BERT 使用注意力机制以及学习单词之间上下文关系的Transformer 。Transformer 由两个独立的部分组成 - 编码器和解码器。编码器读取输入文本，解码器为任务生成预测。...与顺序读取输入文本的传统定向模型相比，transformer 的编码器一次读取整个单词序列。由于 BERT 的这种特殊结构，它可以用于许多文本分类任务、主题建模、文本摘要和问答。...在本文中，我们将尝试微调用于文本分类的 BERT 模型，使用 IMDB 电影评论数据集检测电影评论的情绪。...我们已经快速了解了什么是BERT ，下面开始对 BERT 模型进行微调以进行情感分析。我们将使用 IMDB 电影评论数据集来完成这项任务。...我们将使用预训练的“bert-base-uncased”模型和序列分类器进行微调。为了更好地理解，让我们看看模型是如何构建的。
使用QLoRA对Llama 2进行微调是我们常用的一个方法，但是在微调时会遇到各种各样的问题，所以在本文中，将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。...与使用较小深度学习模型的迁移学习技术不同，在迁移学习技术中，我们需要冻结像AlexNet这样的神经网络的较低层，然后在新任务上对分类层进行完全微调，而使用llm进行这种微调的成本是巨大的。...标记器将输入文本转换为标记，这些标记是NLP模型使用的基本文本单位。它还提供了额外的功能，如填充、截断和注意力掩码等。AutoTokenizer简化了为NLP任务对文本数据进行标记的过程。...可以选择各种管道任务的列表，像“图像分类”，“文本摘要”等。还可以为任务选择要使用的模型。为了定制也可以添加一个参数来进行某种形式的预处理，如标记化或特征提取。...我们将在没有任何量化配置的情况下执行此操作，因为我们不需要对其进行微调，只是想将其与适配器合并。还在第13行重新加载标记器，并进行与之前在第13 - 14行中所做的相同的修改。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
我们知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多内容，在进行微调时有许多部分都是我们用不到的，我们需要截取一些用到的部分，使得我们能够更容易进行扩展，接下来本文将进行一一讲解。...1、需要的文件 tokenization.py：用于对数据进行处理，主要是分词用； modeling.py：bert模型； optimization.py：用于生成优化器； ?...bert相关的参数，然后创建相关的优化器；接下来的就是正常的训练和测试的代码了； 4、其它的一些代码 配置文件：config.py import sys sys.path.append("/content...的微调学习率 self.batch_size = 8 # BERT预训练模型的存放地址 self.bert_file = '/content/drive...CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(gpu_id) def get_text_and_label(input_tokens_list, y_list): """ 还原每一条数据的文本的标签
涉及到如下方面 txt文本的读取,utf8的处理 字符串的基本操作 dict的基本操作 list(数组)的基本操作 #!
SimHash算法思想 假设我们有海量的文本数据，我们需要根据文本内容将它们进行去重。...SimHash算法是Google公司进行海量网页去重的高效算法，它通过将原始的文本映射为64位的二进制数字串，然后通过比较二进制数字串的差异进而来表示原始文本内容的差异。 回到顶部 3....SimHash存储和索引 经过simhash映射以后，我们得到了每个文本内容对应的simhash签名，而且也确定了利用汉明距离来进行相似度的衡量。...当文本内容较长时，使用SimHash准确率很高，SimHash处理短文本内容准确率往往不能得到保证； 2....文本内容中每个term对应的权重如何确定要根据实际的项目需求，一般是可以使用IDF权重来进行计算。
2024年是大型语言模型(llm)的快速发展的一年，对于大语言模型的训练一个重要的方法是对齐方法，它包括使用人类样本的监督微调(SFT)和依赖人类偏好的人类反馈强化学习(RLHF)。...这个流程是不是很像GAN，但是还是不太一样 SPIN的动态涉及使用监督微调(SFT)数据集，该数据集由输入(x)和输出(y)对组成。这些示例由人工注释，并作为训练主模型识别类人响应的基础。...但是这里就要求我们必须要有一个训练好的模型作为对手模型，所以SPIN算法只适合在训练结果上进行微调。 SPIN算法 SPIN从预训练的模型生成合成数据。然后使用这些合成数据对新任务上的模型进行微调。...他们用RMSProp优化器训练Zephyr-7B-SFT-Full，所有迭代都没有权重衰减，就像通常用于微调llm一样。全局批大小设置为64，使用bfloat16精度。...论文中没有明确提到lambda的具体值，因为它可能会根据所使用的特定任务和数据集进行调优。
SED 介绍 sed（Stream Editor）意为流编辑器，是Unix常见的命令行程序。...sed 著名的语法规则包括使用 / 进行模式匹配，以及 s/// 来进行替代。与同期存在的工具 ed 一起，sed 的语法影响了后来发展的 ECMAScript 和 Perl。...sed 从文件或者标准输入中获取内容，然后按照命令列表对内容进行修改，最后再将结果发送给标准输出。 一些常用选项的含义： -n 使用安静(silent)模式。...、云基础设施非常普遍的今天，在企业做运维场景下我们直接使用 sed 命令的机会逐渐变少。...参考资料： sed delte file lines SED入门 sed 删除文本中的内容
