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主要为了记录python使用Pycharm进行BERT文本分类任务前期一些相关的报错记录及个人成功解决方案
如何使用BERT模型实现文本分类前言Pytorchreadme参数表Tensorflowreadme前言Pytorchreadme参数表data_dirTensorflowreadme涂壁抗体纽
这个系列我们来聊聊序列标注中的中文实体识别问题，第一章让我们从当前比较通用的基准模型Bert+Bilstm+CRF说起，看看这个模型已经解决了哪些问题还有哪些问题待解决。以下模型实现和评估脚本，详见 Github-DSXiangLi/ChineseNERNER问题抽象实体识别需要从文本中抽取两类信息，不同类型的实体本身token组合的信息（实体长啥样），以及实体出现的上下文信息（实体在哪里）一种解
1、 中文文本分类，基于pytorch，开箱即用。模型包括：TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention，DPCNN，Transformergithub源码链接点击查看测试对比2、中文文本分类，预训练语言模型，基于pytorch，开箱即用。预训练语言模型包括：Bert，ERNIEgithub源码...
纯小白尝试使用keras、keras-bert结合bert与textcnn实现多标签文本分类。
bert
原文网址：https://blog.csdn.net/Real_Brilliant/article/details/84880528如何使用BERT模型实现中文
一、Bert 模型BERT 模型的全称是 BidirectionalEncoder Representations from Transformer，基于 Transformer 的双向编码器表示，是一个预训练的语言表征模型，它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是采用新的 masked language model（MLM），以致能生成
文章目录搜索相关性定义字面相关性语义相关性1 传统语义相关性模型2 深度语义相关性模型基于表示的匹配sentence representation基于交互的匹配sentence interaction两种方法的优缺点比较基于Bert的语义相关性建模1 基于表示的语义匹配——Feature-based思想缺点：2 基于交互的语义匹配——Finetune—basd3 基于BERT优化美团搜索核心排序相
本文介绍了一项研究工作，提出了在结构预测问题上自动拼接word embedding（word embedding）以提高模型准确度的方法。该论文已被ACL2021接收为长文。
该论文提出了一种基于预训练 BERT 的新神经网络架构，称为 M-SQL。基于列的值提取分为值提取和值列匹配两个模块。
对bert的原理，结构，预训练过程进行介绍
AI达人特训营第二期 采用Bert模型进行微博舆论情感分析
在PyTorch的很多函数中都会包含forward() 函数，但是也没见哪里调用过forward() 函数，不免让人产生疑惑想要了解 forward() 函数的作用，首先要了解 Python 中的 __ call __ 函数，__ call __ 函数的作用是能够让python中的类能够像方法一样被调用，通过下边的例子来理解一下：class X(object):def __init__(self,
微调一下其实蛮简单，其实应用起来重点在于理解bert的输入需要使用tokenizer格式化成标准bert输入（就是把句子里的字符按照词典标号标准化，并且加上各种token标志，进行补齐和截断），然后bert的输出就是<batchsize,句子长度,768>的tensor，后面加上你想要的各种网络就可以了，需要特别注意的就是需要把数据和网络都放在同一个设备上（cpu or GPU）～
基于BERT预训练模型的中文文本分类任务的实现
huggingface的Bert模型的简单使用，内含有BertConfig，BertTokenizer，BertModel的使用
一、背景最近在研究文本相似度，利用Bert去实现。如果是在通用领域内进行文本相似度计算的话，就无需对Bert中文模型进行预训练，如果在特定领域内，就需要提前用大量的语料进行对google原版的中文模型进行预训练。bert用来提取句向量，然后利用余弦距离去计算相似度。二、具体实现利用苏神的bert4keras去构建网络模型，简单而又方便。from bert4keras.models import b
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
