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BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，它基于Transformer架构，通过在大规模的未标记文本上进行训练来学习通用的语言表示。
在人工智能以前所未有的速度席卷全球的今天，似乎每天都在见证奇迹。从大模型的对答如流，到Sora的以假乱真，再到DeepSeek的深度思考，大语言模型（LLM）在模拟人类语言和创造力方面，已经达到了令人惊叹的高度。而现在研究者们正在探索一个更加令人兴奋的前沿领域：**让AI学会自我反思、自我改进，甚至重写自己的"思维逻辑**"。
2024.11.13阶段性总结方案挑选从简单到复杂，简单方案有简单方案的优点，有时候杀鸡不需要牛刀。面对一个场景，不知道怎么选方案或模型时，可以优先用Glove或者Fasttext完成词向量训练，使用词向量平均的方式来获得句向量，成本非常低，快速在应用中构建出一个基准模型，后期若发现应用中存在着多义词、或者或句子中词的顺序敏感的场景，则可以考虑换用bert类的方法进行微调或者直接使用专门的嵌入模型
1 简介本文根据2019年《K-BERT：Enabling Language Representation with Knowledge Graph》翻译总结的。如标题所述就是BERT+知识图谱。本文贡献如下：1）我们介绍了一个知识集成的语言表达模型，取名K-BERT。其兼容BERT，同时可以融合专有领域知识。解决了Heterogeneous Embedding Space（HES，多样化的Emb
意图分类和槽填充是自然语言理解中两个重要的任务。它们通常受制于规模较小的人工标记训练数据，导致泛化能力较差，特别是对于罕见词汇。最近，一种新的语言表示模型BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）在大规模未标记语料库上进行了深度双向表示的预训练，通过简单微调后为各种自然语言处理任务创建了最先进的模型。然而，对于自然语言
以调用的BERT预训练模型为例：outputs = self.bert(input_ids,attention_mask=attention_mask,token_type_ids=token_type_ids)outputs 包含4个：sequence_output, pooled_output, (hidden_states), (attentions)BERT返回值官方解释：Return::
简要介绍BERT模型的基础知识
BERT 微调
局限性：都是单向的，如果要句子分析，情感等，双向的理解更有效。
为了写作方便，本文将本次实验采用的基于BERT-BASE-UNCASED预训练模型+双向GRU循环神经网络+前馈神经网络模型称为情绪分析模型。模型概览：由于模型过大，因此只能看到模型的大概信息，详细信息将在后文描述。从模型概览中可以看到首先是模型的输入层，bert-base-uncased预训练模型的输入神经个数为9216，当然这些神经元不会全部用到，由输入序列长度确定。
怎么把大模型的各种技术与应用场景相结合是一个值得思考的问题”今天这篇文章应该算是对这几个月以来学习和应用大模型技术的总结，也可以说是这段时间的心得体会。今天主要从技术与应用两个方面来讲，当然也会夹杂着一些自己的理解与想法。关于大模型技术的学习与应用及心得体会对任何一项技术来说，主要有两个方面，其一是技术面，其二是应用面；技术本质只是一个工具，也就是我们常说的，技术是为业务服务的。一项新技术的出现，
在这个例子中，我们首先加载了预训练的BERT模型和对应的tokenizer。然后，我们准备了一些文本数据和对应的标签，使用tokenizer处理文本数据，然后创建了一个DataLoader。接下来，我们设置了优化器，开始训练模型。最后，我们保存了微调后的模型。请注意，这只是一个非常基础的例子，实际上在进行模型微调时，你可能需要处理更复杂的数据，选择合适的损失函数和优化器，以及进行模型性能的评估等等
基于TensorRT 加速 bert 推理
对一个句子的表征可以用CLS的embedding，bert的NSP任务，NSP 是一个预测两段文本是否在原文本中连续出现的二元分类损失。NSP 是一种二进制分类损失，用于预测原始文本中是否有两个片段连续出现，如下所示：通过从训练语料库中。正样本和负样本均以相同的概率 (概率各自为 0.5)采样。NSP任务在单个任务中融合了主题预测和连贯性预测，同一篇文档里的句子，更侧重是一个主题，前后两个句子的连
