我正在尝试使用tensorflow集线器上提供的预训练BERT来实现一个学习排名模型。我使用的是ListNet损失函数的一个变体,它要求每个训练实例都是与查询相关的几个排序文档的列表。我需要模型能够接受形状(batch_size,list_size,sentence_length)中的数据,其中模型在每个训练实例的'list_size‘轴上循环,返回排名并将它们传递给损失函数。在一个只包含密集层的简单模型中,通过增加输入层的维度很容易做到这一点。例如:
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
from tensorflow.ke
我正在处理两个文本数据集,一个是68k文本样本,另一个是100k文本样本。我已将文本数据集编码为bert嵌入。
Text sample > 'I am working on NLP' ==> bert encoding ==> [0.98, 0.11, 0.12....nth]
# raw text 68k # bert encoding [68000, 1024]
我想在这些嵌入上尝试不同的自定义NLP模型,但是dataset很大,可以快速测试模型的性能。
要快速检查不同
我试图制作一个程序来检测你输入的单词中有多少个元音。这是我的源代码(我有多个代码):
a = input("word - ").lower()
for i in range(1, len(a)+1):
if a[str(i)] == "a" or "e" or "i" or "o" or "u":
print("ok")
else:
print("no")`
我得到了一个错误:
TypeError: string indices must be int
def addUpvoteRecord(userid):
with open("vote.json") as f:
vote_list = json.load(f)
if not userid in vote_list:
vote_list[userid] = []
with open("vote.json", "w+") as f:
json.dump(vote_list, f)
@client.event
async def on_message(message) :
if me
TypeError:字符串索引必须是整数。例如: 20是适用的,但不是3550。 i=0
for key in dict1:
for keys in dict2:
if (dict1[key]['TITLE']==dict2[keys]['TITLE']):
if pd.isna(d1.loc[i,'DB']) is True:
d1.iloc[i]=dict2[keys]
i+=1 dict1和2看起来像这样: {'DB&
我使用SentenceTransformer库使用伯特预先培训过的模型,我在google中下载了该文件,并使用以下命令保存它:
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('bert-large-uncased-whole-word-masking')
model.save('/content/drive/MyDrive/Pizza/Bert_Model')
这些文件给了我一个文件夹,里面有我的模型,然后我下载了这个文件夹,并想在本地文件中使用
我有这个错误
TypeError:字符串索引必须是整数
我试着叫这个函数
def encrypt():
text = input("Type your message:\n").lower()
for i in alphabet:
if i == text[range(len(text)]:
print(i)
alphabet = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', '
为什么这一行代码;
if (inputlist[x]) is ("r"):
给我这个错误信息;
if (inputlist[x]) is ("r"):
TypeError: string indices must be integers
所有列表元素都是单个字符,字符串类型。我无法想象错误的integer部分来自哪里?!
我按照这个中等水平的帖子训练了我自己的BERT NER:https://medium.com/@yingbiao/ner-with-bert-in-action-936ff275bc73
我将模型保存到光盘并成功加载。
model = BertForTokenClassification.from_pretrained(bert_out_address, num_labels=len(tag2idx))
model.eval()工作:
model.eval()
我是BERT和transformer库的新手。我预计会出现类似于
model.predict('Hello I am an e
我有一个我认为可能是一个基本的问题,我是Python的新手,但是我已经搜索过了,但是我没有找到任何足够相似的问题。当我运行下面的Python代码时,我得到以下错误:
TypeError: string indices must be integers
我不太确定为什么我会得到这个类型错误,sentence.labels.score代码应该返回一个浮点数,但是其余的代码应该返回一个字符串,Python告诉我这个错误发生在"for i in tweets‘’text‘.to_list():“行。
sentiment = []
confidence = []
for i in tweets
在做了几年的C代码之后,我又回到了Python,在训练自己恢复Python编码习惯时,我有点困惑。
我试着运行这个非常简单的小代码,但是我一直得到一个TypeError,如标题中所描述的。我已经搜索了很多,但不知道这有什么问题:
def toLower(pStr):
i = 0
for i in pStr:
if ord(pStr[i]) >= 65 and ord(pStr[i]) <= 90:
pStr[i] = chr(ord(pStr[i])+28)
return pStr
testStr = "TEST STRING"
p