本范例我们微调transformers中的BERT来处理文本情感分类任务。 我们的数据集是美团外卖的用户评论数据集。 模型目标是把评论分成好评(标签为1)和差评(标签为0)。 #安装库 #!...库使用tokenizer进行文本分词。...__call__,encode,encode_plus,batch_encode_plus等方法编码 #可以使用decode,batch_decode等方法进行解码 text_codes = tokenizer...torchkeras 来实现最优雅的微调训练循环。...四，评估模型 可以使用huggingFace的evaluate库来进行模型评估。 通过evaluate的load方法可以加载一些常用的评估指标。
插入到集合中： 要将记录（在MongoDB中称为文档）插入到集合中，使用insert_one()方法。insert_one()方法的第一个参数是一个包含文档中每个字段的名称和值的字典。...： 要在MongoDB中的集合中插入多个文档，使用insert_many()方法。...insert_many()方法的第一个参数是包含要插入的数据的字典列表。..._id 值列表 print(x.inserted_ids) 插入多个文档，指定ID： 如果不希望MongoDB为文档分配唯一的ID，可以在插入文档时指定 _id 字段。...customers"] # 会出现错误，因为同时指定了0和1值 for x in mycol.find({}, {"name": 1, "address": 0}): print(x) 高级查询： 要进行高级查询
但是对于文本数据，这种技术现在应用的还很少，所以在本文中我们将介绍如何使用Python的nlpag库进行文本扩充。...nlpag的context_word_embs()函数利用上下文词嵌入来查找前n个相似的词进行增强。可以使用action 参数指定要应用的一种操作类型:插入或替换。...需要说明的是L:TF-IDF模型必须在数据集上进行训练，之后可以使用nlpag的TfIdfAug()函数根据分数插入或替换单词。...nlpag的nlpag . augmester .sentence模块提供了四个句子增强器: 1、抽象摘要 抽象摘要是对给定文本进行简洁总结的任务，该摘要捕获了原始内容的关键概念和含义。...LAMBADA文本增强利用语言模型，如GPT或BERT，通过预测给定上下文的缺失单词来生成新句子。 使用LAMBADA增强器是在句子结构中引入多样性和提高NLP模型训练数据质量的极好方法。
Part 1: 本篇内容简介 在前一篇文章完整手写一个朴素贝叶斯分类器，完成文本分类，我们使用首先假设在文档中出现的单词彼此独立，利用贝叶斯定理，完成了一个简单的文本分类器的编写，在真实数据的测试上，...我们使用和上一篇博客同样的数据，使用sklearn自带的贝叶斯分类器完成文本分类，同时和上一篇文章手写的分类器，进行分类精度、速度、灵活性对比。...，使用sklearn自带的多项式模型贝叶斯分类器，使用相同的训练集和测试集，结果后者在测试集上的精度达到了79%,比我们原始手写的精度高出将近10%百分点，效果显而易见，并且训练和分类的速度也大大提高。...下面我们使用sklearn自带的伯努利模型分类器进行实验。...，在文本分类方面的精度相比，差别不大，我们可以针对我们面对的具体问题，进行实验，选择最为合适的分类器。
本文将介绍如何使用 Python 语言和 Tesseract OCR 引擎来进行图像中的文本识别。...特别是，我们会使用 PIL（Python Imaging Library）库来处理图像，使用 pytesseract 库来进行文本识别。 准备工作 首先，我们需要安装必要的库和软件。...pip install Pillow pip install pytesseract 代码示例 下面是一个简单的代码示例，演示如何使用这些库进行图像中的文本识别。...加载图像：使用 PIL 的 Image.open() 函数加载图像。 文本识别：使用 pytesseract 的 image_to_string() 函数进行文本识别。...总结 通过这篇文章，我们学习了如何使用 Python 和 Tesseract 进行图像中的文本识别。这项技术不仅应用广泛，而且实现起来也相对简单。
关于OpenAttack OpenAttack是一款专为文本对抗攻击设计的开源工具套件，该工具基于Python开发，可以处理文本对抗攻击的整个过程，包括预处理文本、访问目标用户模型、生成对抗示例和评估攻击模型等等...功能&使用 OpenAttack支持以下几种功能： 高可用性：OpenAttack提供了易于使用的API，可以支持文本对抗攻击的整个过程； 全面覆盖攻击模型类型：OpenAttack支持句子/单词/字符级扰动和梯度...； OpenAttack的使用范围非常广，其中包括但不限于： 为攻击模型提供各种评估基线； 使用其全面评估指标综合评估攻击模型； 借助通用攻击组件，协助快速开发新的攻击模型； 评估机器学习模型对各种对抗攻击的鲁棒性...； 通过使用生成的对抗示例丰富训练数据，进行对抗训练以提高机器学习模型的鲁棒性； 工具模块 工具安装 我们可以使用pip安装，或者克隆该项目源码来安装OpenAttack。...内置了一些常用的文本分类模型，如LSTM和BERT，以及用于情感分析的SST和用于自然语言推理的SNLI等数据集。
