我们将使用一个已经从HuggingFace Transformers库微调Bert模型来回答问题，从CoQA数据集的基础上。 我确信，通过查看代码，你将认识到为我们的目的使用微调模型是多么容易。...Bert模型可以通过查看单词前后的上下文来考虑单词的全部上下文，这对于理解查询背后的意图是特别有用的。...为了得到好的结果，我们使用了一个BERT模型，这个模型在 SQuAD 基准上进行了微调。...除了“标记嵌入”之外，BERT内部还使用了“段嵌入”和“位置嵌入”。片段嵌入有助于BERT区分问题和文本。在实践中，如果嵌入来自句子1，则使用0的向量；如果嵌入来自句子2，则使用1的向量。...位置嵌入有助于指定单词在序列中的位置。所有这些嵌入都被馈送到输入层。 Transformers库可以使用PretrainedTokenizer.encode_plus()自行创建段嵌入。
df_yt['cleaned_title'] = df_yt['cleaned_title'].apply(lambda x: re.sub('[^A-Za-z0-9]+', ' ', x)) 为了创建单词嵌入...，我们将使用Tensorflow hub上托管的预训练BERT嵌入，可以将其下载以进行微调，迁移学习等。...然后使用small_bert预训练的嵌入为数据集中存在的每个标题创建对应于内核的嵌入向量。...最终的嵌入将既包含整个序列/标题的合并输出，也包含序列中每个标记的输出，但是在这里，我们将仅使用合并的输出来减少计算能力的使用，并且模型是 无监督学习模型。...因此，我们需要为感兴趣的单词创建编码，并在我们的兴趣和标题的编码之间找到相似之处。我使用余弦相似度来确定向量之间的相似度。简单单词中的余弦相似度是两个给定向量的内积，它的值越大表示两个向量越相似。
在BiDAF论文中，符号T和J分别表示Context和Query中单词的数量。下面是符号化的描述： ? 步骤2 单词嵌入 对步骤1得到的单词进行嵌入处理，并将其转化为数字向量。...这些向量捕捉单词的语法功能（语法）和含义（语义），便于我们能够对它们进行各种数学计算。在BiDAF中，可以完成3个粒度级别上的嵌入：字符、单词和上下文。现在让我们关注第1个嵌入层-单词嵌入。...因此，我们需要一个嵌入机制，可以在上下文中理解一个单词，这就是上下文嵌入的地方。...这就是BiDAF嵌入层的全部内容，多亏3个嵌入层的贡献，嵌入输出的H和U包含了Context、Query中所有单词的句法、语义和上下文信息。...J：Query中的单词/标记数量。 d1：单词嵌入步骤的维度（GloVe）。 d2：字符嵌入步骤的维度。 d：通过垂直联结单词和字符嵌入而获得的矩阵维度，d=d1+d2。
针对特定任务微调 BERT 了解 BERT 的工作原理后，是时候将其魔力付诸实际应用了。在本章中，我们将探讨如何针对特定语言任务微调 BERT。...下游任务和微调：调整 BERT 的知识 我们微调 BERT 的任务称为“下游任务”。示例包括情感分析、命名实体识别等。微调涉及使用特定于任务的数据更新 BERT 的权重。...BERT 嵌入 BERT 的强大之处在于它能够以捕获特定上下文中单词含义的方式表示单词。在本章中，我们将揭开 BERT 的嵌入，包括其上下文词嵌入、WordPiece 标记化和位置编码。...词嵌入与上下文词嵌入 将词嵌入视为词的代码词。 BERT 通过上下文词嵌入更进一步。 BERT 不是为每个单词只使用一个代码字，而是根据句子中的上下文为同一个单词创建不同的嵌入。...该模型为输入文本中的每个单词生成上下文嵌入。 BERT 的嵌入就像一个语言游乐场，单词在这里获得基于上下文的独特身份。
在本文中，我们将尝试微调用于文本分类的 BERT 模型，使用 IMDB 电影评论数据集检测电影评论的情绪。...分词器检查输入的句子并决定是否将每个单词作为一个完整的单词保留，将其拆分为子单词或将其分解为个别字符作为补充。通过分词器总是可以将一个单词表示为其组成字符的集合。...我们将使用预训练的“bert-base-uncased”模型和序列分类器进行微调。为了更好地理解，让我们看看模型是如何构建的。...，我们将包含此标记而不是单词 引入填充 - 等长传递序列 创建注意力掩码 - 1（真实标记）和 0（填充标记）的数组 微调模型 创建输入序列 使用InputExample函数，我们可以将df转换为适合...总结 这就是这篇关于使用 IMDB 电影评论数据集微调预训练 BERT 模型以预测给定评论的情绪的文章的全部内容。如果您对其他微调技术有兴趣，请参考 Hugging Face 的 BERT 文档。
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? 你已经了解要点了。本质上，BERT只是为我们提供了上下文双向嵌入。 上下文:单词的嵌入不是静态的。...所以，对于像“BERT model is awesome”这样的句子。单词“model”的嵌入将包含所有单词“BERT”、“Awesome”和“is”的上下文。...所以我们本质上有一个常数矩阵有一些预设的模式。这个矩阵的列数是768。这个矩阵的第一行是标记[CLS]的嵌入，第二行是单词“my”的嵌入，第三行是单词“dog”的嵌入，以此类推。 ?...所以BERT的最终输入是令牌嵌入+段嵌入+位置嵌入。 训练Masked LM 这里是BERT最有趣的部分，因为这是大多数新颖概念的介绍。...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。 ?
