如何使用BERT fo机器翻译？
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer模型的预训练语言模型，它在自然语言处理任务中具有很强的表达能力和泛化能力。在机器翻译中，可以使用BERT来改进传统的基于统计的机器翻译方法。
使用BERT进行机器翻译需要以下步骤：
- 数据准备：准备并整理用于机器翻译的平行语料库，包括源语言和目标语言的句子对。可以使用公开的翻译数据集或自行搜集。确保语料库的质量和平衡性。
- 数据预处理：将语料库中的文本进行分词，并根据需要进行词干化、词性标注等处理。然后将分词后的文本转换为BERT模型所需的输入格式，通常是添加特殊标记如[CLS]和[SEP]，并将文本转换为对应的词向量表示。
- 模型训练：使用准备好的数据进行BERT模型的训练。可以选择在现有的预训练模型基础上进行微调，也可以从零开始训练一个全新的模型。在训练过程中，可以根据需要设置适当的超参数，如学习率、批大小等。
- 模型评估：使用评估集对训练好的模型进行评估，计算翻译准确率、BLEU等指标来衡量模型的性能。根据评估结果可以调整模型结构或训练策略，进一步提升翻译效果。
- 模型推理：使用训练好的模型进行机器翻译推理。将源语言句子输入到模型中，得到模型生成的目标语言句子。可以使用beam search等算法来搜索最优的翻译结果。
在腾讯云的平台上，可以使用BERT进行机器翻译的相关产品和服务是腾讯云的“智能文本翻译”服务（https://cloud.tencent.com/product/tmt），该服务基于BERT等深度学习模型，提供高质量、高性能的机器翻译能力。用户可以使用API接口进行调用，支持多种语言对的翻译需求，如中英文、中法文等。通过该服务，用户无需关注模型训练和推理的细节，可以快速实现自然语言的跨语种翻译需求。
腾讯云的智能文本翻译服务具有以下优势：
- 高质量的翻译效果：基于BERT等深度学习模型，具有较强的语义理解和表达能力，能够产生更准确、通顺的翻译结果。
- 高性能的处理能力：利用腾讯云强大的计算资源和分布式处理能力，可以实现高并发、低延迟的机器翻译服务，满足不同规模的翻译需求。
- 多语言支持：支持多种语言对的翻译需求，可以满足全球范围内的跨语种翻译需求。
- 灵活易用的API接口：提供简洁、易用的API接口，用户可以通过简单的HTTP请求调用服务，快速实现机器翻译功能。
总结：使用BERT进行机器翻译可以利用其强大的语义理解和表达能力，提升翻译准确性和流畅性。腾讯云的智能文本翻译服务是一个优秀的选择，它基于BERT等深度学习模型，提供高质量、高性能的机器翻译能力，满足用户的多语种翻译需求。
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1回答
我有个大问题。对于我的学士论文，我必须和BERT一起做一个机器翻译模型。但我现在什么也得不到。您是否知道一些文档或其他可以帮助我的东西？我已经阅读了一些关于这个方向的论文，但也许有文档或教程可以帮助我。 对于我的学士学位论文，我必须将一篇文章的摘要翻译成一个标题。我希望有人能帮助我。
浏览 77提问于2020-04-30得票数 0
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我读过关于BERT嵌入模型和FLAIR嵌入模型的文章，我不知道它们之间有什么区别？
BERT使用transformers，FLAIR使用BLSTM
使用BERT，我们将输入单词到BERT体系结构中，而使用FLAIR，我们将字符输入到FLAIR体系结构中。
BERT嵌入式的优点是什么？
FLAIR嵌入式的优点是什么？
在哪种情况下，我们更愿意使用一种模式而不是另一种模式？
浏览 0提问于2022-02-01得票数 0
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2回答
Bert模型输出解释
、、、
我找了很多这个，但还没有弄清楚，所以我希望你能帮我：
我想把德文翻译成英文！我使用这个代码：
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-de-en")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-de-en")
batch = tokenizer(
list(data_bert[:100]),
padding=True,
truncation=True,
浏览 11提问于2021-08-17得票数 1
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只有一件事我找不到答案:当把输出放回transformer中时，我们计算它的方式类似于输入(添加了掩码)，那么是否也有序列大小的限制？ 即使BERT的输入大小限制为512个令牌，因此转换器可以接收的量也是有限的。那么，有没有什么方法可以使输出长度达到所需的长度，或者是否有固定的最大长度？ 如果我说得不够清楚，那么网络是无限地生成单词，直到< end >令牌，还是对输出有令牌限制？
