作者：saiwaiyanyu 链接：https://juejin.im/post/5dd9e07b51882572f00c4523 介绍 在参与的项目和产品中，涉及到模型和算法的需求，主要以自然语言处理...NLP涉及面太广，而聚焦在具体场景下，想要生产落地的还需要花很多功夫。 作为NLP的主要方向，情感分析，文本多分类，实体识别等已经在项目中得到应用。...而文本生成、序列到序列（Sequence to Sequence）在机器翻译、问答系统、聊天机器人中有较广的应用，在参与的项目中暂无涉及，本文主要通过tensorflow+bert+seq2seq实现一个简单的问答模型...} 模型准备 #下载 bert $ git clone https://github.com/google-research/bert.git #下载中文预训练模型 $ wget -c https:...的model self.bert_config = modeling.BertConfig.from_json_file(bert_config) model = modeling.BertModel
BERT模型的目标： 传统的语言模型就是预测下一个词，例如我们键盘的输入法。一般采用的是从左到右的顺序。但是这就限制了模型的能力，不能考虑到后面的序列的信息。...需要注意的是，中文的每个字都是一个word piece，所以WWM的方法在中文中，就是MASK一个词组，参考论文。 为什么BERT选择mask掉15%这个比例的词，可以是其他的比例吗？...PreTraining 首先我们在进行模型预训练的时候，我们需要准备训练数据，类似repo中的sample_text.txt。...所以就可以知道，我们的新模型并不一定要和预训练模型相同，而是共有的结构，通过相同的变量名进行映射，从而进行初始化。...不能够做自然语言生成NLG XLNET以及GPT都是auto regressive 的模型，可以生成语言，但是BERT的机制限制了它的这种能力，但是目前的研究发现经过改变mask的机制，可以让BERT模型具备
Use BERT as feature 如何调用bert，将输入的语句输出为向量？ 如果在自己的代码中添加bert作为底层特征，需要官方例子run_classifier.py的那么多代码吗？...环境 mac: tf==1.4.0 python=2.7 windows: tf==1.12 python=3.5 入口 调用预训练的模型，来做句子的预测。...bert_as_feature.py 配置data_root为模型的地址 调用预训练模型：chinese_L-12_H-768_A-12 调用核心代码： # graph input_ids = tf.placeholder...input_mask=input_mask, token_type_ids=segment_ids, use_one_hot_embeddings=False) # 加载bert...代码库：https://github.com/InsaneLife/bert 中文模型下载：BERT-Base, Chinese: Chinese Simplified and Traditional
这是继BERT发布以来又一个令广大NLPer兴奋的消息， CMU 与谷歌大脑提出的 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果。...此外，采用Transformer-XL作为主干模型，在长文本表示的语言任务中表现出了卓越的性能。...截止到2019年6月19日，XLNet在20项任务上的表现优于BERT，并在18项任务中取得了最好的成果。以下是XLNet-Large和BERT-Large之间的一些比较： ? ? ?...其次，作为一个泛化 AR 语言模型，XLNet 不依赖残缺数据。因此，XLNet 不会有 BERT 的预训练-微调差异。...图 1：排列语言建模目标示例：给定相同的输入序列 x，但因式分解顺序不同，此时预测 x_3。 模型架构：对目标感知表征的双流自注意力 下图 2 的 a、b 分别展示了这两种表征的学习。
由于TensorFlow 2.0最近已发布，该模块旨在使用基于高级Keras API的简单易用的模型。在一本很长的NoteBook中描述了BERT的先前用法，该NoteBook实现了电影评论预测。...在这里，可以看到 bert_layer 可以像其他任何Keras层一样在更复杂的模型中使用。 该模型的目标是使用预训练的BERT生成嵌入向量。...因此，仅需要BERT层所需的输入，并且模型仅将BERT层作为隐藏层。当然，在BERT层内部，有一个更复杂的体系结构。 该hub.KerasLayer函数将预训练的模型导入为Keras层。...]) BERT在Keras中的嵌入模型 预处理 BERT层需要3个输入序列： 令牌ID：句子中的每个令牌。...从BERT vocab字典中还原它 掩码ID：为每个令牌掩蔽仅用于序列填充的令牌（因此每个序列具有相同的长度）。 段ID：0表示一个句子序列，如果序列中有两个句子则为1，第二个句子为1。
keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping from keras.optimizers import Adam from keras_bert..._is_space(c): R.append('[unused1]') # space类用未经训练的[unused1]表示 else:...R.append('[UNK]') # 剩余的字符是[UNK] return R tokenizer = OurTokenizer(token_dict) neg = pd.read_csv...if label in [2, 0, 1]: if isinstance(d, str): data.append((d, label)) # 按照9:1的比例划分训练集和验证集...early_stopping] model.compile( loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=Adam(1e-5), # 用足够小的学习率
所有这些算法都允许我们在大型数据库（例如所有维基百科文章）上预先训练无监督语言模型，然后在下游任务上对这些预先训练的模型进行微调。...这一年里，在这一领域中最激动人心的事件恐怕要数BERT的发布，这是一种基于多语言转换器的模型，它已经在各种NLP项目中取得了令人瞩目的成果。...在客户服务领域，此技术可用于识别客户电子邮件的多种意图。 我们将使用Kaggle的“恶意评论分类挑战”来衡量BERT在多标签文本分类中的表现。...input_ids：标记化文本的数字id列表 input_mask：对于真实标记将设置为1，对于填充标记将设置为0 segment_ids：对于我们的情况，这将被设置为全1的列表 label_ids：文本的...模型attention层 分类器：我们的多标签分类器，out_features = 6，每个分类符对应6个标签 模型训练 训练循环与原始BERT实现中提供的run_classifier.py里的循环相同
BERT预训练模型没有采用传统的从左到右或从右到左的单向语言模型进行预训练，而是采用从左到右和从右到左的双向语言模型进行预训练，本文对BERT模型预训练任务的源代码进行了详细解读，在Eclipse开发环境里...在英文文本中，由字母组成单词，词与词之间利用空格来切分单词，利用空格切分单词往往还不充分，需要对单词做进一步切分转换，在BERT 模型中，通过调用wordpiece 方法将输入的单词再进一步切分，利用wordpiece...首先，创建一个BERT 模型，该模型中包含了transformer的所有结构，具体操作过程如下： 图 4 读入配置文件，判断是否需要进行训练，读入input_id、input_mask和segment_id...由于位置编码仅包含位置信息，和句子的上下文语义无关，对于不同的输入序列来说，虽然输入序列的内容各不相同，但是它们的位置编码却是相同的，所以位置编码的结果向量和实际句子中传的什么词无关，无论传的数据内容是什么...这就是BERT 模型的实现方式，理解了上述两大部分的详细过程，对BERT模型的理解便没有什么太大问题了。以上十大步骤基本涵盖了BERT 模型中的重要操作。
mask只会出现在构造句子中，当真实场景下是不会出现mask的，全mask不match句型了 随机替换也帮助训练修正了[unused]和[UNK] 强迫文本记忆上下文信息 为什么BERT有3个嵌入层，它们都是如何实现的...modeling.py 首先定义处理好输入的tokens的对应的id作为input_id,因为不是训练所以input_mask和segment_id都是采取默认的1即可 在通过embedding_lookup...单/双向语言模型：GPT采用单向语言模型，elmo和bert采用双向语言模型。但是elmo实际上是两个单向语言模型（方向相反）的拼接，这种融合特征的能力比bert一体化融合特征方式弱。...GPT和bert都采用Transformer，Transformer是encoder-decoder结构，GPT的单向语言模型采用decoder部分，decoder的部分见到的都是不完整的句子；bert...的双向语言模型则采用encoder部分，采用了完整句子
