那么，我们如何处理json的顺序性呢？...这里保持有序，至少有两个层面的有序：1. kv形式的key的有序; 2. 列表形式的数据有序; 还有其他可能非常复杂的有序性需求，比如按照某字段有序，倒序。。。...比如下面的例子，对比两个结果集是否相等，你觉得结果当如何呢？...array", res1, res2); } 以上是fastjson库进行json序列化的处理方式，json的数据结构大部分使用可以用map进行等价，除了纯数组的结构以外。...上一节中说到，fastjson维护了json一定的顺序性，但是并非完整维护了顺序性，它的顺序性要体现在，相同的数据结构序列化的json，总能得到相同的反向的相同数据结构的数据。
BERT的关键技术创新是将Transformers双向训练作为一种流行的注意力模型应用到语言建模中。这与之前研究文本序列(从左到右或从左到右和从右到左的组合训练)的结果相反。...在每个标记中添加一个表示句子A或句子B的嵌入句。句子嵌入在概念上类似于标记嵌入，词汇表为2。 每个标记都添加了位置嵌入，以指示其在序列中的位置。...在训练BERT模型时，将MASK LM和下一个句子预测一起训练，目的是最小化这两种策略的组合损失函数。 5....如何使用BERT (Fine-tuning) 使用BERT完成特定的任务相对简单:：BERT可以用于各种各样的语言任务，但只在核心模型中添加了一个小层。...使用BERT，一个问答模型可以通过学习两个额外的向量来训练，这两个向量标记了答案的开始和结束。
在20世纪，两个互补的原理阐明了这个问题： “语义合成性原理”表明复合词的含义来源于单个词的含义以及这些单词的组合方式。...BERT是如何实现句法解析/语义合成操作的 我们假设Transformer创新地依赖这两个操作（句法解析/语义合成）：由于语义合成需要句法解析，句法解析需要语义合成，Transformer便迭代地使用句法解析和语义合成的步骤...可视化第0层1号注意力头上的注意力值，用于标记“it” BERT为每一层使用12个独立的注意力机制。因此，在每一层，每个token可以专注于其他标记的12个不同侧面。...第3层11号头的注意力值的可视化，一些标记似乎注意到特定的中心词（例如，have，keep） 在第5层中，由6号注意力头执行的匹配似乎集中于特定组合，特别是涉及动词的组合。...可视化第5层6号头注意力值，更关注组合（we，have），（if，we），（keep，up）（get，angry） 可以用连续的浅层的句法解析层表示解析树，如下图所示： 若干注意力层如何表示成树结构 在检查
为了帮助模型区分开训练中的两个句子，输入在进入模型之前要按以下方式进行处理： 在第一个句子的开头插入 [CLS] 标记，在每个句子的末尾插入 [SEP] 标记。...计算 IsNextSequence 的概率 在训练 BERT 模型时，Masked LM 和 Next Sentence Prediction 是一起训练的，目标就是要最小化两种策略的组合损失函数。...---- 如何使用 BERT?...question，并且需要在序列中标记 answer。...可以使用 BERT 学习两个标记 answer 开始和结尾的向量来训练Q＆A模型。 在命名实体识别（NER）中，系统需要接收文本序列，标记文本中的各种类型的实体（人员，组织，日期等）。
在20世纪，两个互补的原理阐明了这个问题： “语义合成性原理”表明复合词的含义来源于单个词的含义以及这些单词的组合方式。...BERT是如何实现句法解析/语义合成操作的 我们假设Transformer创新地依赖这两个操作（句法解析/语义合成）：由于语义合成需要句法解析，句法解析需要语义合成，Transformer便迭代地使用句法解析和语义合成的步骤...可视化第0层1号注意力头上的注意力值，用于标记“it” BERT为每一层使用12个独立的注意力机制。因此，在每一层，每个token可以专注于其他标记的12个不同侧面。...第3层11号头的注意力值的可视化，一些标记似乎注意到特定的中心词（例如，have，keep） 在第5层中，由6号注意力头执行的匹配似乎集中于特定组合，特别是涉及动词的组合。...（位置编码是与输入嵌入平均求和的向量，以为输入序列中的每个 token 生成能够感知位置的表征）。因此，基于两个位置编码，非线性合成理论上可以基于单词相对位置执行一些关系推理。
我想要使序列化出来的JSON都是小写，可以通过建立 LowercaseContractResolver：DefaultContractResolver 来实现， 创建Custom ContractResolver