浏览 18提问于2021-09-09得票数 1
1回答
我试图识别香草变压器在nlp中的应用，以及在BERT中的应用。但我似乎找不到他们两人的好摘要。因此，我的问题是：
变压器和伯特的应用分别是什么？
在(1)中，为什么在某些应用中使用香草变压器？(反之亦然？)原因是什么？
蒂娅。
浏览 0提问于2022-04-08得票数 1
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2回答
在NLP、BERT、RoBERTa、艾伯特和XLNe等领域有许多快速的进步，没有人可以每天查看新闻或报纸。有没有任何方法或网站来跟踪所有这些新的发展，并可能提供一个链接到代码？例如，如果有人需要使用文本摘要，建议的方法是X，依此类推。
浏览 0提问于2021-09-16得票数 0
在预编码数据集上工作的典型EncoderDecoderModel
下面的代码片段经常用于从Huggingface的变压器库中训练
from transformers import EncoderDecoderModel
from transformers import PreTrainedTokenizerFast
multibert = EncoderDecoderModel.from_encoder_decoder_pretrained(
"bert-base-multilingual-uncased", "bert-base-multilingual-u
浏览 33提问于2022-10-20得票数 0
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我正在寻找一种方法来用BERT运行一个简单的例子。如何使用谷歌BERT分析上下文？https://github.com/google-research/bert例如，我有一段维基百科文本，以及来自谷歌的预训练BERT模型。如何将段落传递给BERT并获得主要上下文的文本表示？谢谢! EDTED： 示例:我们有一个段落 “我正在寻找一种使用BERT运行一个简单示例的方法。如何使用谷歌BERT分析上下文？https://github.com/google-research/bert例如，我有一段维基百科文本，以及来自谷歌的预先训练的BERT模型。如何将该段落传递给BERT并获得主要上下文的文本表示
浏览 18提问于2019-01-16得票数 1
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我正在尝试使用php将json数据插入到mysql中， 我得到了成功的消息，但没有插入任何记录。 我的json数据是： jsondata.json： {"users": { "bert":6.44, "earnie":0.25, "bigbird":34.45 }} 我的php代码： <?php
//First: read data
$fo=fopen("data.json","r");
$fr=fread($fo,filesize("data.json"));
$array
浏览 35提问于2017-03-15得票数 0
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我有一个完整的代码工作在bert模型使用这个代码段 import bert #BertForSequenceClassification
from bert import run_classifier
from bert import optimization
from bert import tokenization 我如何导入BertForSequenceClassification而不是bert并在相同的代码上工作，因为我正在使用转换器？谢谢
浏览 17提问于2020-11-03得票数 1
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我看不出伯特是如何在不使用解码器的情况下做出预测的，这是之前所有模型的一部分，包括变压器和标准RNN。如何在不使用解码器的情况下在BERT体系结构中进行输出预测？怎么才能完全消除解码器呢？
换句话说，我可以用什么解码器和伯特一起生成输出文本？如果BERT只编码，我可以使用什么库/工具从嵌入解码？
浏览 0提问于2019-12-21得票数 22
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Google SE对复制和旋转内容采取零容忍政策，但我不确定它是如何处理翻译文本的？你能猜到它是如何检测翻译后的内容的吗？我想到的第一件事是，他们使用自己的Google Translate将翻译后的内容反向翻译成源语言，但如果是这样的话，他们是否必须尝试反向翻译成所有语言？对于这样的任务，是否有特定的相似性度量？谢谢!
