在一些操作过程中，经常要获取词向量，BERT做为一个在各项评测指标中都比较出色的，且提供了许多预训练模型的，从其中获取词向量是一些任务中必备的操作。...下面这个图，可以按照指定的词汇进行获取其词向量。 ?
_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip 这里分两步介绍bert的使用：第一怎么使用bert的词向量，第二如何fine-tuning做其他任务。...如何使用bert的词向量 如何用fine-tuning作文本分类 如何使用bert的词向量 传统的句向量采用词向量的方式求加权平均，无法解决一词多义对句子的影响，bert向量由于包含了上下文信息，从理论来看要比传统方法好...方法一：直接生成词向量 1.下载bert项目 下载地址：https://github.com/google-research/bert 其中extract_features.py文件为bert句向量生成文件...方法二：bert-as-service两行代码加载词向量 详细介绍文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50582974 github地址：https://github.com...D:/数据/实体链接/bert相识度匹配/chinese_L-12_H-768_A-12 -num_worker=1 4.直接加载词向量 from bert_serving.client import
如下展示了从XLNET预训练数据集中提取词向量的方法。 利用pytorch-transformers中的方法进行预训练模型加载，然后进行词向量的获取和提取。 ?
BERT 模型是一种 NLP 预训练技术，本文不介绍 BERT 的原理，主要关注如何快速上手使用 BERT 模型生成词向量用于下游任务。...Google 已经公开了 TensorFlow 版本的预训练模型和代码，可以用于生成词向量，但是还有更简单的方法：直接调用封装好的库 bert-as-service 。...使用 bert-as-service 生成词向量 bert-as-service 是腾讯 AI Lab 开源的一个 BERT 服务，它让用户可以以调用服务的方式使用 BERT 模型而不需要关注 BERT...BERT 的另一个特性是可以获取一对句子的向量，句子之间使用 ||| 作为分隔，例如： bc.encode(['First do it ||| then do it right']) 获取词向量 启动服务时将参数...处理中文是否要提前分词 在计算中文向量时，可以直接输入整个句子不需要提前分词。因为 Chinese-BERT 中，语料是以字为单位处理的，因此对于中文语料来说输出的是字向量。
腾讯AI Lab开源大规模高质量中文词向量数据 3 OOV(out of vocabulary，OOV)未登录词向量问题 3.1 fasttext 解决OOV的词向量最佳方案 3.2 两个词向量空间对齐...几个常用功能的列举： 如何获取词向量？...几个常用功能的列举： 如何获取词向量？...model['你'] # 词向量获得的方式 model.wv['你'] # 词向量获得的方式 如何获取词表？ model.wv.vocab 如何求相似？...2 codertimo/BERT-pytorch 新闻稿：最强预训练模型BERT的Pytorch实现（非官方） 3 google-research/bert ---- 2.6 已有的中文的词向量举例
BERT句向量空间分析语义相似度任务和BERT预训练有关联bert的掩码任务MLM，通过句子的上下文来预测被掩码的单词$x$, 其向量表示$w_x$，$h_c$是其上下文$c$经过深度网络之后的向量表示...那么，是否是没有有效利用BERT中的句向量信息呢？...[d95ebb4e0af32a2aa516cdcca7379ff9.png]同时，目前已近有论文发现BERT的向量空间是各向异性的，且词嵌入呈现锥形分布，作者也做了一些论证，为了验证BERT词向量分布是否和词频有关...低频词语更稀疏：同时高频词语的词向量之间的欧式距离更小，说明高频词语更加稠密，低频词语更加稀疏，稀疏会导致语义空间的某些地带空白（holes），没有语义表示，因为bert句向量是词向量的平均池化，是一种保凸性运算...BERT-flow为了解决bert语义不平滑问题，作者通过Normalizing Flows来讲bert句向量分布转换到高斯分布，因为它是一个光滑的、各向同性的分布空间。
前言 上一篇文章，我们介绍词向量(1)--从word2vec到ELMo，关注的角度是从静态的词向量到动态的词向量（该篇属于旧闻新写，构思的时候还没出现Bert等跨时代的思想）......从2013年出现的word2vec到如今的Bert，一个显著的转变是：从仅仅预训练词向量来初始化NLP模型的第一层发展到预训练整个NLP模型，预训练关注的不再仅仅是单个词汇信息，而是还有句子级别的信息，...([u'中国男篮赢的世界杯冠军']) print a[0].shape # 返回一个768位的数组【句向量 还有苏神在Keras下对Bert的封装： https://kexue.fm/archives/...6736 结束 至此，NLP领域与词向量技术相关的知识算是大体讲完了，从word2vec到Bert基本上覆盖了所有的主流方法。...当然，词向量除了在NLP领域被广泛的探究之外，在其它Machine Learning领域也有许多新颖的实践，后续还会结合词向量的思想，介绍一下其在推荐领域的一些尝试。
