以前的NLP预训练方式例如BERT、GPT[4]训练目标与翻译关注的目标之间差距过大，不易直接使用。...BERT和GPT的示意图 ? MASS和机器翻译示意图对比 上图对比分析了之前NLP预训练方法在机器翻译场景直接应用的限制。...如何克服着两个问题，成了预训练模型在机器翻译领域应用的重要挑战。 2....CTNMT 使用了 BERT预训练。MASS使用了大规模单语数据。mBERT是多语言 BERT 模型。...手把手教你用mRASP快速得到任意翻译模型 简单上手 下面我们就来手把手教大家如何使用作者开源的mRASP模型来快速得到一个单向的机器翻译模型。
进行关系分类，主要目的是为了利用BERT预训练时学到的大量语言本身的知识。...2.利用了BERT特征抽取后2个部分的特征： BERT【CLS】位置的embeding和两个实体相对应的embeding 3.将上述3个特征拼接起来，再接一个全连接层和softmax层输出关系的分类。...1.R-BERT-NO-SEP-NO-ENT 代表既没有分隔符也没有实体embedding特征的模型 2.R-BERT-NO-SEP代表既没有分隔符的模型 3.R-BERT-NO-ENT代表既没有实体embedding...BERT，共享特征抽取模块。...对于实体抽取模块，跟此前我们介绍的基于BERT的实体抽取模型没有差别，不了解的同学可以出门左转先看一下： 【NLP-NER】如何使用BERT来做命名实体识别 RE模块相对复杂一点，我们详细介绍一下， RE
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？...model = modeling.BertModel( config=bert_config, is_training=False, input_ids=input_ids,...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...https://github.com/InsaneLife/bert
自然语言理解的许多任务,例如信息检索、自动问答、机器翻译、对话系统、复述问题等等,都可以抽象成文本匹配问题。 今天给大家整理的10篇自然语言处理经典论文——文本匹配的，希望对大家的学习有所帮助！...，利用CNN进行特征融合 A Compare-Aggregate Model For Matching Text Sequences ESIM最流行、最常用的文本匹配模型 Enhanced LSTM fo...Richer Alignment Features MatchPyramid以图像识别的方式进行文本匹配 Text Matching as Image Recognition Poly-encoders基于BERT...Scoring MGCN基于图形分解和卷积匹配的长文档匹配 Matching Article Pairs with Graphical Decomposition and Convolutions SemBERT使用...BERT融合上下文语义信息实现文本匹配的模型 Semantics-aware BERT for Language Understanding 那么，这些文本匹配的论文怎样才能又好又快地吃透呢？
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。...使用 bert-as-service 生成词向量 bert-as-service 是腾讯 AI Lab 开源的一个 BERT 服务，它让用户可以以调用服务的方式使用 BERT 模型而不需要关注 BERT...安装 使用 pip 命令进行安装，客户端与服务端可以安装在不同的机器上： pip install bert-serving-server # 服务端 pip install bert-serving-client...parameters 也可以使用中文效果更好的哈工大版 BERT： Chinese-BERT-wwm 以上列出了几个常用的预训练模型，可以到 这里 查看更多。...id 的映射关系 配置文件（bert_config.json ) 记录模型的超参数 启动 BERT 服务 使用 bert-serving-start 命令启动服务： bert-serving-start
Understanding，同时将尽量是用通俗的描述而不使用术语，并尝试通过草图解释BERT是如何工作的。...在上面的示例中，我解释了如何使用BERT进行分类。以非常相似的方式，也可以将BERT用于问题解答和基于NER的任务。在本文结尾处，我将介绍用于各种任务的体系结构。 它和嵌入有什么不同呢?...然后，我们使用CLS令牌输出获取二进制损失，该损失也通过网络反向传播以学习权重。 ? 我们现在有了BERT模型，可以为我们提供上下文嵌入。那么如何将其用于各种任务？...相关任务的微调 通过在[CLS]输出的顶部添加几层并调整权重，我们已经了解了如何将BERT用于分类任务。 ? 本文提供了如何将BERT用于其他任务的方法： ?...问题解答任务-这是最有趣的任务，需要更多上下文才能了解如何使用BERT解决问题。在此任务中，给我们一个问题和一个答案所在的段落。目的是确定段落中答案的开始和结束范围。 ?