浏览 17提问于2018-08-03得票数 0
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1回答
我的目标是建立一个语言模型，它能理解单词之间的关系，并能在与特定领域相关的句子中填充掩码。一开始，我考虑从零开始对语言模型(比如BERT)进行预培训，但不幸的是，我的数据并不能帮助以前的模型学习新的连接，更不用说从头开始学习嵌入式了。
现在，我想到的是用我自己的词汇表创建一个转换器模型，它由特定于域的数据中的单词组成(在用空格分隔它们之后，而不是使用转换器令牌器)。这样，词汇量就会更小，位置和关系也会更快、更容易地了解。虽然我对实现有点困惑。
我可以使用这个体系结构(即NMT)并为输入和输出提供纯文本吗？或者我应该在输入中屏蔽一些标记，并将完整的句子作为标签吗？
还有其他建议吗？
浏览 0提问于2021-04-24得票数 1
如何用拥抱式变压器在rasa中实现BERT，在rasa中运行Bert模型需要什么？
recipe: default.v1
*# Configuration for Rasa NLU.
# https://rasa.com/docs/rasa/nlu/components/*
language: en
pipeline:
*# how to implement this BERT in rasa*
- name: HFTransformersNLP
model_weights: "bert-base-uncased"
model_name: "ber
浏览 13提问于2022-01-04得票数 0
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如何计算语料库的蓝色分数
、、、、
我已经训练过我的文本编码器BERT模型。现在我要计算预测数据的corpus_bleu分数。但我不知道在哪里实现corpus_bleu评分在我的代码。
这是一个基于标题的模型，我已经训练了两个模型，一个是图像，另一个是文本模型。在对这两个模型进行培训之后，我将它们加载如下
vision_encoder = keras.models.load_model("vision_encoder")
text_encoder = keras.models.load_model("text_encoder")
读取图像文件
def read_image(image_path):
浏览 9提问于2022-09-11得票数 0
我使用的是Google，下面的导入不知何故不起作用：
from bert.tokenization import FullTokenizer
我得到了这个错误：
ModuleNotFoundError: No module named 'bert.tokenization'
我试图通过运行以下命令来安装bert：
!pip install --upgrade bert
知道如何解决这个错误吗？
浏览 8提问于2019-06-12得票数 11
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我想要生成一个查询，为一个人在一年内在不同的距离中提取一行最佳结果，而所有的结果都列在一个表中。我如何制定一个查询来做到这一点？
这张桌子看起来是这样的：
Date distance Name time
2020 10 Bert 00:19:38
2020 10 Bert 00:20:02
2019 10 Bert 00:19:52
2020 50 Bert 01:50:00
2020 50 Bert 01:
浏览 1提问于2020-11-12得票数 4
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我正试着在Colab多核TPU上运行我的模型，但我真的不知道怎么做。我尝试了，但我得到了一些错误，我不能修复它，但我认为可能有更简单的等待来完成它。
关于我的模型：
class BERTModel(nn.Module):
def __init__(self,...):
super().__init__()
if ...:
self.bert_model = XLMRobertaModel.from_pretrained(...) # huggingface XLM-R
elif ...:
浏览 2提问于2020-12-03得票数 1
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如何两次独立地将输入句子传递到bert中？ 这是我到目前为止所尝试的，输出是相同的。 bert = AutoModel.from_pretrained('bert-base-cased')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased')
sent_dict = tokenizer('Some weights of the model checkpoint at bert-base-cased were not used when initializing BertModel
浏览 17提问于2021-11-10得票数 0
再一次我需要你的帮助，我有一个日语的文件，我想转换成使用C++的英语文件，因为我不认为我可以在c++中使用谷歌的任何应用程序接口，所以任何一般的想法可以证明对我有帮助，请提出一些建议。
非常感谢
欧怀斯·马苏德
浏览 2提问于2010-10-11得票数 0
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ResourceExhaustedError (关于追溯，请参阅上文)：
当分配形状为768的张量并输入浮动时[节点bert/encoder/layer_0/attention/output/LayerNorm/beta/adam_m/Initializer/zeros (定义在/home/zyl/souhu/bert/最优化)= Const_class="loc:@bert/encoder/layer_0/attention/output/LayerNorm/beta/adam_m/Assign"，dtype=DT_FLOAT，value=Tensor，_device=&#
浏览 0提问于2019-04-25得票数 0
我想训练一个编码器解码器模型，如下所示，用于翻译任务。有人能指导我如何为这样一个模型建立一个训练管道吗？任何链接或代码片段将不胜感激。 from transformers import BertConfig, EncoderDecoderConfig, EncoderDecoderModel
# Initializing a BERT bert-base-uncased style configuration
config_encoder = BertConfig()
config_decoder = BertConfig()
config = EncoderDecoderConfig.