BERT是一种强大的预训练语言模型，通过预训练和微调两个阶段，它在自然语言处理的多种任务上表现出色。本文详细介绍了如何使用BERT进行下游任务，尤其是文本分类任务，包括安装必要库、加载模型和数据、数据预处理、微调模型以及评估和预测等步骤。此外，BERT还在问答系统、命名实体识别等其他任务中有广泛应用。
output_hidden_states传到__init__底层模型里而不是PretrainedConfig.from_pretrained，所以会报这个错误。因此需要在预训练模型的config.json文件里加上一句“检查了modeling_utils文件发现如果config存在时，则会将。当我使用以下代码加载预训练模型时报了这个错误。
众所周知，BERT模型自2018年问世起就各种屠榜，开启了NLP领域预训练+微调的范式。到现在，BERT的相关衍生模型层出不穷（XL-Net、RoBERTa、ALBERT、ELECTRA、ERNIE等），要理解它们可以先从BERT这个始祖入手。HuggingFace是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，很早就捕捉到BERT大潮流的信号并着手实现基于pytorch的BERT模型。这一项目最初名为
Bert模型以及后继者RobERTA, NomicBERT, ModernBERT和NeoBert比较，包括架构，参数量，速度等
简单的hard prompt来实现情感分类
总而言之，相较于传统的循环神经网络，Transformer模型具有更好的并行计算性能、更好的长期依赖建模能力、更全面的上下文建模能力、更强的长期记忆能力、更好的可扩展性和更强的泛化能力，因此在自然语言处理等序列建模任务中取得了显著的成果。Transformer模型通过自注意力机制，能够直接捕捉序列中不同位置之间的依赖关系，避免了梯度传播的问题，更好地建模了长期依赖。而Transformer模型通过
文章目录1 配置文件2 定义模型2.1 __init__(self,config)函数2.1 conv_and_pool()函数2.3 forward(self,x)函数1 配置文件首先定义一个配置文件类，类里边存放Bert和CNN的一些超参数class Config(object):'''配置参数'''def __init__(self,dataset):# 模型名称self.model_nam
bert-base-chinese 判断上下句。
厦门大学这份报告聚焦于DeepSeek大模型为政府数字化转型带来的助力。在全球数字化转型浪潮下，政府部门急需提升治理能力与服务水平。DeepSeek具备强大的自然语言处理、语义理解及数据挖掘分析能力。在实际应用中，它能赋能政务服务多个场景。例如，构建智能客服，精准理解民众咨询意图，提供24小时在线政务指南，解决“办事难、慢、繁”问题；助力智能审批，借助OCR、NLP技术自动提取、校验申请材料关键信
目录一、数据形式二、标签集：将所有出现的意图标签统计出来三、样本读取为样本实例四、将数据处理成可以喂给模型的特征任务简介：学习一个简单的bert意图分类项目，了解bert进行nlp任务时的流程。任务说明：标签类别收集训练样本读取样本转化为符合BERT模型的特征一、数据形式使用的atis数据集已经将训练集、验证集和测试集区分好label文件保存了意图识别的标签seq.in文件每行保存了一句输入样本s
由于bert模型具有12层，参数量达一亿，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，来冻结和放开参数。首先我们看看bert模型的具体参数有那些：bert.embeddings.word_embeddings.weight torch.Size
BERT新闻文本分类
【代码】基于BERT的序列到序列（Seq2Seq）模型，生成文本摘要或标题。
基于transformer-bert 的推特评论情感分析，采用hugging face的distilroberta预训练模型，经过数据清洗，进行情感分析，效果要强于传统机器学习工具包，并且开箱即用十分方便。
本文介绍Bert文本分类入门
数据集标注：标注方式BIOBMESO每个句子以空行区分。数据预处理读取所有句子和标签存为两个个list，并判断是否对齐def load_file(file_path):#读取数据集contents = open(file_path, encoding='utf-8').readlines()text =[]label = []texts = []labels = []for line in con