因此，我们可以下载由 Word2Vec 和 GloVe 预训练好的单词列表，及其词嵌入。下面是单词 "stick" 的 Glove 词嵌入向量的例子（词嵌入向量长度是 200）。 ?...语境化的词嵌入，可以根据单词在句子语境中的含义，赋予不同的词嵌入。...除了屏蔽输入中 15% 的单词外， BERT 还混合使用了其他的一些技巧，来改进模型的微调方式。例如，有时它会随机地用一个词替换另一个词，然后让模型预测这个位置原来的实际单词。...8.4 将 BERT 用于特征提取 使用 BERT 并不是只有微调这一种方法。就像 ELMo 一样，你可以使用预训练的 BERT 来创建语境化的词嵌入。然后你可以把这些词嵌入用到你现有的模型中。...论文里也提到，这种方法在命名实体识别任务中的效果，接近于微调 BERT 模型的效果。 ? 那么哪种向量最适合作为上下文词嵌入？我认为这取决于任务。
通过嵌入，我们能够捕获单词的上下文关系。 ? 图中所示的这些嵌入方法被广泛用于下游NLP任务的训练模型，以便获取较好的预测结果。...其中许多都是创造性的设计选择可以让模型表现更好。 首先，每个输入嵌入都是三个嵌入的组合： 1.位置嵌入：BERT学习并使用位置嵌入来表达单词在句子中的位置。...BERT的作者还介绍了一些遮掩语言模型的注意事项： 为了防止模型过于关注特定位置或被遮掩的标记，研究人员随机遮掩15％的单词 被遮掩的单词并不总是[MASK]取代，在针对特定任务的微调阶段是不需要[MASK...最有效的方法之一就是根据自己的任务和特定数据进行微调， 然后，我们可以将BERT中的嵌入用作文本文档的嵌入。 接下来，我们将学习如何将BERT的嵌入应用到自己的任务上。...至于如何对整个BERT模型进行微调，我会在另一篇文章中进行介绍。 为了提取BERT的嵌入，我们将使用一个非常实用的开源项目Bert-as-Service： ?
这是Word2Vec和GloVe中使用的基本概念。 ? word2vec和GloVe词嵌入。 下一步是将简单的短句从英语翻译成印地语。...ELMo-语言模型嵌入会查看整个句子，以了解语法，语义和上下文，以提高NLP任务的准确性。 您现在开始通过阅读大量文本来学习语言（迁移学习）。...BERT框架有两个步骤：预训练和微调 它是从BooksCorpus（800M个单词）和英语Wikipedia（25亿个单词）中提取的未标记数据进行预训练的 BERT预训练模型可以仅通过一个额外的输出层进行微调...对于给定的标记，其输入表示形式是通过将相应的标记，段和位置嵌入求和来构造的。 输出层 除了输出层，在预训练和微调中都使用相同的体系结构。相同的预训练模型参数用于初始化不同下游任务的模型。...我们仅将[MASK]标记用于预训练，而不会用于微调，因为它们会造成不匹配。为了缓解此问题，我们并不总是将掩盖的单词替换为实际的[MASK]标记。
如下图是单词“stick”的GloVe 嵌入示例(嵌入向量大小为200) 单词“stick”的GloVe嵌入 因为这些向量很大，并且数字很多，所以本文后面用下面这个基本图形来表示向量： ELMo: 上下文很重要...语境化词嵌入可以根据单词在句子的上下文中表示的不同含义，给它们不同的表征 ELMo不是对每个单词使用固定的嵌入，而是在为每个单词分配嵌入之前查看整个句子。...除了遮盖15%的输入，BERT还混入了一些东西，以改进模型后来的微调方式。有时它会随机地将一个单词替换成另一个单词，并要求模型预测该位置的正确单词。...就像ELMo一样，你可以使用经过预训练的BERT来创建语境化的单词嵌入。...然后，你可以将这些嵌入提供给现有的模型——论文中证明了，在诸如名称-实体识别之类的任务上，这个过程产生的结果与对BERT进行微调的结果相差不远。 哪个向量最适合作为语境化化嵌入？我认为这取决于任务。