浏览 56提问于2020-06-18得票数 7
代码如下：
import tensorflow as tf
from keras_contrib.layers import CRF
from tensorflow import keras
def create_model(max_seq_len, adapter_size=64):
"""Creates a classification model."""
# adapter_size = 64 # see - arXiv:1902.00751
# create the bert layer
with
浏览 97提问于2019-10-22得票数 2
2回答
我正在使用SentenceTransformers库(这里：)来使用预训练模型bert-base-nli-mean tokens创建句子的嵌入。我有一个应用程序将部署到不能访问互联网的设备上。这里，已经回答了如何保存模型。然而，我被困在从本地保存的路径加载保存的模型。
当我尝试使用上面提到的技术保存模型时，输出文件如下：
('/bert-base-nli-mean-tokens/tokenizer_config.json',
'/bert-base-nli-mean-tokens/special_tokens_map.json',
'/bert-ba
浏览 197提问于2020-12-23得票数 5
1回答
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
浏览 10提问于2021-03-11得票数 0
4回答
我想在特定的域上对BERT进行微调。我在文本文件中有该域的文本。我如何使用这些来微调BERT？我目前正在寻找。
我的主要目标是使用BERT实现句子嵌入。
浏览 3提问于2020-05-23得票数 6
2回答
我看到签名方法里，有提到instanceIds.N，这个是否就是指腾讯云服务器的实例id，如果我没有购买云服务器，是否意味着鉴权通不过，最后无法使用腾讯机器翻译api？
标题：机器翻译 - 腾讯机器翻译 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/551/7380
浏览 295提问于2018-01-22
(我正在学习关于BERT word嵌入的 author教程，在本教程中，作者访问了BERT模型的中间层。)
我想要的是使用HuggingFace的Transformers库访问TensorFlow2中BERT模型的单个输入令牌的最后4层。因为每个层输出一个长度为768的向量，所以最后4个层的形状为4*768=3072 (对于每个令牌)。
如何在TF/keras/TF2中实现这一点，以获得输入令牌的预训练模型的中间层？(稍后，我将尝试为句子中的每个令牌获取令牌，但现在一个令牌就足够了)。
我正在使用HuggingFace的BERT模型：
!pip install transformers
fro
浏览 8提问于2020-04-27得票数 7
回答已采纳
我正在试验BERT嵌入，遵循下面的代码https://github.com/strongio/keras-bert/blob/master/keras-bert.py 以下是代码的重要部分(第265-267行)： bert_output = BertLayer(n_fine_tune_layers=3)(bert_inputs)
dense = tf.keras.layers.Dense(256, activation="relu")(bert_output)
pred = tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid
浏览 24提问于2019-06-15得票数 4
1回答
我有一个DataFrame，它看起来像这样：
>> pd.DataFrame([["Anne", True, 1, "A"],["Bert", True, None, "B"],["Conan", False, 0, None],["Bert", None, None, None],["Conan", None, None, "C"],["Bert",None,2,None]], columns = ["Name",
浏览 1提问于2020-05-28得票数 1
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假设我有一个Person表，其中fk_FriendID与pk_PersonID相关：
LINQ2SQL会自动将其映射为：
Person bert = new Person();
Person ernie = new Person();
bert.Person1 = ernie;
如何重写此功能，以便可以将其引用为bert.Friend = ernie？
浏览 0提问于2011-11-11得票数 1
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如果有一个笔直的控制器：
controller: function($scope, $http){
$http.get(templateSource+'/object.customer')
.then(function(result){
$scope = result.data;
});
}
我的object.customer文件看起来如下：
[{"customer":{"name":"Bert","email":"bert@gmail.com"}}
浏览 2提问于2015-02-06得票数 0
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与bing翻译不同的翻译结果
、、、、
我发现文本翻译应用编程接口行为与上的在线翻译之间存在一些差异
我正在翻译的英文文本(到西班牙语)是：