本文主要聚焦于 BERT 的分词方法，后续再谈模型实现细节。...可以使用 unicodedata.category(c) 来查看 c 的 Unicode 类别。...那么有一个问题，如何判断一个字符是不是「中文」呢？...至此，BERT 分词部分结束。...bert/tokenization.py at master · google-research/bert How to replace accented characters in python?
使用ChatGPT实现机器翻译非常简单，只需给它明确的指令作为提示就可以了。 在一篇名为“Is ChatGPT A Good Translator?...笔者也使用这句话作为本章的第一个示例。 对于简单的机器翻译任务而言，这样的提示指令就足够了。“Is ChatGPT A Good Translator?...对于更困难的翻译任务（如专业领域的长文本机器翻译），需要使用更高级的提示技巧，例如角色扮演。 输入：假设你是英文翻译人员。我将提供一些中文文本，你需要使用优美且高级的英语词汇和句法将其翻译成英文。...通过上述回答可以看到，ChatGPT的翻译不但更好，符合“使用高级词汇”等提示指令，而且有理有据。 在机器翻译中，确保术语的翻译准确性和一致性一直是一个大难题，特别是对于长篇文本。...使用一个预先确定的术语表是解决术语一致性问题简单可行的方案。翻译时参考这个术语表可以确保术语翻译的一致性和准确性。在现有的一些机器翻译系统中，支持术语表通常被作为高级功能提供给付费用户。
机器翻译即实现从源语言到目标语言转换的过程，是自然语言处理的重要研究领域之一。 本文将带领大家了解经典的端到端神经网络机器翻译Seq2Seq模型，以及如何用PaddlePaddle来训练。...将深度学习应用于机器翻译任务的方法大致分为两类：1）仍以统计机器翻译系统为框架，只是利用神经网络来改进其中的关键模块，如语言模型、调序模型等（见图1的左半部分）；2）不再以统计机器翻译系统为框架，而是直接用神经网络将源语言映射到目标语言...作为经典模型的实现，可以帮助大家更好的理解机器翻译。 ?...整句话的向量表示可以采用h在最后一个时间步T的状态编码，或使用时间维上的池化（pooling）结果。 第3步也可以使用双向循环神经网络实现更复杂的句编码表示，具体可以用双向GRU实现。...图4：使用双向GRU的编码器 解码器 机器翻译任务的训练过程中，解码阶段的目标是最大化下一个正确的目标语言词的概率。
NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。...上一期我们详细介绍NER中两种深度学习模型，LSTM+CRF和Dilated-CNN，本期我们来介绍如何基于BERT来做命名实体识别任务。...这里就介绍下，如何基于谷歌开源出来的BERT base模型，进行fine tune，做NER任务。...的BertModel类构造BERT结构，然后获取其最后一层的输出： # 使用数据加载BertModel，获取对应的字embedding model = modeling.BertModel(...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。
---- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 官方代码库 包含了BERT的实现代码与使用BERT...本文对官方代码库的结构进行整理和分析，并在此基础上介绍本地数据集使用 BERT 进行 finetune 的操作流程。BERT的原理介绍见参考文献[3]。 ...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。...1.4 create_pretraining_data.py 此处定义了如何将普通文本转换成可用于预训练BERT模型的tfrecord文件的方法。...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。
作者 | Gailly Nemes 来源 | Medium 这篇文章展示了使用TensorFlow 2.0的BERT [1]嵌入的简单用法。...在这篇文章中，将看到一个使用Keras和最新的TensorFlow和TensorFlow Hub模块的简单BERT嵌入生成器。所有代码都可以在Google Colab上找到。...模块使用预先训练的无大小写BERT基本模型生成句子级和令牌级嵌入。...对于模型创建，使用高级Keras API模型类（新集成到tf.keras中）。 BERT令牌生成器仍来自BERT python模块。...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。
在这篇文章中，我们使用一个预先训练好的BERT模型和Elasticsearch来构建一个搜索引擎。Elasticsearch最近发布了带有矢量字段的文本相似性搜索。...另一方面，你可以使用BERT将文本转换为固定长度的向量。一旦我们通过BERT将文档转换成向量并存储到Elasticsearch中，我们就可以使用Elasticsearch和BERT搜索类似的文档。...本文使用Elasticsearch和BERT按照以下架构实现了一个搜索引擎。这里，我们使用Docker将整个系统划分为三个部分：application, BERT和Elasticsearch。...这里的要点是使用BERT将文档转换为向量。得到的向量存储在text_vector字段中。...总结 在这篇文章中，我们使用Elasticsearch和BERT实现了搜索引擎。