如果我使用的是具体的数组而我的数组是基类数组，而我传入子类的元素进行 json 序列化，可能发现 Json.NET 序列化没有包含子类元素的属性。...如果要包含子类的属性或字段，可以在序列化的类数组定义为 object 数组的方式 我在用 WPF 写一个复杂的应用，我需要 ASP.NET Core 后台传输一个 AppData 类的数组，包含的属性如下...get; } } 然后我有 Foo 类继承 Lindexi 类 public class Foo : Lindexi { public string F1 { set; get; } } 用下面代码序列化...var stringContent = new StringContent(json, Encoding.UTF8, "application/json"); win10 uwp 客户端如何发送类到...无盈利，不卖课，做纯粹的技术博客
BERT 本质上是由多个自注意力“头”组成的 Transformer 编码器层堆栈（Vaswani 等人，2017 年）。对于序列中的每个输入标记，每个头计算键、值和查询向量，用于创建加权表示/嵌入。...同一层中所有头的输出被组合并通过一个全连接层。每层都用跳过连接相连，然后进行层规范化（LN）。BERT 的传统工作流程包括两个阶段：预训练和微调。...预训练使用两个自监督任务：掩蔽语言建模（MLM，预测随机掩蔽的输入标记）和下一句预测（NSP，预测两个输入句子是否彼此相邻）。微调适用于下游应用程序，通常在最终编码器层之上添加一个或多个全连接层。...（与主要关注自然语言的传统 BERT 和 RoBERTa 不同） 双峰 NL - PL 对：训练 CodeBERT 的典型输入是代码和明确定义的文本注释的组合。...MLM 的目标是预测被掩盖的原始标记 带有替换标记检测的训练 CodeBERT：在原始 NL 序列和 PL 序列中，有很少的标记会被随机屏蔽掉。
Java序列化与反序列化：如何实现高效的序列化？JDK 8、17与21中有哪些最佳实践？ 粉丝提问： Java 序列化与反序列化的核心是什么？如何实现高效的序列化？...本文将深入解析 Java 序列化与反序列化的基本原理、常见实现方式以及 JDK 8、17 和 21 的优化技巧，结合代码案例提供最佳实践，帮助你构建高效、可靠的序列化方案。...正文 一、什么是序列化与反序列化？ 1. 序列化（Serialization） 将对象的状态转换为字节流，用于持久化存储或网络传输。 2....使用 java.io.Serial 注解 JDK 16 起引入了 @Serial 注解，用于标记序列化相关的方法，增强代码可读性。 四、性能分析与优化 1....A：只要 serialVersionUID 一致且类的结构未变，序列化是兼容的。 Q2：如何保护反序列化的安全性？ A： 白名单验证：仅允许反序列化受信任的类。
，训练的输入是两个句子，BERT模型需要判断后一个句子是不是前一个句子的下一句。...标记位的设置，ViT在Transformer输入序列前增加了一个额外可学习的class标记位，并且该位置的Transformer Encoder输出作为图像特征。...类似BERT[CLS]标记位的设计，在ViT中，在输入序列前增加了一个额外可学习的[class]标记位，并将其最终的输出作为图像特征，最后利用MLP做最后的分类，如上图中的左半部分所示，其中，[class...那么现在的问题就是两个部分，第一，如何将图像转换成一维的序列数据，因为BERT处理的文本数据是一维的序列数据；第二，如何增加位置信息，因为在Transformer中是需要对位置信息编码的，在BERT中是通过学习出来...\mathbf{x}_{class} 表示的给到一个用于最后图像表示的向量，用于最后的分类任务，\mathbf{E}_{pos} 表示的是位置向量，这两个向量都是通过随机初始化的，并在训练过程中得到的，
对于每个查询 q 和一个候选文档 d，输入序列的结构如下: 其中，CLS是BERT 用来表示整个输入的特殊标记；q是用户的查询，已有分词标记；SEP用于分隔段的特殊标记；d _ i: 候选文本的token...这种结构化的输入被称为输入模板，是BERT处理文本的关键部分。BERT然后为该序列中的每个token生成上下文向量表示。...MonBERT 的ranking模型通过输入查询和待评分的候选文本(由适当的特殊标记包围) ，使 BERT 适用于相关性分类。MonoBERT 接受一个文本序列作为输入。...这个序列包括特殊的标记和需要比较的内容。...查询被标记为段 A，文档被标记为段 B，这有助于模型理解每个段的角色。 一旦这个输入序列准备好了，它就被传递给 BERT，它处理整个序列并为序列中的每个标记或单词生成一个“上下文表示”。