[batch_size, time_step, hidden_dims]的Tensor； 将第一步拆出的两个Tensor进行相加运算得到h（shape：[batch_size, time_step, hidden_dims...将第二步的h进行tanh()激活，得到m（shape：[batch_size, time_step, hidden_dims]），留待后续进行残差计算； 将atten_w的2、3维度进行调换，并与m进行矩阵的乘法运算...：softmax_w（shape：[batch_size, time_step, time_step]）； 将h的2、3维度进行调换，并与softmax_w进行矩阵运算，得到基于权重的context（shape...：[batch_size, hidden_dims, time_step]）； 将h的2、3维度进行调换，并与context进行求和运算，得到context_with_attn（shape：[batch_size...前言 文本分类不是生成式的任务，因此只使用Transformer的编码部分（Encoder）进行特征提取。
环境下使用。...测试facebook开源的基于深度学习的对文本分类的fastText模型 fasttext Python包的安装: pip install fasttext 1 1 第一步获取分类文本，文本直接用的清华大学的新闻分本...，可在文本系列的第三篇找到下载地址。 ...输出数据格式： 样本 + 样本标签 说明：这一步不是必须的，可以直接从第二步开始，第二步提供了处理好的文本格式。写这一步主要是为了记忆当时是怎么处理原始文本的。...使用的是fasttext的python包。
文本情感分析是自然语言处理的一个重要部分，与语音情感分析类似，通过处理提取给定文本中的信息来衡量说话者/作者的态度和情绪，主要用于电影、商品以及社交媒体的用户评论分析等。 ?...VADER是一个基于词典和规则的情感分析开源python库，该库开箱即用，不需要使用文本数据进行训练，安装好之后即可输入想要识别的文本进行情感分析。...与传统的情感分析方法相比，VADER具有很多优势： 适用于社交媒体等多种文本类型 不需要任何训练数据 速度快，可以在线使用流数据 其Github代码地址与论文说明地址如下： Github地址 https...pip install vaderSentiment 安装好以后，通过简单的三行代码即可实现你想要的文本情绪分析。...转折词：使用像“but”这样的连词表示情绪的变化，例如“The food here is great,but the service is horrible”这句话中情绪喜忧参半，但转折词后的部分决定整体情绪评价
前言 在文本分类任务中常用的网络是RNN系列或Transformer的Encoder，很久没有看到CNN网络的身影（很久之前有TextCNN网络）。...本文尝试使用CNN网络搭建一个文本分类器，命名为：ADGCNN。...其中一个在卷积计算之后使用sigmoid进行激活，另一个不进行激活只进行卷积计算，然后将这两个计算结果进行点乘计算，得到结果。..._1的输出加上一个开关（可以控制哪些信息可以通过，哪些信息不可以通过）；GLU+残差结构[在这里插入图片描述] 网络结构 [在这里插入图片描述] 模型细节 input：在本任务中除了把字向量作为输入特征外...：在实践中，使用学习率lr=0.001进行训练，在训练集的准确率为：99.14%，验证集准确率为：97.78%。
一、安装 npm install quill --save 二、注册 1.在.main.js中注册富文本编辑器 Vue.use(VueEditor) 三、使用 1.以下是写好的富文本编辑器，附带功能齐全...quill.snow.css' import 'quill/dist/quill.bubble.css' export default { name: 'Editor', props: { /* 编辑器的内容...ql-picker.ql-font .ql-picker-item[data-value="monospace"]::before { content: "等宽字体"; } 4.页面中的使用...--富文本编辑器 此处必须设置富文本编辑器高度--> 5.页面引入刚刚写好的富文本编辑器组件 import Editor from '@/public/components/Editor'; //加载私有组件 components:
由于该编辑器升级到了5.0版本，会导致下文中的某些文件找不到的情况，但是封装思路是相同的，如需继续使用请使用下面的版本再次尝试 “@tinymce/tinymce-vue”: “^1.1.0” “tinymce...”: “^4.8.5” vue cli 3 + tinymce5.0版本整合参考：点击前往 最近再弄一个后台管理系统，挑选了不少的编辑器，最终选择了tinymce，UI精美，功能模块多，可按需加载配置...，直接通过组件配置api-key直接使用，像我这种懒的注册或者购买的直接下载tinymce，自力更生 安装tinymce-vue npm install @tinymce/tinymce-vue -S...,//顶部菜单栏显示 } 扩展插件 默认的编辑器只有基本功能，如果还需要上传图片，插入表格之类的功能就需要添加插件 如添加上传图片和插入表格的插件 import 'tinymce/plugins/image...alignjustify | bullist numlist outdent indent | lists image media table | removeformat', 这里我们一般会再次把它进行封装一下
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