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 BERT 模型是一种 NLP 预训练技术，本文不介绍 BERT 的原理，主要关注如何快速上手使用 BERT 模型生成词向量用于下游任务。...bert-as-service 分为客户端和服务端，用户可以从 python 代码中调用服务，也可以通过 http 的方式访问。...parameters BERT-Base, Multilingual Cased: 多语言（104 种）, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters...处理中文是否要提前分词 在计算中文向量时，可以直接输入整个句子不需要提前分词。因为 Chinese-BERT 中，语料是以字为单位处理的，因此对于中文语料来说输出的是字向量。...: 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 在英语中词条化后的 ##something 是什么 当某个词在不在词典中时，使用最长子序列的方法进行词条化
/pdf/1903.12136.pdf 摘要 在自然语言处理文献中，神经网络变得越来越深入和复杂。...这一趋势的苗头就是深度语言表示模型，其中包括BERT、ELMo和GPT。这些模型的出现和演进甚至导致人们相信上一代、较浅的语言理解神经网络（例如LSTM）已经过时了。...文本将最先进的语言表示模型BERT中的知识提炼为单层BiLSTM，以及用于句子对任务的暹罗对应模型。...在语义理解、自然语言推理和情绪分类的多个数据集中，知识蒸馏模型获得了与ELMo的相当结果，参数量只有ELMo的大约1/100倍，而推理时间快了15倍。...但是如此之大的模型在实践落地的过程中是存在问题的： 由于参数量特别大，例如 BERT 和 GPT-2，在移动设备等资源受限的系统中是不可部署的。
如何使用 TFX 将官方 BERT 模型运行为基于Docker的RESTful服务 TFX即TensorFlow Extended是官方提供的部署方案（https://www.tensorflow.org.../tfx） 它可以很方便的把已经保存了的TensorFlow有其实TF2的模型，转变为可用的服务，并提供一定的性能保障。...下文以如何将官方的中文BERT模型部署为RESTFul服务为例 下载官方bert分词器 $ wget https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/models...tf-hub-format=compressed 解压模型到当前目录bert/1的路径 $ mkdir bert $ mkdir bert/1 $ cd bert/1/ $ tar xvzf ../.....以下命令中： -p 为将Docker内部的8501端口映射到主机的8500端口 -v 是把当前路径下的bert目录，映射为容器中的/models/bert陌路 -e 为设置一个环境变量，告诉TFX当前的模型名
BERT是一种能够生成句子中词向量表示以及句子向量表示的深度学习模型，其生成的向量表示可以用于词级别的自然语言处理任务（如序列标注）和句子级别的任务（如文本分类）。 ...从头开始训练BERT模型所需要的计算量很大，但Google公开了在多种语言（包括中文）上预训练好的BERT模型参数，因此可以在此基础上，对自定义的任务进行finetune。...第二部分以文本分类任务为例，介绍在自己的数据集上对BERT模型进行 finetune 的操作流程。 1....定义input_mask和token_type_ids的默认取值（前者为全1，后者为全0），shape均和input_ids相同。二者的用途会在下文中提及。...在自己的数据集上finetune BERT官方项目搭建了文本分类模型的model_fn，因此只需定义自己的DataProcessor，即可在自己的文本分类数据集上进行训练。
通过本文，你将了解如何基于训练好的模型，来编写一个rest风格的命名实体提取接口，传入一个句子，接口会提取出句子中的人名、地址、组织、公司、产品、时间信息并返回。...首先，新建一个python项目，项目根路径下放入以下目录和文件： bert_base目录及文件、bert_model_info目录及文件在上一篇文章 用深度学习做命名实体识别(四)——模型训练 给出的云盘项目中可以找到...； person目录下的model就是我们在上一篇文章中训练得到的命名实体识别模型以及一些附属文件，在项目的output目录下可以得到。...上使用模型的时间大概在2到3秒，而如果项目部署在搭载了支持深度学习的GPU的电脑上，接口的返回会快很多很多，当然不要忘记将tensorflow改为安装tensorflow-gpu。...ok，我们已经基于深度学习开发了一个可以从自然语言中提取出人名、地址、组织、公司、产品、时间的项目，从下一篇开始，我们将介绍本项目使用的深度学习算法Bert和crf，通过对算法的了解，我们将更好的理解为什么模型能够准确的从句子中提取出我们想要的实体