预训练的单词嵌入被认为是现代NLP系统的组成部分，与从头学习的嵌入相比提供了显着的改进(Turian等，2010)。 ...对于给定词块，其输入表征通过对相应词块的词块嵌入、段嵌入和位嵌入求和来构造。图2给出了我们的输入表征的直观表征。 ? 图2：BERT输入表征。输入嵌入是词块嵌入、段嵌入和位嵌入的总和。...3.5 微调过程 对于序列级分类任务，BERT微调很简单。为了获得输入序列的固定维度池化表征，我们对该输入第一个词块采取最终隐藏状态(例如，该变换器输出)，通过对应于特殊[CLS]词嵌入来构造。...GPT用一个批量32,000单词训练1M步；BERT用一个批量128,000单词训练1M步。 GPT对所有微调实验使用的5e-5相同学习率；BERT选择特定于任务的微调学习率，在开发集表现最佳。 ...为此，我们用4.3节相同的输入表征，但用其来自一层或多层的激活，而不微调任何BERT参数。这些语境嵌入用作分类层之前随机初始化的双层768维BiLSTM作为输入。 结果显示在表7中。
因此，通过使用 Word2Vec 或 GloVe 进行预训练，可以下载单词列表及其嵌入。如下图是单词 “stick” 的 GloVe 嵌入示例(嵌入向量大小为 200) ?...语境化词嵌入可以根据单词在句子的上下文中表示的不同含义，给它们不同的表征 ELMo 是对每个单词使用固定的嵌入，而是在为每个单词分配嵌入之前查看整个句子。...除了遮盖 15% 的输入，BERT 还混入了一些东西，以改进模型后来的微调方式。有时它会随机地将一个单词替换成另一个单词，并要求模型预测该位置的正确单词。...BERT 用于特征提取 fine-tuning 方法并不是使用 BERT 的唯一方法。就像 ELMo 一样，你可以使用经过预训练的 BERT 来创建语境化的单词嵌入。...然后，你可以将这些嵌入提供给现有的模型——论文中证明了，在诸如名称-实体识别之类的任务上，这个过程产生的结果与对 BERT 进行微调的结果相差不远。 ? 哪个向量最适合作为语境化化嵌入？
由于 MEG 信号比单词表征的呈现速度快，因此与较慢的、无法对应到单个单词的 fMRI 相比，MEG 的记录更适合研究词词嵌入的组成（我们知道，从文本语料库中学习到的单词嵌入可能包含与单词的字母数和词性有关的信息...一个单词的词性和它的 ELMo 嵌入能够预测在单词出现后大约 200 毫秒左右 MEG 传感器左前方大脑活动的共享部分。...包括： 使用 MEG 数据证明了 ELMo（非上下文的）的单词嵌入中包含了关于单词长度和词性的信息； 使用 fMRI 数据证明了不同模型（ELMo，USE，BERT，T-XL）得到的表示包含了以不同的上下文长度编码与语言处理相关的信息...主要研究的方向是利用 NLP 模型提取单词、句子或文本的向量（嵌入）表示，之后将这些向量（嵌入）与脑活动的 fMRI 或 MEG 记录相对应。...向微调 BERT 添加一个简单的线性层，将输出嵌入从基本架构映射到感兴趣的预测任务。通过添加这一线性层，模型实现了端到端的微调，即在微调过程中模型的所有参数都会发生变化。
词嵌入的新时代〜 BERT的开源随之而来的是一种词嵌入的更新。到目前为止，词嵌入已经成为NLP模型处理自然语言的主要组成部分。...词嵌入的回顾 为了让机器可以学习到文本的特征属性，我们需要一些将文本数值化的表示的方式。Word2vec算法通过使用一组固定维度的向量来表示单词，计算其方式可以捕获到单词的语义及单词与单词之间的关系。...（0或者1） 特殊NLP任务 BERT的论文为我们介绍了几种BERT可以处理的NLP任务： 短文本相似 文本分类 QA机器人 语义标注 BERT用做特征提取 微调方法并不是使用BERT的唯一方法，就像...ELMo一样，你可以使用预选训练好的BERT来创建语境化词嵌入。...本文考察了六种选择（与微调模型相比，得分为96.4）： 如何使用BERT 使用BERT的最佳方式是通过 BERT FineTuning with Cloud TPUs 谷歌云上托管的笔记 （https