我们可以假设预先训练的BERT是一个黑盒，它为序列中的每个输入令牌(词)提供了H = 768维的向量。序列可以是单个句子或由分隔符[SEP]分隔并以标记[CLS]开头的一对句子。...我们用上面的结构给BERT输入。输入包括一对被称为序列的句子和两个特殊标记——[CLS]和[SEP]。...所以,在这个例子中,两个句子“my dog is cute”,“he likes playing”,BERT首先使用词片标记化将序列转换为标记，并在开头添加[CLS]标记，并在其中添加[SEP]标记 第二句话的开头和结尾...BERT中使用的字词标记化必然会将单词打乱成“ play”和“ ## ing”之类的词。...此处，30000是单词片段标记化后的Vocab长度。该矩阵的权重将在训练时学习。 ? 段嵌入：对于诸如回答问题之类的任务，我们应指定此句子来自哪个句段。
BERT 如何实现解析/组合 我们假设 Transformer 以一种创新的方式严重依赖这两种操作（解析／组合）：由于组合需要解析，而解析又需要复合，所以Transformer 使用迭代过程，通过连续的解析和组合步骤来解决相互依赖的问题...请注意，在这些图中，左侧的序列注意右侧的序列。 在第二层中，注意力头 #1 似乎会基于相关性生成组合的组成部分。 ? 第二层的注意力头 #1 的注意力值可视化结果，它似乎将相关的 token 配对。...下图展示了，在两个注意力头的情况下， BERT 的注意力机制更加实际的情况。 ? BERT 模型中的注意力值更加实际的情况。...该神经网络依靠注意力头产生的结构化输入，可以执行各种各样的组合。...（位置编码是一个向量，它会被用来与输入嵌入求平均，以为输入序列中的每个 token 生成能够感知位置的表征）。因此，基于两个位置编码，非线性组合理论上可以执行基于单词相对位置的关系推理。
，训练的输入是两个句子，BERT模型需要判断后一个句子是不是前一个句子的下一句。...]标记位的设置，ViT在Transformer输入序列前增加了一个额外可学习的[class]标记位，并且该位置的Transformer Encoder输出作为图像特征。...类似BERT[CLS]标记位的设计，在ViT中，在输入序列前增加了一个额外可学习的[class]标记位，并将其最终的输出作为图像特征，最后利用MLP做最后的分类，如上图中的左半部分所示，其中，[class...那么现在的问题就是两个部分，第一，如何将图像转换成一维的序列数据，因为BERT处理的文本数据是一维的序列数据；第二，如何增加位置信息，因为在Transformer中是需要对位置信息编码的，在BERT中是通过学习出来...\mathbf{x}_{class} 表示的给到一个用于最后图像表示的向量，用于最后的分类任务， \mathbf{E}_{pos} 表示的是位置向量，这两个向量都是通过随机初始化的，并在训练过程中得到的
在本文中，我将深入研究谷歌的BERT生成的word embeddings，并向你展示如何通过BERT生成自己的word embeddings。 介绍 历史 2018年是NLP的突破之年。...我们甚至可以平均这些子单词的嵌入向量来为原始单词生成一个近似的向量。 下面是词汇表中包含的一些令牌示例。以两个#号开头的标记是子单词或单个字符。...为了得到单独的向量，我们需要组合一些层向量……但是哪个层或层的组合提供了最好的表示？...BERT的作者通过将不同的向量组合作为输入特征输入到一个用于命名实体识别任务的BiLSTM中，并观察得到的F1分数来测试这一点。...注意到BERT的不同层编码非常不同的信息，可以部分地证明这一点，因此适当的池化策略将根据应用的不同而改变，因为不同的层化编码不同的信息。
Bengio 等人提出的神经语言模型从两个方面改进了 n-gram 模型。首先，实值向量（称为单词嵌入）用于表征单词或单词的组合。...请注意，这些结果仅表明机器在这些任务中具有非常高的性能，而不应简单地解释 BERT 和 GPT-3 能比人类更好地理解语言，因为这也取决于如何进行基准测试。...图 3：GPT 模型中表征之间的关系 BERT，由 Devlin 等人开发。它的输入是一个单词序列，可以是单个文档中的连续句子，也可以是两个文档中连续句子的串联。...每个位置的每个层的中间表征是从下面所有位置的层的中间表征创建的。字的预测或生成在每个 mask 位置独立执行。也就是说，BERT 是一种双向语言模型，其中单词序列从两个方向建模。...是否有必要采用更人性化的处理机制是一个值得研究的课题。语言模型不明确使用语法，也不能无限组合语言，这是乔姆斯基指出的人类语言的一个重要属性。将语法更直接地纳入语言模型的能力将是一个需要研究的问题。
