简介 BERT 是一个强大的语言模型，至少有两个原因：它使用从 BooksCorpus （有 8 亿字）和 Wikipedia（有 25 亿字）中提取的未标记数据进行预训练。...它是通过利用编码器堆栈的双向特性进行预训练的。这意味着 BERT 不仅从左到右，而且从右到左从单词序列中学习信息。 BERT 模型需要一系列 tokens (words) 作为输入。...该论文仅使用单层神经网络作为分类器就取得了很好的效果。 使用 BERT 进行文本分类 本文的主题是用 BERT 对文本进行分类。在这篇文章中，我们将使用kaggle上的BBC 新闻分类数据集。...获取数据，训练时选择打乱样本 train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train, batch_size=2, shuffle=True)...达到 99.6% 模型的保存。这个在原文里面是没有提到的。我们花了很多时间训练的模型如果不保存一下，下次还要重新训练岂不是费时费力？
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_init=True) def bert_embed(self, bert_init=True): """ 读取BERT的TF模型 :param bert_init...from checkpoint: {}'.format(init_checkpoint)) 接下来我们就可以使用了； 4、使用模型 config = Config() do_lower_case =...= 0.5 self.use_origin_bert = True # True:使用原生bert, False:使用动态融合bert 生成数据集代码：utils.py import
编码后，作为你自己设计的某种模型（例如 LSTM、SVM 等都由你自己定）的输入，等于说将 Bert 作为一个句子特征编码器，这种方法没有反向传播过程发生，至于如果后续把定长句子向量输入到 LSTM 种继续反向传播训练...背景 本博客将会记录使用transformer BERT模型进行文本分类过程，该模型以句子为输入（影评），输出为1（句子带有积极情感）或者0（句子带有消极情感）；模型大致结构如下图所示，这里就用的是上述所说的...[fdnvho677g.png] 如上图所示，句子输入至模型之前会进行tokenize 第一步，使用BERT 分词器将英文单词转化为标准词（token），如果是中文将进行分词; 第二步，加上句子分类所需的特殊标准词...使用BERT预训练模型 现在，我们需要从填充好的标记词矩阵中获得一个张量，作为DistilBERT的输入。...任务一：屏蔽语言模型（Masked LM） 该任务类似于高中生做的英语完形填空，将语料中句子的部分单词进行遮盖，使用 [MASK] 作为屏蔽符号，然后预测被遮盖词是什么。
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...第1种是指定模型架构(如: from transformers import BertModel) 第2种是自动推断模型架构(如: from transformers import AutoModel)...第3种是自动推断模型架构并自动添加Head (如: from transformers import AutoModelForSequenceClassification ) 第1种方案和第2种方案用户可以灵活地根据自己要做的任务设计...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。
文章大纲 bert 简介 bert 文本分类参考流程 albert 简介 参考文献 bert 简介 bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型，Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果...文本分类实际上是将BERT得到的T_1这一层连接上一个全连接层进行多分类。...只能进行纯字的embedding在中文场景效果提升有限。...苏剑林大神的预训练简介系列： 使用keras-bert实现文本多标签分类任务 https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/111783250 pytorch...bert： https://github.com/songyingxin/Bert-TextClassification 使用Bert预训练模型文本分类（内附源码）机器之心 https://www.jiqizhixin.com
这里构建的是TPUEstimator，但没有TPU时，它也可以像普通estimator一样工作。...1.3 run_pretraining.py 这个模块用于BERT模型的预训练，即使用masked language model和next sentence的方法，对BERT模型本身的参数进行训练。...如果使用现有的预训练BERT模型在文本分类/问题回答等任务上进行fine_tune，则无需使用run_pretraining.py。...如果使用现有的预训练BERT模型在文本分类/问题回答等任务上进行fine_tune，则无需使用create_pretraining_data.py。...如果需要训练文本分类之外的模型，如命名实体识别，BERT的官方项目中没有完整的demo，因此需要设计和实现自己的model_fn和input_fn。
中文一般由多个字组成一个词，传统的中文文本任务通常使用一些分词工具，得到严格意义上的词。在原始的BERT中，对于中文，并没有使用分词工具，而是直接以字为粒度得到词向量的。...为便于理解，本文的图解中不考虑batch_size这个维度，实际模型训练时，batch_size通常大于1。...BERT用到的主要是Transformer的Encoder，没有使用Transformer Decoder。 把多个Transformer Encoder组装起来，就构成了BERT。...最初，HuggingFace用PyTorch实现了BERT，并提供了预训练的模型，后来。越来越多的人直接使用HuggingFace提供好的模型进行微调，将自己的模型共享到HuggingFace社区。...首次使用这个模型时，transformers 会帮我们将模型从HuggingFace Hub下载到本地。
它对BERT进行了三个改造 Three main changes of ALBert from Bert： 1）词嵌入向量参数的因式分解 Factorized embedding parameterization...最大的模型，训练了1百万步后，还是没有过拟合训练数据。...2）为加快训练速度，使用LAMB做为优化器 Use lAMB as optimizer, to train with big batch size 使用了大的batch_size来训练(4096)。...预训练序列长度sequence_length设置为512，批次batch_size为4096，训练产生了3.5亿个训练数据(instance)；每一个模型默认会训练125k步，albert_xxlarge...中文任务集上效果对比测试 Performance on Chinese datasets 自然语言推断：XNLI of Chinese Version ?
