超详细的 Bert 文本分类源码解读 | 附源码 中文情感分类单标签 参考论文： https://arxiv.org/abs/1706.03762 https://arxiv.org/abs/1810.04805...在本文中，我将以run_squad.py以及SQuAD数据集为例介绍阅读理解的源码，官方代码基于tensorflow-gpu 1.x，若为tensorflow 2.x版本，会有各种错误，建议切换版本至.../run_squad.py \ --vocab_file=uncased_L-12_H-768_A-12/vocab.txt \ --bert_config_file=uncased_L-12_...H-768_A-12/bert_config.json \ --init_checkpoint=uncased_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt \ --do_train...，而是跑通源码里面的小demo，因为你跑通demo就意味着你对代码的一些基础逻辑和参数有了一定的了解。
BERT的基本原理 BERT是基于上下文的预训练模型，BERT模型的训练分为两步：第一，pre-training；第二，fine-tuning。...在pre-training阶段，首先会通过大量的文本对BERT模型进行预训练，然而，标注样本是非常珍贵的，在BERT中则是选用大量的未标注样本来预训练BERT模型。...BERT的网络结构 根据Transformer的Encoder结构，对于单个的Attention过程，有如下的BERT结构： 具体的Attention的计算逻辑可以参见参考文献[5]，文献[5]对于Transformer...BERT是双向Transformer GPT模型中使用的是Transformer的Decoder部分（对原始的Decoder部分做了些许改动），而BERT则是采用了Transformer的Encoder...因此，BERT模型是一个双向的语言模型，同时，BERT中的Attention计算利于并行计算。 2.3.2.
只有 BERT 真正同时使用了左右两侧上下文的信息。 ? 模型 本节将介绍 BERT 模型的实现细节。在 BERT 中，总共包括两个步骤：预训练和微调。...BERT 的特征在于对于不同的任务，其模型结构统一，预训练架构与最终的下游架构仅存在细微差别。下图以智能问答为例，给出了 BERT 的整体架构。 ?...预训练 BERT 我们使用两个无监督任务来预训练 BERT，如图 1 左侧所示。...微调 BERT 得益于 Transformer 的自我注意力机制，BERT 的微调过程比较直接。对于每个任务，只需要将任务对应的输入及输出拖入 BERT结构，然后端对端微调所有参数即可。...第三个实验探索 BERT 在基于特征的方法中的应用，结果如下表所示。可以看到 BERT 对于微调方法和基于特征的方法均可以取得较好效果。 ? PS：以上就是对 BERT 原论文的主要内容的解读。
写在前面 BERT的使用可以分为两个步骤：pre-training和fine-tuning。...今天我们就继续按照原始论文的框架，来一起读读BERT预训练的源码。...比如对于句子Hello world, this is bert.，为了充分利用数据，第一次可以mask成Hello [MASK], this is bert....经过create_training_instances函数构造训练instance 调用write_instance_to_example_files函数以TFRecord格式保存数据 下面我们一一解析这些函数...在源码包中Google提供了一个实例训练样本输入（sample_text.txt），输入文件格式为： 每行一个句子，这应该是实际的句子，不应该是整个段落或者段落的随机片段(span)，因为我们需要使用句子边界来做下一个句子的预测
写在前面 BERT的使用可以分为两个步骤：「pre-training」和「fine-tuning」。...今天我们就继续按照原始论文的框架，来一起读读BERT预训练的源码。...比如对于句子Hello world, this is bert.，为了充分利用数据，第一次可以mask成Hello [MASK], this is bert....经过create_training_instances函数构造训练instance 调用write_instance_to_example_files函数以TFRecord格式保存数据 下面我们一一解析这些函数...在源码包中Google提供了一个实例训练样本输入（「sample_text.txt」），输入文件格式为： 每行一个句子，这应该是实际的句子，不应该是整个段落或者段落的随机片段(span)，因为我们需要使用句子边界来做下一个句子的预测
作者：高开远 学校：上海交通大学 研究方向：自然语言处理 写在前面 BERT模型也出来很久了， 之前有看过论文和一些博客对其做了解读：NLP大杀器BERT模型解读，但是一直没有细致地去看源码具体实现。...注意，源码阅读系列需要提前对NLP相关知识有所了解，比如attention机制、transformer框架以及python和tensorflow基础等，关于BERT的原理不是本文的重点。...附上关于BERT的资料汇总：BERT相关论文、文章和代码资源汇总 今天要介绍的是BERT最主要的模型实现部分-----BertModel，代码位于 √modeling.py模块 如有解读不正确，请务必指出...在下载的bert_config.json文件里也有说明，默认值应该为2。...N *【multi-head attention --> Add(Residual) &Norm--> Feed-Forward --> Add(Residual) &Norm】 哈，是不是很简单~ 源码中还有一些其他的辅助函数
