我使用下面的代码为我的文本分类生成嵌入。
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_text as text
bert_preprocess =hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_preprocess/3")
bert_encoder = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_L-12_H-768_A-1
在通过BERT传递我的令牌之前,我想对它们的嵌入(嵌入查找层的结果)执行一些处理。允许我们使用以下方法访问嵌入查找的输出:
import tensorflow as tf
from transformers import BertConfig, BertTokenizer, TFBertModel
bert_tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
input_ids = tf.constant(bert_tokenizer.encode("Hello, my dog is cute
我想知道微调后的模型与不经过精细调整的模型相比有多大的改善,我想比较一下预先训练的模型( BERT)和通过对文本分类的预训练模型进行微调所获得的模型(微调BERT )的性能,我知道如何微调BERT来进行文本分类,但不太清楚如何直接使用BERT来实现classification.what呢?下面是微调模型的代码,如何重写它以直接使用经过培训的模型。
<!-- language: python -->
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
import torch.nn as nn
im
class BertClassifier(nn.Module):
#Bert Model for Classification Tasks.
def __init__(self, freeze_bert=False):
"""
@param bert: a BertModel object
@param classifier: a torch.nn.Module classifier
@param freeze_bert (bool): Set `Fals
我使用句子转换器进行语义搜索,但有时它不理解上下文意义,并返回错误的结果。
在默认情况下,句子嵌入的向量方是78列,所以我如何增加这个维度,以便它能够理解深层的语境意义。
代码:
# Load the BERT Model
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('bert-base-nli-mean-tokens')
# Setup a Corpus
# A corpus is a list with documents split by senten
我对TensorFlow非常陌生,正在尝试使用BERT进行多任务分类(我在项目的另一部分中已经使用GloVe完成了这项工作)。我的问题是TensorFlow中占位符的概念。我知道它只是一些变量的占位符,将被填充。看,这是我的分类模型中我有问题的部分。我将在下面解释确切的问题。
def bert_emb_lookup(input_ids):
# TODO to be implemented;
"""
X is the input IDs, but a placeholder
"""
pass
class B