General DistillationData Augmentation主要基于BERT预训练模型以及词向量（文中选择的Glove词向量）进行词级别的替换，实现数据增强。在官方代码中进行了17（NαN_\alphaNα）倍的增强，以GLUE/QQP数据集为例效果如下：idqid1qid2question1question2is_duplicate402555536040536041how do
接上文，在解决了catboost可以做多任务回归之后，shap又遇到了kernel崩溃的问题，心态崩溃ing，如下图。既然是深度太深了爆内存，那么就把catboost的树的深度降到最低就好了，我这里试了试大概是5层。在尝试了各种解决方法之后，发现是因为SHAP跑的时候，树的深度太深会使得内存爆掉。吐槽一下SHAP网上资料太少了。
Segment Embedding:表示区分两个子句标志。维度:[512，768]一个头的维度是:(768,64),多个头类似于CNN中的卷积核中多个通道。
2018年的10月11日，Google发布的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》，成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果，赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。目前大多数NLP任务研究中，会调用bert预训练模型，大量实验证明，bert的实验
目录一、模型评价方法二、模型训练与评估方法三、模型训练与评估1. 实例化模型2. 模型训练3. 模型评估任务简介：学习一个简单的BERT意图分类项目，了解BERT进行NLP任务时的流程。任务说明（本节）：模型评价方法模型训练与评估优化器导入第三方库：输入：%cd ../import osimport loggingimport numpy as npimport torchimport rando
【代码】报错：You need to have sentencepiece installed to convert a slow tokenizer to a fast one。
我运行了 git status，它告诉我一切都是最新的，并且没有本地更改。然后我连续做了几次改变，意识到我想把所有的东西都扔掉，回到我原来的状态。这个命令会为我做吗？
目录一、意图分类任务的MLP层二、模型主要架构三、交叉熵损失函数 CrossEntropyLoss任务简介：学习一个简单的BERT意图分类项目，了解BERT进行NLP任务时的流程。任务说明（本节）：构建BERT分类模型损失函数计算导入必须的第三方库：输入：%cd ../import torchimport torch.nn as nnfrom torch.utils.data import Ten
BertConfig是transformers库中的BERT模型配置类，用于定义BERT模型的结构、超参数，如隐藏层维度、注意力头数、最大序列长度、dropout比例等。常见属性：config.hidden_size隐藏层维度,config.num_attention_heads注意力头数,config.num_hidden_layersTransformer层数,config.vocab_siz
大模型(如 ChatGPT、DeepSeek)在生成回答时，并不是一次性输出整段文字，而是一个词一个词地“逐步吐出”(更准确地说，是一个个 token)。
预训练模型:bert-base-chinese。排名：长期赛:193（本次）/1561。比赛地址：医疗诊疗对话意图识别挑战赛。方案：BERT/BERT+CNN。模型+配置：bert+cnn。
BERT作为深度学习在NLP领域的杰出代表，不仅在当前科研与工业实践中发挥着重要作用，也为未来的自然语言处理技术发展奠定了坚实基础。随着研究的不断深入与技术的持续创新，我们有理由期待BERT及其衍生模型在更多应用场景中大放异彩，持续推动人工智能与人类社会的深度融合。
面临标记数据依赖，以及生成遵循真实模式的流量样本问题。预训练的深度神经网络已成为解决这些问题的强大工具，通过从大型未标记数据集中学习稳健的数据表示来提供更好的性能。但现有的预训练模型面临着令牌长度限制等挑战，这限制了它们在综合流量分析和现实流量生成方面的有用性。 TrafficGPT深度学习模型，使用线性注意机制的生成预训练，使令牌容量从 512 提高至 12032。在生成任务中，与真实流量相似，
来源蓝桥 购买的课程，试验记录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
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