这里要注意的是，因为学生模型要拟合教师模型的分布，所以在求p时的也要使用一样的参数T。...当然可以，Hinton在论文中进行了证明，如果T很大，且logits分布的均值为0时，优化概率交叉熵和logits的平方差是等价的。 BERT蒸馏 在BERT提出后，如何瘦身就成了一个重要分支。...同时因为任务数据有限，作者基于以下规则进行了10+倍的数据扩充： 用[MASK]随机替换单词 基于POS标签替换单词 从样本中随机取出n-gram作为新的样本 但由于没有消融实验，无法知道数据增强给模型提升了多少最终效果...TinyBERT，在计算隐层loss时增加一个线性变换，扩大学生模型的维度： 对于针对某项任务、只想蒸馏精调后BERT的情况，则推荐进行剪层，同时利用教师模型的层对学生模型进行初始化。...对于hard label，使用KL和CE是一样的，因为 ，训练集不变时label分布是一定的。
今天分享一篇来自于 ACL 2022 的文章，总体思想就是在 meta-learning 的基础上，采用双塔 BERT 模型分别来对文本字符和对应的label进行编码，并且将二者进行 Dot Product...1.1 架构 ▲图1.模型整体构架 从上图中可以清楚的看到，作者采用了双塔 BERT 来分别对文本的 Token 和每个 Token 对应的 label 进行编码。...在进行 Token 编码时，对应每个 通过 BERT 模型可以得到其对应的向量 ，如下所示： 这里需要注意的是 BERT 模型的输出取 last_hidden_state 作为对应 Token 的向量...： 由于这里使用了 label 编码表征的方式，相比于其他的 NER 方法，在模型遇到新的数据和 label 时，不需要再初始一个新的顶层分类器，以此达到 Few-shot 的目的。...双塔 BERT 代码实现（没有采用 metric-based 方法）： #!
1.1 架构 ▲图1.模型整体构架 从上图中可以清楚的看到，作者采用了双塔 BERT 来分别对文本的 Token 和每个 Token 对应的 label 进行编码。...1.2 Detail 此外，作者在对标签进行表征时，也对每个标签进行了相应的处理，总体分为以下三步： 1....在进行 Token 编码时，对应每个 通过 BERT 模型可以得到其对应的向量 ，如下所示： 这里需要注意的是 BERT 模型的输出取 last_hidden_state 作为对应 Token 的向量...： 由于这里使用了 label 编码表征的方式，相比于其他的 NER 方法，在模型遇到新的数据和 label 时，不需要再初始一个新的顶层分类器，以此达到 Few-shot 的目的。...双塔 BERT 代码实现（没有采用 metric-based 方法）： #!
