‘1’,'10','11','2','3': 解决方法1: 格式: order by 字段名称+数字 的形式进行排序 或者 order by 字段名称*乘以数字的形式进行排序 此时就会按照字符串中的数字排序 sel

BERT模型的OneFlow实现 模型概述 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是NLP领域的一种预训练模型.本案例中,基于论文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding实现了BERT模型的OneFlow版本. 模型架构 BERT 在实际应用中往往分为两步: 首先,预训练得到 BERT 语言模型

1. Embedding的使用 pytorch中实现了Embedding,下面是关于Embedding的使用. torch.nn包下的Embedding,作为训练的一层,随模型训练得到适合的词向量. 建立词向量层 embed = torch.nn.Embedding(n_vocabulary,embedding_size) 找到对应的词向量放进网络:词向量的输入应该是什么样子 实际上,上面通过随机初始化建立了词向量层后,建立了一个"二维表",存储了词典中每个词的词向量.每个mini-b

谷歌在文章<Attention is all you need>中提出的transformer模型.如图主要架构:同样为encoder-decoder模式,左边部分是encoder,右边部分是decoder.TensorFlow代码:https://www.github.com/kyubyong/transformer 用 sentencepiece 进行分词. Encoder 输入 初始输入为待翻译语句的embedding矩阵,由于句子长度不一致,需要做统一长度处理,长度取maxlength

Bert预训练源码 主要代码 地址:https://github.com/google-research/bert create_pretraning_data.py:原始文件转换为训练数据格式 tokenization.py:汉字,单词切分,复合词处理,create_pretraning_data中调用 modeling.py: 模型结构 run_pretraing.py: 运行预训练 tokenization.py 作用:句子切分,特殊符号处理. 主要类:BasicTokenizer, Wo

最近,笔者想研究BERT模型,然而发现想弄懂BERT模型,还得先了解Transformer. 本文尽量贴合Transformer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 Attention Is ALL You Need 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 摘要 序列转换方式由基于

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

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

  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

最新最全的文章请关注我的微信公众号:数据拾光者. 摘要:BERT是近几年NLP领域中具有里程碑意义的存在.因为效果好和应用范围广所以被广泛应用于科学研究和工程项目中.广告系列中前几篇文章有从理论的方面讲过BERT的原理,也有从实战的方面讲过使用BERT构建分类模型.本篇从源码的角度从整体到局部分析BERT模型中分类器部分的源码. 目录 01 整体模块划分02 数据处理模块03 特征处理模块04 模型构建模块05 模型运行模块06 其他模块总结 01 整体模块划分 对于机器学习工程师来说,会调包跑

AI 在各大领域的发展有目共睹,而作为人工智能皇冠上的明珠--自然语言处理却成果了了,大多实现或者以半成品的形式躺在实验室中,或者仅仅作为某个产品的辅助功能.而这一情况在 BERT 出现后出现了很大的改善. 本文就是通过一款工具的介绍,带大家了解下 BERT 对 NLP 实际效果带来的巨大改变. (目前工具还在内测中,评测君暗中观察到,每隔段时间都会有非常大的更新)话不多说,先上截图: 真的是让人惊讶!在目前的工业 NLP 中,数个类似 词性标注.命名实体识别.实体关系抽取.内容理解.意图识别等

1. 预训练的BERT模型 从头开始训练一个BERT模型是一个成本非常高的工作,所以现在一般是直接去下载已经预训练好的BERT模型.结合迁移学习,实现所要完成的NLP任务.谷歌在github上已经开放了预训练好的不同大小的BERT模型,可以在谷歌官方的github repo中下载[1]. 以下是官方提供的可下载版本: 其中L表示的是encoder的层数,H表示的是隐藏层的大小(也就是最后的前馈网络中的神经元个数,等同于特征输出维度). 除此之外,谷歌还提供了BERT-uncased与BERT-c

Given a rows x cols screen and a sentence represented by a list of words, find how many times the given sentence can be fitted on the screen. Note: A word cannot be split into two lines. The order of words in the sentence must remain unchanged. Two c

socket通讯,有两种方式,一种是建立长连接(TCP),建立后,不停的发送,接收.另外一种是建立短连接(UDP),建立连接,发送报文,接收响应,关闭连接.两种方式 server的开销不同. 今天出现问题:不管是创建TCP还是UDP连接,发送数据后,接收到数据的长度均为空值. 我的代码如下: wireshark抓包查看到的结果(有接收到服务发送过来的数据): 运行时查看Loadrunner中打印日志: 多次修改代码后,最后修改接收的buffer 的长度,终于接收到数据

之前的博文已经介绍了CNN的基本原理,本文将大概总结一下最近CNN在NLP中的句子建模(或者句子表示)方面的应用情况,主要阅读了以下的文献: Kim Y. Convolutional neural networks for sentence classification[J]. arXiv preprint arXiv:1408.5882, 2014. Kalchbrenner N, Grefenstette E, Blunsom P. A convolutional neural networ

使用Fiddler的AutoResponder的功能来mock一个接口,目的是mock返回更多的数据.结果我发现如果只修改response data的内容而不改变长度可以mock成功,一旦改变response data的长度,前端页面就没有任何返回数据展示出来,控制台报错“ERR_INVALID_CHUNKED_ENCODING”. 后来开发说是该接口使用Chunked编码传输,即回复消息的Headers有transfer-coding域值为chunked,表示将用chunked编码传输内容,目