这篇文章展示了使用TensorFlow 2.0的BERT [1]嵌入的简单用法。由于TensorFlow 2.0最近已发布,该模块旨在使用基于高级Keras API的简单易用的模型。在一本很长的NoteBook中描述了BERT的先前用法,该NoteBook实现了电影评论预测。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。
寄语:Bert天生适合做分类任务。文本分类有fasttext、textcnn等多种方法,但在Bert面前,就是小巫见大巫了。
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)在各种自然语言处理任务中提供了最前沿的结果在深度学习社区引起了轰动。德夫林等人。2018 年在 Google 使用英文维基百科和 BookCorpus 开发了 BERT,从那时起,类似的架构被修改并用于各种 NLP 应用程序。XL.net 是建立在 BERT 之上的示例之一,它在 20 种不同任务上的表现优于 BERT。在理解基于 BERT 构建的不同模型之前,我们需要更好地了解 Transformer 和注意力模型。
相信前段时间大家都被各种XLNet的解读、解析轰炸了吧。好容易熬过了学会了,到网上一搜,诶!官方没有公布中文预训练模型,其他大佬都还没动静,散了散了,追ALBERT的热点去了。
中文长文本分类、短句子分类、多标签分类、两句子相似度(Chinese Text Classification of Keras NLP, multi-label classify, or sentence classify, long or short),字词句向量嵌入层(embeddings)和网络层(graph)构建基类,FastText,TextCNN,CharCNN,TextRNN, RCNN, DCNN, DPCNN, VDCNN, CRNN, Bert, Xlnet, Albert, Attention, DeepMoji, HAN, 胶囊网络-CapsuleNet, Transformer-encode, Seq2seq, SWEM
对于字面上的匹配总体来说并不复杂,但实际效果就仅限于有字符交集的词语。若是想要上升到语义之间有相关度,就可以化归为学术界常见的语义匹配的问题。
摘要:本篇从业务实践的角度分享NLP各任务的baseline。首先介绍背景以及CLUE社区提供的NLP公共数据集;然后分别介绍了NLP各子任务的公共数据集、技术方案以及实践源码,主要包括文本分类任务、文本匹配任务、关键词识别任务、自动标题任务和图像描述生成任务。对于希望又快又好的解决实际业务中的NLP相关业务的小伙伴可能有所帮助。
实战是学习一门技术最好的方式,也是深入了解一门技术唯一的方式。因此,NLP专栏推出了实战专栏,让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。
https://github.com/yongzhuo/Keras-TextClassification
从 2018 年 10 月到 2019 年 6 月,NLP 三大模型横空出世,分别是 Google 的 BERT,OpenAI 的 GPT-2 和 CMU 和 Google 联手的 XLNet。
Google Colab免费为TPUs提供实验支持!在本文中,我们将讨论如何在Colab上使用TPU训练模型。具体来说,我们将通过在TPU上训练huggingface transformers库里的BERT来进行文本分类。
bert的大名如雷贯耳,无论在比赛,还是实际上的应用早已普及开来。想到十方第一次跑bert模型用的框架还是paddlepaddle,那时候用自己的训练集跑bert还是比较痛苦的,不仅要看很多配置文件,预处理代码,甚至报错了都不知道怎么回事,当时十方用的是bert双塔做文本向量的语义召回。如今tf都已经更新到了2.4了,tensorflow-hub的出现更是降低了使用预训练模型的门槛,接下来带大家看下,如何花十分钟时间快速构建bert双塔召回模型。
Keras 出新库了,这次是 Keras Core,我们可以将其理解为 Keras 3.0 预览版,预计今年秋天正式发布。
以下是我最近在伦敦 O’Reilly AI Conference 和 DroidCon 上的两次谈话的改编。
| 导语 BERT模型在多种下游任务表现优异,但庞大的模型结果也带来了训练及推理速度过慢的问题,难以满足对实时响应速度要求高的场景,模型轻量化就显得非常重要。因此,笔者对BERT系列模型进行剪枝,并部署到实际项目中,在满足准确率的前提下提高推理速度。 一. 模型轻量化 模型轻量化是业界一直在探索的一个课题,尤其是当你使用了BERT系列的预训练语言模型,inference速度始终是个绕不开的问题,而且训练平台可能还会对训练机器、速度有限制,训练时长也是一个难题。 目前业界上主要的轻量化方法如下
中文分词方法现在主要有两种类型,一种是jieba这样软件包中用隐马尔科夫(HMM)模型构建的。
文本加标点--训练BLSTM bert4keras==0.5.9 # -*- coding:utf-8 -*- import os import re import sys import time import jieba import gensim import logging import numpy as np import pandas as pd from tqdm import tqdm import multiprocessing from bert4keras.snippets im
预训练的模型很容易使用,但是您是否忽略了可能影响模型性能的细节? 你有多少次运行以下代码片段: 1import torchvision.models as models 2inception = mo
看起来使用这些预训练的模型已经成为行业最佳实践的新标准。毕竟,有一个经过大量数据和计算训练的模型,你为什么不利用呢?
