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BERT代码实现及解读
代码： class bertembedding(nn.module):bert embedding which is consisted with under features 1. tokenembedding : normal embedding matrix 2. positionalembedding : adding positional information using sin, cos 3. segmentembedding : adding sentence segment info,(sent_a:1, sent_b:2) sum of all these...
BERT代码实现及解读
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AAAI 2019 争议事件、互联网大佬悼念金庸、谷歌放出 BERT代码... | 段郎一周盘点
比如，在周志华教授的微博下面，出现了一些奇怪的评论：有为男票中了开心的，也有为男票没中而开心的，有和男票一起中了开心的，还有为男票中了不开心的！? 2. 谷歌放出 bert 代码半个月前， 谷歌ai团队宣布其开发的 bert 模型在机器阅读理解顶级水平测试 squad1.1中全面超越人类。 本周四，谷歌如期在github上开源了...
Huggingface简介及BERT代码浅析
本期的内容是结合huggingface的transformers代码，来进一步了解下bert的pytorch实现，欢迎大家留言讨论交流。? hugging face 简介 hugging face? 是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，开发的应用在青少年中颇受欢迎，相比于其他公司，hugging face更加注重产品带来的情感以及环境因素。 官网链接在此 https...
谷歌终于开源BERT代码：3 亿参数量，机器之心全面解读
如果这种预训练方式能经得起实践的检验，那么各种 nlp 任务只需要少量数据进行微调就能实现非常好的效果，bert 也将成为一种名副其实的骨干网络。 今日，谷歌终于放出官方代码和预训练模型，包括 bert 模型的 tensorflow 实现、bert-base 和 bert-large预训练模型和论文中重要实验的 tensorflow 代码。 在本文中...
谷歌终于开源BERT代码：3 亿参数量，机器之心全面解读
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bert训练代码
from torch.optim import adamfrom torch.utils.data import dataloader fromdataset.wiki_dataset import bertdatasetfrom models.bert_model import *importtqdmimport pandas as pdimport numpy as npimport os config = {}#训练集config =pretraining_datawiki_datasettrain_wiki.txt#测试集config =pretraining...
bert加载数据代码
from torch.utils.data import datasetimport tqdmimport jsonimport torchimportrandomimport numpy as npfrom sklearn.utils import shuffle classbertdataset(dataset): def __init__(self, corpus_path, word2idx_path, seq_len,hidden_dim=384, on_memory=true):# hidden dimension for positional encoding ...
bert原理及代码解读
与最近的其他语言表示模型不同，bert旨在通过联合调节所有层中的上下文来预先训练深度双向表示。 因此，预训练的bert表示可以通过一个额外的输出层进行微调，适用于广泛任务的最先进模型的构建，比如问答任务和语言推理，无需针对具体任务做大幅架构修改。 基础比较弱的，直接看bert，可能要结合这个文章一起看...
Github项目推荐 | awesome-bert：BERT相关资源大列表
algteambert-examples, bert-demo, cedrickcheeawesome-bert-nlp,a curated list of nlp resources focused on bert, attention mechanism,transformer networks, and transfer learning. cnfivecnbert,中文注释一下bert代码功能, brightmartbert_customized,bert with customized features, yuanxiaoscbert_paper...
BERT 是如何构建模型的
前面我写了一篇文章来讲 bert 是如何分词的，现在，轮到该说说 bert 模型是如何定义的了。 bert 模型的大致结构可能大家已经很清楚了，实际上核心就是 transformer encoder。 本文主要是结合代码（modeling.py）实现来看下模型的定义，以及相关辅助函数，带你解读整个 modeling.py。 modeling.py 共有 2 个类，16 个...
业界 | 如期而至！谷歌开源 BERT 模型源代码
ai 科技评论按：自上个月谷歌公开 bert 模型以来，bert 模型以其双向、深层等特点，成功在 11 项 nlp 任务中取得 state of the art 的结果，赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。 惊鸿一瞥后，人们都在期待谷歌何时会放出 bert 模型源代码。 直至今日，谷歌终于一鼓作气开源了包括 bert 模型 tensorflow 代码、bert...
博客 | 如期而至！谷歌开源 BERT 模型源代码
雷锋网 ai 科技评论按：自上个月谷歌公开 bert 模型以来，bert 模型以其双向、深层等特点，成功在 11 项 nlp 任务中取得 state of the art 的结果，赢得自然语言处理学界的一片赞誉之声。 惊鸿一瞥后，人们都在期待谷歌何时会放出 bert 模型源代码。 直至今日，谷歌终于一鼓作气发布了包括 bert 模型 tensorflow 代码...
实战 | BERT fine-tune 终极实践教程
以下是奇点机智技术团队对 bert 在中文数据集上的 fine tune 终极实践教程。 在自己的数据集上运行 bertbert 的代码同论文里描述的一致，主要分为两个部分。 一个是训练语言模型（language model）的预训练（pretrain）部分。 另一个是训练具体任务( task )的fine-tune 部分。 在开源的代码中，预训练的入口是在 run...
BERT蒸馏完全指南｜原理技巧代码
bert蒸馏有什么技巧？ 如何调参？ 蒸馏代码怎么写？ 有现成的吗？ 今天rumor就结合distilledbilstmbert-pkddistillberttinybertmobilebertminilm六大经典模型，带大家把bert蒸馏整到明明白白！ 模型蒸馏原理hinton在nips2014提出了知识蒸馏（knowledge distillation）的概念，旨在把一个大模型或者多个模型ensemble...
BERT相关论文、文章和代码资源汇总
bert最近太火，蹭个热点，整理一下相关的资源，包括paper, 代码和文章解读。 1、google官方:1) bert:pre-training of deep bidirectional transformers for languageunderstanding一切始于10月google祭出的这篇paper, 瞬间引爆整个ai圈包括自媒体圈:https:arxiv.orgabs1810.048052) github: https:github.comgoogle...
pytorch中文语言模型bert预训练代码
为了用最少的代码成本完成bert语言模型预训练，本文借鉴了里面的一些现成代码。 也尝试分享一下使用pytorch进行语言模型预训练的一些经验。 主要有三个常见的中文bert语言模型bert-base-chineseroberta-wwm-ext ernie1bert-base-chinese(https:huggingface.cobert-base-chinese)这是最常见的中文bert语言模型...
干货 | 谷歌BERT模型fine-tune终极实践教程
奇点机智技术团队将结合利用bert在ai-challenger机器阅读理解赛道的实践表现以及多年的nlp经验积累，为大家奉上bert在中文数据集上的fine tune全攻略。 在自己的数据集上运行 bertbert的代码同论文里描述的一致，主要分为两个部分。 一个是训练语言模型（language model）的预训练（pretrain）部分。 另一个是训练...
【NLP专栏】图解 BERT 预训练模型！
论文里验证了 6 种选择（与微调后的 96.4 分的模型相比）：? 8.5 如何使用 bert尝试 bert 的最佳方式是通过托管在 google colab 上的 bertfinetuning with cloud tpus。 如果你之前从来没有使用过 cloud tpu，那这也是一个很好的尝试开端，因为 bert 代码可以运行在 tpu、cpu 和 gpu。 下一步是查看 bert 仓库 中的...
XLNet团队：公平对比，BERT才会知道差距！
三种变体如下：model-i：作者发布的原始bertmodel-ii：bert具有全字掩蔽，也由作者发布model-iii：由于我们发现下一句话预测（nsp）可能会影响性能，我们使用已发布的bert代码预先训练一个新模型，而不会造成nsp损失请注意，此设置可能会为bert带来一些优势，因为可以通过不同的变体获得单个任务的最佳性能...