在run_classifier.py的代码中，使用tf.estimator进行模型的训练和评估，部分代码如下（run_classifier.py第847-880行）： model_fn = model_fn_builder...最后，使用estimator.train()方法，传入train_input_fn和max_steps，开始训练。 这是使用estimator API进行模型训练的基本流程。...3.png 在Google公开的BERT代码中，从optimization.py可以看出，模型训练时没有用tensorflow内置的优化器，而是通过继承tf.train.Optimizer，并重写apply_gradients...Google-research的源代码中，实现优化器时没有考虑到优化器和分布式训练的兼容，没有定义优化器中的变量在多卡训练时的聚合（Aggregation）方式，因而在多卡训练时会报错。 4....因此当训练数据量很大时，多卡训练能显著节省训练时间。 6. 其它注意事项 使用上述改动进行多卡训练时，要注意： 多卡并行的调度和同步等操作本身需要一定的时间。
将输入reshape后输入Bert，得到大小为[batch_size*max_segment, maxlen]的句向量。 将句向量reshape后输入注意力层。 最后接全连接层进行分类。...尝试了利用比赛数据进行词向量的预训练比如skipgram和fasttext，尝试分别使用，也尝试加上权重相加，但是效果都相比加入前差。...MLP模型相对较差，只能做到0.949左右，但有进步空间，后期转战Bert，没有继续深究。代码在GitHub已发布。...粗略分析，最终排名6很大原因是模型多样性不足，对预测结果进行最终投票时各output之间差异性不够，提升有限 基于不同模型，对预测结果进行stacking投票，可以对预测准确率有显著提高。...由于没有太多时间搞其他模型，如果stacking的话，要训练20个不同的bert在数据集上。我就偷了个懒，把bert达到一定精度之后的模型都保存下来，做了一个snapshot ensemble。
前面我写了一篇文章来讲 BERT 是如何分词的，现在，轮到该说说 BERT 模型是如何定义的了。 BERT 模型的大致结构可能大家已经很清楚了，实际上核心就是 Transformer encoder。...然后根据构建 BERT 模型「三步走」的顺序，分别介绍下这三步，同时介绍一下相关函数。 类 BertConfig BERT 模型的配置类，BERT 的超参配置都在这里。...类 BertModel BERT 模型类，主角，BERT 模型的详细定义就在这里了。其参数（蓝色）、方法（框内黄色）和对其他类、函数的调用关系总览如下： ?...Embedding 如前所述，构建 BERT 模型主要有三块：embeddings、encoder 和 pooler。先来介绍下 embeddings。 顾名思义，此步就是对输入进行嵌入。...BERT 构建模型部分到此结束。
然而这篇论文证明了如果没有网络架构的改变、不加入外部训练数据或其他的输入特征，基本的“轻量级”神经网络仍然可以具有竞争力。...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。...同时因为任务数据有限，作者基于以下规则进行了10+倍的数据扩充：用[MASK]随机替换单词；基于POS标签替换单词；从样本中随机取出n-gram作为新的样本 2 相关工作 关于模型压缩的背景介绍，大家可以看下...3.1 模型选择 对于“teacher”模型，本文选择Bert去做微调任务，比如文本分类，文本对分类等。...对于文本对任务，我们可以直接两个文本输入到Bert提取特征，然后收入到softmax进行分类。 对于“student”模型，本文选择的是BiLSTM和一个非线性分类器。
BERT-base和BERT-large模型的参数数量分别为110M和340M，为了获得良好的性能，很难使用推荐的batch size在单个GPU上对其进行微调。...其结果如下： 在序列级MRPC分类任务上，该实现使用小型BERT-base模型再现了原始实现的84%-88%的准确率。...在token级的SQuAD 任务上，该个实现使用小型BERT-base模型再现了原始实现的88.52 F1的结果。 作者表示，正致力于在其他任务以及更大的BERT模型上重现结果。...run_classifier.py脚本提供了关于如何使用此类模型的示例，该脚本可用于使用BERT微调单个序列（或序列对）分类器，例如用于MRPC任务。 3....run_squad.py脚本提供了有关如何使用此类模型的示例，该脚本可用于使用BERT微调token分类器，例如用于SQuAD任务。
之前粗看的时候还没有ERNIE2.0、ERNIE-tiny,整体感觉跟BERT也挺类似的，不知道更新了之后会是啥样~看完也会整理跟下面类似的总结，刚好也在研究paddle或ERNIE的同学可以加我一起讨论哈哈哈...原内容@2019.05.16 BERT 模型也出来很久了， 之前有看过论文和一些博客对其做了解读：NLP 大杀器 BERT 模型解读[1]，但是一直没有细致地去看源码具体实现。...附上关于 BERT 的资料汇总：BERT 相关论文、文章和代码资源汇总[2] 今天要介绍的是 BERT 最主要的模型实现部分-----BertModel，代码位于 modeling.py 模块[3] 除了代码块外部...class BertConfig(object): """BERT模型的配置类."""...，因为 BERT 里只有 encoder，所有 decoder 没有姓名 ?
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