---- 写在前面 继续之前没有介绍完的Pre-training部分，在上一篇中我们已经完成了对输入数据的处理，接下来看看BERT是怎么完成Masked LM和Next Sentence Prediction...def get_masked_lm_output(bert_config, input_tensor, output_weights, positions,..., activation=modeling.get_activation(bert_config.hidden_act), kernel_initializer=...bert_config = modeling.BertConfig.from_json_file(FLAGS.bert_config_file) tf.gfile.MakeDirs(FLAGS.output_dir...=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \ --train_batch_size
来自：NewBeeNLP 写在前面 update@2020.02.10 最近在看paddle相关，于是就打算仔细过一遍百度ERNIE的源码。...原内容@2019.05.16 BERT 模型也出来很久了， 之前有看过论文和一些博客对其做了解读：NLP 大杀器 BERT 模型解读[1]，但是一直没有细致地去看源码具体实现。...注意，源码阅读系列需要提前对 NLP 相关知识有所了解，比如 attention 机制、transformer 框架以及 python 和 tensorflow 基础等，关于 BERT 的原理不是本文的重点...附上关于 BERT 的资料汇总：BERT 相关论文、文章和代码资源汇总[2] 今天要介绍的是 BERT 最主要的模型实现部分-----BertModel，代码位于 modeling.py 模块[3] 除了代码块外部...在下载的bert_config.json文件里也有说明，默认值应该为 2。
写在前面 update@2020.02.10 最近在看paddle相关，于是就打算仔细过一遍百度ERNIE的源码。...原内容@2019.05.16 BERT 模型也出来很久了， 之前有看过论文和一些博客对其做了解读：NLP 大杀器 BERT 模型解读[1]，但是一直没有细致地去看源码具体实现。...注意，源码阅读系列需要提前对 NLP 相关知识有所了解，比如 attention 机制、transformer 框架以及 python 和 tensorflow 基础等，关于 BERT 的原理不是本文的重点...附上关于 BERT 的资料汇总：BERT 相关论文、文章和代码资源汇总[2] 今天要介绍的是 BERT 最主要的模型实现部分-----BertModel，代码位于 modeling.py 模块[3] 除了代码块外部...在下载的bert_config.json文件里也有说明，默认值应该为 2。
写在前面 继续之前没有介绍完的 Pre-training 部分，在上一篇中(BERT源码分析（PART II）)我们已经完成了对输入数据的处理，接下来看看 BERT 是怎么完成「Masked LM」和「...之前代码黑色背景好像有点不舒服，换成白色试试 另外，把BERT源码分析系列整理成了PDF版本方便阅读，有需要的可以在文末获取（别急着拉到下面，先看完这篇 ） 任务#1：Masked LM get_masked_lm_output...bert_config = modeling.BertConfig.from_json_file(FLAGS.bert_config_file) tf.gfile.MakeDirs(FLAGS.output_dir...=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \ --train_batch_size...---- Over~BERT源码系列到这里就结束啦 为了方便阅读我打包整理成了一个完整的PDF版本，关注NewBeeNLP公众号回复"BERT源码"即可下载 PS.到现在为止，BERT也更新了很多比如
---- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 官方代码库 包含了BERT的实现代码与使用BERT...本文对官方代码库的结构进行整理和分析，并在此基础上介绍本地数据集使用 BERT 进行 finetune 的操作流程。BERT的原理介绍见参考文献[3]。 ...相比于从头训练BERT模型的参数，对自定义任务进 行finetune所需的计算量要小得多。 本文的第一部分对BERT的官方代码结构进行介绍。...-12_H-768_A-12.zip )，解压后的目录应包含bert_config.json，bert_model.ckpt.data-00000-of-00001，bert_model.ckpt.index...官方代码库 [3] BERT原理简介 系列文章： 【技术分享】BERT系列（三）-- BERT在阅读理解与问答上应用 【技术分享】BERT系列（二）-- BERT在序列标注上的应用