词嵌入的新时代 BERT的开源随之而来的是一种词嵌入的更新。到目前为止，词嵌入已经成为NLP模型处理自然语言的主要组成部分。...ELMo：语境问题 上面介绍的词嵌入方式有一个很明显的问题，因为使用预训练好的词向量模型，那么无论上下文的语境关系如何，每个单词都只有一个唯一的且已经固定保存的向量化形式。...（0或者1） 特殊NLP任务 BERT的论文为我们介绍了几种BERT可以处理的NLP任务： 短文本相似 文本分类 QA机器人 语义标注 BERT用做特征提取 微调方法并不是使用BERT的唯一方法，就像...ELMo一样，你可以使用预选训练好的BERT来创建语境化词嵌入。...本文考察了六种选择（与微调模型相比，得分为96.4）： 如何使用BERT 使用BERT的最佳方式是通过 BERT FineTuning with Cloud TPUs 谷歌云上托管的笔记 （https
为了预训练词嵌入向量，人们使用过left-to-right语言建模目标，以及从左右上下文中区分出正确和不正确的单词的建模目标。 这些方法已经推广到更粗的粒度，比如句子嵌入，或段落嵌入。...微调的时候，BERT模型用预训练好的参数进行初始化，并且是基于下游任务的有标签的数据来训练的。每个下游任务有自己的微调模型，尽管最初的时候都是用的预训练好的BERT模型参数。...图1所示，在问答任务中，作者将输入问题和短文表示成一个序列，其中，使用A嵌入表示问题，B嵌入表示短文。在微调的时候，作者引入一个start向量S，和一个end向量E，维数都为H。...有的介绍BERT的文章中，讲解MLM过程的时候，将这里的80%,10%,10%解释成替换原句子被随机选中的15%的tokens中的80%用[MASK]替换目标单词,10%用随机的单词替换目标单词,10%...对于作者团队使用BERT模型在下游任务的微调时，就采用了解冻所有层，微调所有参数的方法。 warmup:学习率热身。规定前多少个热身步骤内，对学习率采取逐步递增的过程。
为了预训练词嵌入向量，人们使用过left-to-right语言建模目标，以及从左右上下文中区分出正确和不正确的单词的建模目标。 这些方法已经推广到更粗的粒度，比如句子嵌入，或段落嵌入。...微调的时候，BERT模型用预训练好的参数进行初始化，并且是基于下游任务的有标签的数据来训练的。每个下游任务有自己的微调模型，尽管最初的时候都是用的预训练好的BERT模型参数。...图1所示，在问答任务中，作者将输入问题和短文表示成一个序列，其中，使用A嵌入表示问题，B嵌入表示短文。在微调的时候，作者引入一个start向量S，和一个end向量E，维数都为H。...有的介绍BERT的文章中，讲解MLM过程的时候，将这里的80%,10%,10%解释成替换原句子被随机选中的15%的tokens中的80%用MASK替换目标单词,10%用随机的单词替换目标单词,10%不改变目标单词...对于作者团队使用BERT模型在下游任务的微调时，就采用了解冻所有层，微调所有参数的方法。 warmup:学习率热身。规定前多少个热身步骤内，对学习率采取逐步递增的过程。
# 标记嵌入就是最普通的嵌入层 # 接受单词ID输出单词向量 # 直接转发给了`nn.Embedding` class TokenEmbedding(nn.Embedding): def __init...__init__(vocab_size, embed_size, padding_idx=0) # 片段嵌入实际上是句子嵌入 # 接受单词所属句子的 ID，例如 [0, ..., 0, 1,...__init__(3, embed_size, padding_idx=0) # 位置嵌入接受单词ID，输出位置向量 class PositionalEmbedding(nn.Module):...__init__() # 将嵌入矩阵初始化为 ML * ES 的全零矩阵 pe = torch.zeros(max_len, d_model).float()...，包含以上三部分 class BERTEmbedding(nn.Module): """ BERT Embedding which is consisted with under features
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