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对于很多企业而言,电子邮件仍然是主要沟通渠道之一,很多正式的内容也要基于邮件传达,供应商、合作伙伴和公共管理部门也每天会有大量的电子邮件。邮件的信息提取和处理可能是一项耗时且重复的任务,对拥有大量客户的企业而言尤其是这样。
来自 | 知乎 地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/146325984
Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库
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,可以说是现今最近NLP中最重要的突破。Bert模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是通过训练Masked Language Model和预测下一句任务得到的模型。
经过5个月的公开Beta测试,深度学习框架Keras 3.0终于面向所有开发者推出。
我们先来看看Mybridge AI 中排名靠前的顶级开源项目,再聊聊机器学习今年都有哪些发展,最后探寻下新的一年中会有哪些有值得我们期待的事情。
摘要:本篇从理论到实践介绍了Transformer中的位置编码。首先介绍了位置编码的作用以及主要实现方式;然后重点介绍了主流的位置编码方式,包括训练式位置编码、三角函数式位置编码和相对位置编码,同时基于开源项目bert4keras源码实践了各种位置编码。对Transformer中位置编码的知识和源码实践感兴趣的小伙伴可以多交流。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 下面尝试用QA的形式深入不浅出BERT/Transformer的细节知识点。 1、不考虑多头的原因,self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵,会有什么问题? Self-Attention的核心是用文本中的其它词来增强目标词的语义表示,从而更好的利用上下文的信息。 self-attention中,sequence中的每个词都会和sequence中的每个词做点积去计算相似度,也包括这个词本身。 对于 sel
本文来自公众号“中国科学院网络数据重点实验室”,AI科技评论 获授权转载,如需转载,请联系中国科学院网络数据重点实验室。
比赛链接:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231776/introduction?spm=5176.12281949.1003.2.4d
awesome-bert:BERT相关资源大列表 by Jiakui 本项目包含BERT 相关论文和 github 项目。 项目地址: https://github.com/Jiakui/awesom
我们的任务是将ULMFit(Ruder等人,2018)等监督/半监督技术应用于Twitter美国航空公司情绪分析数据。
微软刚刚开源了Transformer的突破性优化,大大提升了CPU和GPU上的推理速度。
首先安装bert4keras pip install git+https://www.github.com/bojone/bert4keras.git 基于苏剑林老师的bert4keras进行小幅度改动
https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231786/information
本文代码来源苏剑林老师bert4keras example中的例子。 https://github.com/bojone/bert4keras 中文数据中有一个数据是从非结构化文本中找到演艺圈相关实
根据语境,此处「it」指代「animal」或「street」。(来源:https://ai.googleblog.com/2017/08/transformer-novel-neural-network.html)
「大新闻:我们刚刚发布了 Keras 3.0 版本!」Keras 之父 François Chollet 在 X 上激动的表示。「现在你可以在 JAX、TensorFlow 以及 PyTorch 框架上运行 Keras……」
当你查看任何社交媒体平台时,你很可能会从其中看到很多建议,例如“为你推荐”。这些建议主要取决于你当前的兴趣,或者取决于以前的类似兴趣,甚至是将来可能会引起你兴趣的内容。这里总结了大多数公司将新产品推荐给客户的两种主要不同方法,它们是:
本文介绍的两个 BERT 实现项目分别基于 TensorFlow 和 Keras,其中基于 TensorFlow 的项目会使用中等数据集与其它技巧降低计算力,并发现使用 TextCNN 代替 Transformer 主干网络,且保留 BERT 预训练任务也能得到非常好的效果。而基于 Keras 的项目尝试使用预训练的 OpenAI Transformer 作为初始化权重,并以较小的计算力重新训练 BERT 预训练模型,再将该预训练的 BERT 应用到不同任务。
import codecs import os import keras import numpy as np import pandas as pd from keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping from keras.optimizers import Adam from keras_bert import load_trained_model_from_checkpoint, Tokenizer from keras_radam
文本加标点--训练LSTM keras版本: # -*- coding:utf-8 -*- import os import re import sys import time import jieba import gensim import logging import numpy as np import pandas as pd from tqdm import tqdm import multiprocessing from bert4keras.snippets import seque
为提高 TensorFlow 的工作效率,TensorFlow 2.0 进行了多项更改,包括删除了多余的 API,使API 更加一致统一,例如统一的 RNNs (循环神经网络),统一的优化器,并且Python 运行时更好地集成了 Eager execution 。
谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow,7项指标排名第一。
禅师从来没有感受过像2018这么冷的寒冬。所有的行业,仿佛都像中了冰冻减速一样,又慢,又冷。
#! -*- coding:utf-8 -*- import codecs import os import keras import pandas as pd from keras.callbacks import EarlyStopping from keras.layers import * from keras.models import Model from keras.optimizers import Adam from keras_bert import load_trained_mod
多分类也称为单标签问题,例如,我们为每个样本分配一个标签。名称中的"多"表示我们处理至少 3 个类,对于 2 个类,我们可以使用术语二进制分类(binary classification)。另一方面,多标签任务更为一般,允许我们为每个样本分配多个标签,而不仅仅是一样本一标签。
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