"*Add the shallot, tomatoes, peppers and red pepper flakes and cook, stirring often, until slightly softened and aromatic, about 4 minutes*"
当我使用Microsoft Text Translation python API时，将调用以下URL…
http://api.microsofttranslator.com/v2/Http.svc/
浏览 6提问于2017-08-31得票数 0
在Node Red flow中，机器翻译服务的使用似乎发生了一些变化。可以从节点内部配置要翻译成哪种其他语言。这一点已经改变了。你能帮助我在已经确定了语言(msg.lang)的情况下准确地在哪里设置它吗?谢谢
浏览 0提问于2015-06-23得票数 0
1回答
目前，我的水电配置组织如下：
configs/
├── config.yaml
├── data
│ ├── IMDB.yaml
│ └── REUT.yaml
└── model
├── BERT.yaml
├── GPT.yaml
└── loss
├── CrossEntropyLoss.yaml
└── TripletMarginLoss.yaml
config.yaml：
defaults:
- model: BERT
- data: IMDB
tasks: [ "fit", "eval
浏览 17提问于2022-03-05得票数 0
2回答
我用小队2.0训练了BERT，并使用BERT-master/run_squad.py在输出目录中获得了model.ckpt.data、model.ckpt.meta、model.ckpt.index (F1分数: 81)以及predictions.json等 python run_squad.py \
--vocab_file=$BERT_LARGE_DIR/vocab.txt \
--bert_config_file=$BERT_LARGE_DIR/bert_config.json \
--init_checkpoint=$BERT_LARGE_DIR/bert_model.c
浏览 80提问于2019-06-28得票数 5
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我有基于BERT的模型检查点，这是我在Tensorflow中从头开始训练的。我如何使用这些检查点来预测给定句子中的掩蔽词？ 例如，假设句子是，"CLS abc pqr MASK xyz SEP“，我想预测掩码位置的单词。 我该怎么做呢？我在网上搜索了很多，但每个人都在使用BERT来完成特定于任务的分类任务。而不是使用BERT来预测被屏蔽的单词。 请帮我解决这个预测问题。 我使用create_pretraining_data.py创建数据，并使用官方BERT存储库(https://github.com/google-research/bert)中的run_pretraining.py从
浏览 24提问于2019-09-11得票数 0
大家好，目前我正在尝试开发一个用于冲突检测的模型。使用和微调BERT模型，我已经得到了相当统计的结果，但我认为使用其他一些功能，我可以获得更好的准确性。我把自己定位在这个Tutorial上。经过微调后，我的模型如下所示： ==== Embedding Layer ====
bert.embeddings.word_embeddings.weight (30000, 768)
bert.embeddings.position_embeddings.weight (512, 768)
bert.embeddings.token_t
浏览 55提问于2021-03-27得票数 1
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嗨，我从这里下载了伯特预培训模型(https://storage.googleapis.com/bert_模型/2018年_10_18/外壳_L-12_H-768_A-12.zip)，并保存到gogole colab和本地的一个目录中。
当我试图在colab中加载模型时，得到“我们假设”/content/驱动器/My Drive/bert_training/uncased_L-12_H-768_A-12/config.json“。尝试在局部机器上对模型进行laod，得到相同的误差。
我就是这样加载模型的:从变压器导入BertForMaskedLM BertForMaskedLM
这是正确的方式
浏览 0提问于2019-12-06得票数 5
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我的代码如下：
bert_model_name = 'small_bert/bert_en_uncased_L-4_H-512_A-8'
map_name_to_handle = {'small_bert/bert_en_uncased_L-4_H-512_A-8':
'https://tfhub.dev/tensorflow/small_bert/bert_en_uncased_L-4_H-512_A-8/1'}
map_model_to_preprocess = { 'small_bert/bert_en_uncase
浏览 15提问于2022-03-02得票数 0
我想使用BERT单词嵌入生成同义词或类似的单词。我开始使用BERT做这件事。对于以后的软件集成，它必须用Java语言完成，所以我选择了easy-bert ()。
看起来我可以通过这种方式获得单词嵌入：
try(Bert bert = Bert.load(new File("com/robrua/nlp/easy-bert/bert-uncased-L-12-H-768-A-12"))) {
float[][] embedding = bert.embedTokens("A sequence");