return self.pe[:, :x.size(1)] # 整体嵌入层，包含以上三部分 class BERTEmbedding(nn.Module): """ BERT
GELU 是 RELU 的高斯平滑近似形式 class GELU(nn.Module): """ Paper Section 3.4, last paragraph notice that BERT...self.a_2 * (x - mean) / (std + self.eps) + self.b_2 # Transformer 块是任何 Transformer 架构的基本结构，不仅限于 BERT
tryAcquire 方法 AQS 中直接抛出一个异常，表明需要子类去实现，子类可以根据同步器的 state 状态来决定是否能够获得锁，接下来我们详细看下 acquire 的源码解析。...png]AQS 对其只是简单的实现，具体获取锁的实现方法还是由各自的公平锁和非公平锁单独实现，实现思路一般都是 CAS 赋值 state 来决定是否能获得锁（阅读后文的 ReentrantLock 核心源码解析即可...来一起研究本小节源码。...最后抢到锁返回了，那么如果被中断过的话，就需要补充一次中断 总结 AQS 的源码实在是太多了，我们只研究核心源码，其他部分源码都可以参考研究。
tryAcquire 方法 AQS 中直接抛出一个异常，表明需要子类去实现，子类可以根据同步器的 state 状态来决定是否能够获得锁，接下来我们详细看下 acquire 的源码解析。...AQS 对其只是简单的实现，具体获取锁的实现方法还是由各自的公平锁和非公平锁单独实现，实现思路一般都是 CAS 赋值 state 来决定是否能获得锁（阅读后文的 ReentrantLock 核心源码解析即可...来一起研究本小节源码。 ?...最后抢到锁返回了，那么如果被中断过的话，就需要补充一次中断 总结 AQS 的源码实在是太多了，我们只研究核心源码，其他部分源码都可以参考研究。
例如，正则表达式和上下文无关文法（CFG）被用于文本匹配和句子结构的解析。 基于统计的方法 随着计算能力的提升，基于统计的方法如隐马尔可夫模型（HMM）和最大熵模型逐渐流行起来。...---- 二、什么是BERT？...整体理念 BERT的设计理念主要基于以下几点： 双向性（Bidirectional）: 与传统的单向语言模型不同，BERT能同时考虑到词语的前后文。...---- 三、BERT的核心特点 BERT模型不仅在多项NLP任务上取得了显著的性能提升，更重要的是，它引入了一系列在自然语言处理中具有革新性的设计和机制。...---- 五、BERT的Python和PyTorch实现 预训练模型的加载 加载预训练的BERT模型是使用BERT进行自然语言处理任务的第一步。
以及transformer的源码，官方代码基于tensorflow-gpu 1.x，若为tensorflow 2.x版本，会有各种错误，建议切换版本至1.14。...拿到源码不要慌张，英文注释往往起着最关键的作用，另外阅读源码详细技巧可以看源码技巧： https://github.com/sherlcok314159/ML/blob/main/nlp/source_code.md.../vocab.txt \ --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR...模型下好就能找到） bert_config --> bert模型参数设置 init_checkpoint --> 预训练好的模型 max_seq_length --> 一个序列的最大长度 output_dir...接下来进行降维 觉得写的好，不妨去github上给我star，里面有很多比这还要棒的解析： https://github.com/sherlcok314159/ML
⊕ -> Dropout3 -> 输出 | ↑ +-----------------------------------+ Bert...编码器： 输入 -> 嵌入层 -> TF 层 x NL -> 输出 Bert 解码器： 输入 -> LL -> softmax -> 输出
，后续我们会针对这两个方法进行解析。...= this.aspectBeanNames; // 步骤1：如果aspectNames为空，则试图从IOC中解析出Aspect的beanName列表 if (aspectNames...获得普通增强器 getAdvisor(...)方法的源码如下所示： a> 步骤1：获得切点表达式的相关信息 下面我们来看一下步骤1中的获得切点表达式的相关信息的getPointcut(...)方法源码逻辑...更多技术干货，欢迎大家关注公众号“爪哇缪斯” ~ \(^o^)/ ~ 「干货分享，每天更新」 往期推荐 （五）Spring源码解析：ApplicationContext解析 （四）Spring源码解析...：bean的加载流程 （三）Spring源码解析：自定义标签解析 （二）Spring源码解析：默认标签解析 （一）Spring源码解析：容器的基本实现
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