文章浏览阅读2.6k次，点赞2次，收藏8次。原来你是这样的BERT，i了i了！ —— 超详细BERT介绍(三)BERT下游任务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......
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文章浏览阅读694次。_bert进化史...
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文章浏览阅读7.4k次，点赞4次，收藏30次。找了一下，网上关于利用 BERT 对[MASK]掉的词语的预测比较少，大概总结一下一个小的工作，也算是 BERT 的一个应用。本文对给定中文文本的名词进行提取，对名词对之间的[MASK]部分（期......
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资源浏览查阅5535次。来自https://huggingface.co/bert-base-uncased/tree/mbert-base-uncased更多下载资源、学习资料请访问CSDN文库频道....
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文章浏览阅读536次。sentence-transformers, 模型结构分两种，分类任务；回归任务_sentence-bert的核心贡献是...
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文章浏览阅读3k次。1. Bert模型Bert模型是2018年google开源出来的NLP的模型，具体实现请参考：https://github.com/google-research/bert2. Bert模型计算句子的vector2.1 通过模型获取句子的encoder层 model = modeling.BertModel( config=bert_config, ..._b......
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文章浏览阅读3.5w次，点赞14次，收藏213次。我一直做的是有关实体识别的任务，BERT已经火了有一段时间，也研究过一点，今天将自己对bert对识别实体的简单认识记录下来，希望与大家进行来讨论BERT官方Github地址：https://github.com......
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文章浏览阅读2.7k次，点赞3次，收藏7次。1.BERT的作用学习链接：infoQBERT 是一个用 Transformers 作为特征抽取器的深度双向预训练语言理解模型因为在NLP任务中我们需要大量的任务专有数据，通常情况下只能将文本分成字段，得到几......
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文章浏览阅读3.6k次，点赞3次，收藏18次。bert模型做微调有的时候就需要只训练部分参数，那么就需要把其他的参数冻结掉，固定住，又能微调bert模型，还能提高模型训练的效率。这个就需要用到parameter的requires_grad的属性，来......
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文章浏览阅读434次。致谢本文主要由浙江大学李泺秋撰写。前言建议通过pycharm、vscode等工具对bert源码进行单步调试，调试到对应的模块再对比看讲解。涉及到的jupyter可以在代码库：篇章3-编写一个Transformer模型：BERT，下载本篇......
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文章浏览阅读487次。一、词向量模型这里主要横向比较一下word2vec，ELMo，BERT这三个模型，着眼在模型亮点与差别处。传统意义上来讲，词向量模型是一个工具，可以把真实世界抽象存在的文字转换成可以进行数学公式操作的向......
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文章浏览阅读2.2k次。代码：https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER1. 下载数据The Chinese training data($PATH/NERdata/) come from:https://github.com/zjy-ucas/ChineseNER链接：https://pan.baidu.com/s/1JBnda5rgUsZjgYR5W7u-Fg提取码：x16l2.数据介绍2.1 标注方式【NLP】......
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文章浏览阅读9.1k次，点赞4次，收藏9次。LSTM概述：lstm是代表性的rnn结构，rnn提出是为了解决时序的问题；典型的例子就是NLP中的句子理解，视频的内容理解；模型结构的设计保证输入顺序按照时序顺序对结果产生影响，当前时......
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文章浏览阅读5.6k次，点赞2次，收藏53次。NER本质上是一个分类问题。利用bert对文本进行编码，对编码接入全连接或lstm+CRF，接入softmax即可得到每个类别的概率，最大概率对应的类别即为对应字的类别。数据：病例本标签数据(数......
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文章浏览阅读1.5w次，点赞20次，收藏267次。Bert+BiLSTM做情感分析情感分析情感分析一类的任务比如商品评价正负面分析，敏感内容分析，用户感兴趣内容分析、甚至安全领域的异常访问日志分析等等实际上都可以用文本分类的方......
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文章浏览阅读1.4w次，点赞14次，收藏36次。写在前面BERT的使用可以分为两个步骤：pre-training和fine-tuning。pre-training的话可以很好地适用于自己特定的任务，但是训练成本很高（four days on 4 to 16 Cloud TPUs），对于大对数从业者而言不......
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