BERT文件使用WordPiece分词器，在开源中不可用。我们将在unigram模式下使用SentencePiece分词器。虽然它与BERT不直接兼容，但是通过一个小的处理方法，可以使它工作。...: fo.write(token+"\n") 现在，让我们看看新词汇在实践中是如何运作的： >>> testcase = "Colorless geothermal substations are...".format(MODEL_DIR), "w") as fo: json.dump(bert_base_config, fo, indent=2) with open("{}/{}".format...(MODEL_DIR, VOC_FNAME), "w") as fo: for token in bert_vocab: fo.write(token+"\n") 现在，我们已准备好将模型和数据存储到谷歌云当中...1、使用预训练的模型作为通用的自然语言理解模块； 2、针对某些特定的分类任务微调模型； 3、使用BERT作为构建块，去创建另一个深度学习模型。
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。...use_one_hot_embeddings=False：是否使用 one-hot embedding，否则使用 tf.embedding_lookup()。...在 Token type embedding 代码实现部分，根据 token_type_table 获取 token_type_ids 的对应 embedding 的时候，BERT 使用的是 one-hot...实际传给下一步 pooler 的时候，使用的是最后一层输出。
今天，我们很高兴能够发布最新的 TensorFlow 神经机器翻译教程，帮助读者全面了解 seq2seq 模型，并介绍如何从头开始构建有竞争力的翻译模型。...., 2014）在机器翻译、语音识别和文本摘要等任务上取得了巨大的成功。本教程致力于帮助读者全面掌握 seq2seq 模型，并且展示了如何从头开始构建一个强大的 seq2seq 模型。...我们该教程会注重神经机器翻译（NMT）任务，神经机器翻译是 seq2seq 模型很好的试验台，并且已经获得了广泛的成功。我们使用的代码是极其轻量、高质量、可投入生产并且结合了最新研究思路的实现。...第二部分将更进一步详细地解释如何构建带注意力机制的强大神经机器翻译模型。...Greedy 解码——一个实例：已训练的 NMT 模型如何使用 greedy 搜索为源语句 Je suis étudiant 生成翻译。 推理与训练的区别在于步骤 3。
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...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.../bert_zh_L-12_H-768_A-12/1?...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 ../...../bert/1') vocab_file = bert_layer.resolved_object.vocab_file.asset_path.numpy() do_lower_case = bert_layer.resolved_object.do_lower_case.numpy
准备 将DUIE文件路径放置于代码同目录（或者自己的数据，具体可见loader.py)，更加具体的获取和数据处理见下文 将bert-base-chinese放置于同目录下的bert-base-chinese...如果仅用于测试和实际使用，可以下载已经训练好的Model，然后调用demo.py下对应函数 caculate_acc：计算每一个类别的正确率 demo_output：随机选择样本，输出原文，实体对以及预测的关系...（95.37%正确率的） 链接：https://pan.baidu.com/s/1ffOzN3FZ1foepB6NcSF5qQ 提取码：bert 数据 数据使用的是百度发布的DUIE数据，包含了实体识别和关系抽取...: '人口数量', 45: '邮政编码', 46: '主角', 47: '官方语言', 48: '修业年限'} 数据的格式如下，ent1和ent2是实体，rel是关系 Model 模型就是直接使用...Bert用于序列分类的（BertEncoder+Fc+CrossEntropy） 具体的处理就是把ent1，ent2和sentence直接拼接送进模型 相对我之前对Bert的粗糙处理，这里加上了MASK-Attention
东西很少，像半分每次都是这样失望', '配送比较慢（不是高峰时间点的结果1个多小时才送到）；菜品备注了“老人吃请少油少盐”，结果还是很咸很油，哎…失望'] 2，文本分词 transformers库使用...此处我们使用第3种方案。...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。...("waimai_10k_bert") ('waimai_10k_bert/tokenizer_config.json', 'waimai_10k_bert/special_tokens_map.json...', 'waimai_10k_bert/vocab.txt', 'waimai_10k_bert/added_tokens.json', 'waimai_10k_bert/tokenizer.json
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