TypeError: dropout（）: argument 'input' （position 1） must be Tensor, not str 背景解决方法整体代码参考链接背景使用 hugging face 中的 预训练模型 完成文本分类任务的过程中。出现了这个问题。问题排查的过程中，发现这里定义的 cls_layer() 出现问题。问题是数据类型错误，因此需要检查pooler_outpu
在目前的各项NLP任务中，如果要在特定任务或者领域应用文本分类，数据分布一定是有一些差距的。这时候可以考虑进行深度预训练。进行继续预训练，有利于提升任务的性能。
快，着实有点快。 现在，经典模型BERT只需2.69分钟、ResNet只需16秒。 啪的一下，就能完成训练！
*什么是BERT? * BERT 代表(来自 Transformer 的双向编码器表示),最初由 Google 于 2018 年底发布。 它在自然语言处理领域取得了重大突破,在各种 NLP 任务中取得了更好的成果,包括问答、文本创建、句子分类等等。 BERT 的成功部分归功于它是一个基于上下文的嵌入模型,而不是像 word2vec 等其他突出的嵌入模型,后者是无上下文的。 为什么选择 BERT B
【AI达人创造营第二期】PaddlePaddle+OpenVINO实现人机互动
使用CNN模型完成回归预测
基于网格事件数据，对网格中的事件内容进行提取分析，对事件的类别进行划分，具体为根据提供的事件描述，对事件所属政务类型进行划分。
讲解SimpleRNN，LSTM，Seq2Seq Model，Attention与Self-Attention，Transformer，BERT与ERNIE模型原理，并进行实践！
沐神《动手学深度学习》飞桨版课程公开啦！hello各位飞桨的开发者，大家好！李沐老师的《动手学深度学习》飞桨版课程已经公开啦。本课程由PPSIG和飞桨工程师共同建设，将原书中MXNet框架改为飞桨实现，原理+代码实践，感兴趣的同学快速加入课程《动手学深度学习》。来自Transformers的双向编码器表示（BERT）我们已经介绍了几种用于自然语言理解的词嵌入模型。在预训练之后，输出可以被认为是一个
目标检测任务中的常用loss原理介绍与代码实现
1.BERT模型的初步认识BERT（Pre-training of Deep Bidirectional Transformers，原文链接：BERT）是近年来NLP圈中最火爆的模型，让我们来看一些数据。自从2018年BERT模型发布以来，BERT模型仅用 2019 年一年的时间，便以势如破竹的姿态成为了 NLP 领域首屈一指的红人，BERT 相关的论文也如涌潮般发表出来。2019 年，可谓是 N
本文详细介绍了RNN和BRNN的原理，结构和优缺点等。包含了一个使用vanilla RNN，LSTM，BiLSTM，GRU和BiGRU模型分别分类的谣言检测项目
本文是《使用PaddleNLP进行恶意网页识别》系列第六篇，该系列持续更新中……系列背景介绍：《使用PaddleNLP进行恶意网页识别》系列项目，围绕当前网络安全管理中面临的最大挑战之一——如何防止用户有益/无意中访问恶意网页，进而给企业造成损失的问题展开，尝试使用人工智能技术，针对此问题提出相应的解决方案。系列还有一个姊妹篇，《使用PaddleNLP识别垃圾邮件》，欢迎感兴趣的读者点进来交流评论
使用预训练模型 + 伪标签
本次大赛基于爱奇艺APP脱敏和采样后的数据信息，预测用户的7日留存分。参赛队伍需要设计相应的算法进行数据分析和预测。
根据比赛要求撰写推理代码并整理结果文件
使用BERT模型实现机器阅读理解，可以搜索引擎，教育，医疗等领域
BERT系列（2）-BERT模型的核心架构
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3171955
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2798206
依据真实世界中的用户-图书交互记录，利用机器学习相关技术，建立一个精确稳定的图书推荐系统，预测用户可能会进行阅读的书籍。
基于Paddleseg对咽喉癌3D增强CT影像进行分割，并且使用小工具本地部署。 使用2021 年（第14 届）中国大学生计算机设计大赛-人工智能应用-人工智能挑战赛-医学影像挑战赛数据
本项目使用经典的BERT模型自动完成新闻标题的生成，使用数据为LCSTS新闻标题数据集。
重复问题检测是一个常见的文本挖掘任务，在很多实际问答社区都有相应的应用。重复问题检测可以方便进行问题的答案聚合，以及问题答案推荐，自动QA等。
——bert
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