该架构由两个部分组成： 编码器 将输入的标记序列转换为嵌入向量序列，通常称为隐藏状态或上下文。 解码器 使用编码器的隐藏状态来迭代生成一个标记的输出序列，每次一个标记。...线条的强度表示注意力权重的强度，暗线代表接近1的值，暗线代表接近0的值。在这个例子中，输入由两个句子组成，[CLS]和[SEP]标记是我们在第二章中遇到的BERT的标记器中的特殊标记。...对于批次中的每个例子，我们在输出中得到了每个类别的非正常化对数。这对应于我们在第二章中用来检测推文中的情绪的BERT模型。 这就结束了我们对编码器的分析，以及我们如何将其与特定任务的头结合起来。...编码器-解码器注意力层 对编码器堆栈的输出键和值向量进行多头注意力，解码器的中间表示作为查询。这样，编码器-解码器注意力层就学会了如何将来自两个不同序列的标记联系起来，比如两种不同的语言。...对于下游任务，判别器像标准的BERT模型一样进行微调。 DeBERTa DeBERTa模型引入了两个架构变化。首先，每个标记被表示为两个向量：一个表示内容，另一个表示相对位置。
每个分词器都有将特殊标记添加到原始序列的自己方式。对于 BERT 分词器，它在序列的开头添加了一个 [CLS] 标记，在序列的结尾添加了一个 [SEP] 标记，可以通过 101 和 102 观察到。...现在，我们将研究如何为 Transformer 模型训练准备数据集。 准备数据集以进行模型训练 让我们从标记化过程开始吧。每个模型都有自己的标记化模型，在实际的语言模型之前进行了训练。...BERT 或任何其他基于 Transformer 的架构使用子词标记化的主要原因是这些标记器处理未知标记的能力。 BERT 还使用位置编码来确保将标记的位置提供给模型。...标记化是将文本输入分割成标记并在将其馈送到神经网络架构之前为每个标记分配一个标识符的一种方式。最直观的方法是根据空格将序列分割成较小的块。...最近，一些先进的子词标记化算法，如 BPE，已成为 Transformer 架构的一个组成部分。这些现代标记化过程由两个阶段组成：预标记化阶段只是使用空格或语言相关的规则将输入分割为标记。
2.flat NER (普通命名实体识别，将实体识别看作序列标注任务来解决，不适用于存在实体嵌套的情况) 本文提出的统一化MRC框架则同时解决了上述两种类型的任务。...近两年有将NLP任务转化为MRC问答的趋势，例如：关系类型 可以表示为答案为 的问题 。 3. NER as MRC 3.1 任务形式化定义 给一个长度为n的序列： ?...被标记的实体 记作（是序列X的子序列）： ? 实体类型（即标签）记作 ，有： ? 则我们最终得到的是 ? 3.2 问题生成 另外，我们需要根据需要获取的实体类型，生成一些问题，如下图： ?...将BERT作为我们MRC模型的主干，而将 和 结合起来作为输入序列 ? 此时BERT接收到我们的序列，输出一个上下文向量矩阵 ?...通过上图，上下文和标记的分类标签之间的相似度可以更好的体现出来，如Flevland和geographical、cities和state. 5.2 如何使用问句 我们采用不同的方法使用问句，并观察问句的影响
2.4 预训练任务（Pre-training Task） 2.4.1 Task 1: Masked LM 在将单词序列输入给 BERT 之前，每个序列中有 15％ 的单词被 [MASK] token...为预训练句子关系模型，bert使用一个非常简单的二分类任务：将两个句子A和B链接起来，预测原始文本中句子B是否排在句子A之后。...为了帮助模型区分开训练中的两个句子，输入在进入模型之前要按以下方式进行处理： 在第一个句子的开头插入 [CLS] 标记，在每个句子的末尾插入 [SEP] 标记。...为了预测第二个句子是否是第一个句子的后续句子，用下面几个步骤来预测： 整个输入序列输入给 Transformer 模型用一个简单的分类层将[CLS]标记的输出变换为 2×1 形状的向量。...用 softmax 计算 IsNextSequence 的概率 在训练BERT模型时，Masked LM和 Next Sentence Prediction 是一起训练的，目标就是要最小化两种策略的组合损失函数
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