float[][][] embeddings =
浏览 4提问于2020-03-05得票数 2
1回答
我需要使用预先训练的伯特模型('dbmdz/bert-base-italian-xxl-cased')，它来自Tensorflow的Huggingface (在链接上)。
在网站上看到这篇文章之后，
目前只有PyTorch-变压器兼容的重量是可用的。如果您需要访问TensorFlow检查点，请提出一个问题！
我提出了这个问题，并立即向我提供了一个下载链接，其中包含以下文件。这些文件如下：
$ ls bert-base-italian-xxl-cased/
config.json model.ckpt.index
浏览 2提问于2021-08-25得票数 0
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1回答
我在bert情感分析中发现了这段代码，其中删除了未使用的层，添加了更新可训练变量/可训练权重，我正在寻找显示BERT中不同层的文档，我们如何删除未使用的层，添加权重等。但是，我找不到任何相关文档。 BERT_PATH = "https://tfhub.dev/google/bert_uncased_L-12_H-768_A-12/1"
MAX_SEQ_LENGTH = 512
class BertLayer(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, bert_path, n_fine_tune_encoders=10, **k
浏览 72提问于2021-09-20得票数 0
我们如何使用不同的预先训练的模型，为文本分类器在the库？使用时：
model = text.text_classifier('bert'，(x_train，y_train)，preproc=preproc)
然而，我也想尝试一种单语模式。即荷兰的一个：‘wietsedv/bert-base-荷兰语大小写’，这也是用于其他k-列车实现，。
但是，当试图在文本分类器中使用此命令时，它不起作用：
model = text.text_classifier('bert', (x_train, y_train) ,
> preproc=preproc, b
浏览 5提问于2020-09-03得票数 1
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4回答
我有一张这样的桌子：
// mytable
+----+--------+-------+-------+
| id | name | key | value |
+----+--------+-------+-------+
| 1 | jack | 1 | 10 |
| 2 | peter | 1 | 5 |
| 3 | jack | 2 | 5 |
| 4 | ali | 1 | 2 |
| 5 | jack | 1 | 5 |
| 6 | jack | 1
浏览 2提问于2015-11-27得票数 0
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我想在预训练的BERT模型的最后一层之后添加一个回归层。所以它应该是这样的：
output = bert_model([input_ids,attention_masks])
output = output[1]
output = tf.keras.layers.Dense(100,activation='relu')(output)
但我不知道如何冻结BERT模型，只训练回归层。有可能吗？
浏览 32提问于2021-05-13得票数 0
如何更改： BERT_MODEL = "https://tfhub.dev/google/bert_multi_cased_L-12_H-768_A-12/1"
def create_tokenizer_from_hub_module():
"""Get the vocab file and casing info from the Hub module."""
with tf.Graph().as_default():
bert_module = hub.Module(BERT_MODEL)
toke
浏览 184提问于2020-03-22得票数 0
1回答
在试验变压器的TFBertForSequenceClassification和BertTokenizer时，我注意到BertTokenizer：
transformer_bert_tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
以这种方式标记文本与用于为BERT模型构造标记器的标记器不同：
!wget --quiet https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/models/master/official/nlp/bert/tokenization.py
浏览 0提问于2020-10-21得票数 1
我想问一下如何改变经过训练的模型的嵌入大小。
我有一个训练有素的模特models/BERT-pretrain-1-step-5000.pkl。现在，我将向令牌添加一个新的令牌[TRA]，并尝试将resize_token_embeddings使用到已接收的令牌。
from pytorch_pretrained_bert_inset import BertModel #BertTokenizer
from transformers import AutoTokenizer
from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence
import tqdm
token
浏览 52提问于2022-06-27得票数 2
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