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。...ALBERT使用参数减少技术来降低内存消耗从而最终达到提高BERT的训练速度，并且在主要基准测试中均名列前茅，可谓跑的快，还跑的好。本篇解读的BERT源码也是基于ALBERT开源项目。...NLP任务中我们会将文本转化成词向量的表征形式提供给模型。通过BERT源码中的tokenizer将句子拆分成字，并且将字映射成id。...而上面例子中的input_ids列表中前31个位置都有每个字映射的id，并且相同字的映射的id也是一样的。其他则通过添加0进行填充； input_mask代表位置编码。...特征存储在TFRecord格式文件 当我们进行模型训练的时候，会将全部训练数据加载到内存中。
通过本文，你将了解如何基于训练好的模型，来编写一个rest风格的命名实体提取接口，传入一个句子，接口会提取出句子中的人名、地址、组织、公司、产品、时间信息并返回。...； person目录下的model就是我们在上一篇文章中训练得到的命名实体识别模型以及一些附属文件，在项目的output目录下可以得到。...上使用模型的时间大概在2到3秒，而如果项目部署在搭载了支持深度学习的GPU的电脑上，接口的返回会快很多很多，当然不要忘记将tensorflow改为安装tensorflow-gpu。...ok，本篇就这么多内容，到此，我们已经基于深度学习开发了一个可以从自然语言中提取出人名、地址、组织、公司、产品、时间的项目，从下一篇开始，我们将介绍本项目使用的深度学习算法Bert和crf，通过对算法的了解...，我们将更好的理解为什么模型能够准确的从句子中提取出我们想要的实体。
随着大语言模型的发展，人工智能的数学本质被进一步封装，从业者要不直接调用给定模型处理给定数据，有点“技术内涵”的就是在给定模型基础上进行“微调”，我看现在很多 国内的AIGC 创业团队，几乎没有多少人有能力对开源的大模型进行修改或创造的能力...首先这个描述隐含的假设是房间内人与人之间的生日没有相互联系，但如果房间内的人都是双胞胎呢？双胞胎的生日显然不是互不关联的。...因为他们年龄相对较大，身体的生长，营养的吸收，心理的稳定相对于靠近 12 月 30 日出生的选手更好，也就是”生理成熟度“更好，于是他们在训练中成绩更好，更容易放到”优秀组“里，于是更能得到优秀教练的指导...由此我们还需要对问题的陈述做进一步改进：假设进入屋子的人，他们的生日日期相互独立，并且等可能的落入一年 365 天中的任何一天，那么我们需要屋子里有多少人，才能使得其中某两个人有相同生日的概率大于 50%...，几乎每次试验结果都是 23 左右，这意味着问题的答案可能就是 23，后面我们通过严谨的数学推导看看为何 23 就是答案。
实现动手自主学习的途径是通过大型语言模型（LLM）。Jon Udell 展示了教育科技行业如何利用人工智能。...准则 2: 永远不要相信，要验证 遵循准则 2(见 7 个指导语言模型工作的原则)，我下一步的行动是: Jon: 听起起来不错，请写一个测试来证明它可行。...接下来发生的事情我之前提到过，在《语言模型如何帮助一个网站改版》一文中: ChatGPT 编写并运行了测试。如果您还没有看到这种情况发生，那简直令人难以置信，我感觉许多人还没有看到过。...在我上一份工作中，我写了很多SQL，在我当前的工作中我也写了很多。在上一份工作中，我从未发现过对 cross join 的需求。...术语 cross join 并不在视线中！学生需要检查生成的代码，然后（在LLM的帮助下！）解释为什么需要 cross join 以及它是如何起作用的。 一些老师现在可能愿意并能够采用这种全新的方法。
【NLP】 深入浅出解析BERT原理及其表征的内容 鉴于BERT的强大，在下游任务中，引入BERT是很自然的想法。像谷歌这些资源丰富的大佬，帮我们预训练好了模型，并且开源出来，当然要好好利用。...2 获取BERT预训练模型 BERT源码可以从google-research的github中获取： https://github.com/google-research/bert 在其GitHub中，也公布了获取...是BERT在训练时，可选调整的一些参数。...3 修改 processor 任何模型的训练、预测都是需要有一个明确的输入，而BERT代码中processor就是负责对模型的输入进行处理。...因为需要用BERT，因此在输入部分做了调整，本文介绍的使用estimator来构建和优化模型，也可以完全弃用这一套，自己构建和优化模型。 The End
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