调研后发现pyspark虽然有自己的word2vec方法，但是好像无法加载预训练txt词向量。...因此大致的步骤应分为两步：1.从hdfs获取词向量文件2.对pyspark dataframe内的数据做分词+向量化的处理1....获取词向量文件开源的词向量文件很多，基本上都是key-value形式的txt文档，以腾讯AI Lab的词向量为例。...如果词向量文件较大可能耗时较高。2....分词+向量化的处理预训练词向量下发到每一个worker后，下一步就是对数据进行分词和获取词向量，采用udf函数来实现以上操作：import pyspark.sql.functions as f# 定义分词以及向量化的
安装肖涵博士的bert-as-service： pip install bert-serving-server pip install bert-serving-client 下载训练好的Bert中文词向量...找到训练好的词向量模型并解压，路径如下：G:\python\bert_chinese\chinese_L-12_H-768_A-12 打开cmd窗口，进入到bert-serving-start.exe...获取Bert预训练好的中文词向量： from bert_serving.client import BertClient bc = BertClient() print(bc.encode([“NONE...”,“没有”,“偷东西”]))#获取词的向量表示 print(bc.encode([“none没有偷东西”]))#获取分词前的句子的向量表示 print(bc.encode([“none 没有 偷...东西”]))#获取分词后的句子向量表示 结果如下：其中每一个向量均是768维。
关于这份腾讯中文词向量 Tencent_AILab_ChineseEmbedding.txt ，解压后大概16G，可参考去年10月份腾讯官方的描述：腾讯AI Lab开源大规模高质量中文词向量数据，800...万中文词随你用 从公开描述来看，这份词向量的质量看起来很不错： 腾讯AI Lab此次公开的中文词向量数据包含800多万中文词汇，其中每个词对应一个200维的向量。...相比现有的中文词向量数据，腾讯AI Lab的中文词向量着重提升了以下3个方面，相比已有各类中文词向量大大改善了其质量和可用性： ⒈ 覆盖率（Coverage）： 该词向量数据包含很多现有公开的词向量数据所欠缺的短语...得益于覆盖率、新鲜度、准确性的提升，在内部评测中，腾讯AI Lab提供的中文词向量数据相比于现有的公开数据，在相似度和相关度指标上均达到了更高的分值。...在腾讯公司内部的对话回复质量预测和医疗实体识别等业务场景中，腾讯AI Lab提供的中文词向量数据都带来了显著的性能提升。
输入层是上下文单词的one-hot编码，词典大小为V,第一个权重矩阵W为V行N列的词向量矩阵，N是词向量的维度，如常用的300维、400维等，暂且称W为"输入词向量"，它的作用是把上下文单词的词向量表示出来...此处的隐藏层并不经过非线性激活，只是将上下文单词用W表示出来的词向量的各维线性地传到下一层；矩阵W' 是W转置后的结果，暂且称为"输出词向量"，其作用是表示要预测的中心词的词向量；现在要做的就是计算词典中所有词的...论文中采用的方法是将上下文单词的词向量与中心词的词向量做点积来表示得分，即 ? 而我们知道两个向量的做点积的结果是可以反映它们的相似度的，我认为这也是为什么将词向量用来做相似词检测效果很好的原因。...输入层是中心词的one-hot编码，经过"输入词向量"得到其词向量表示，隐藏层为中心词词向量的各维： ?...C个分布共用同一个“输出词向量”，同样地计算每个分布中所有词的得分： ? 然后最小化损失函数 ? 得到最优词向量。
本文提出一种简单快捷的离线跨语言BERT投射方法，该方法能够利用预训练好的BERT模型生成跨语言上下文相关词向量。...我们公布了代码和训练好的17种语言投射到英语的模型，使用这些模型可以快速将不同语言的BERT表示向量投射到同一语义空间中。...如图1所示，西班牙语的BERT向量通过CLBT模型投射到英语的语义空间后，两种语言中具有相近语义的向量会更接近。 ?...给定n个包含上下文信息词对，我们首先用预训练好的单语BERT模型获得它们的表示向量 ? 。训练目标为找到一个合适的线性映射W，使得经过其投射的源语言向量与其对应的目标语言向量距离最小： ?...通过利用公开的预训练好的单语BERT模型，我们的方法能够在利用有限的双语数据快速获取跨语言上下文相关词向量。
，如果使用BERT-base进行编码会得到768维向量，将高维向量直接concat到传统广告embedding之后可能会挤占其他特征，从而影响其他特征带来的作用。...一个不错的方式是使用苏神提出的BERT-whitening白化方式，一方面可以提高BERT语义向量的质量，另一方面可以降低BERT语义向量的维度；最后需要考虑多个文本特征的使用方式，广告文本模态数据主要包括广告标题和品牌两个字段...2.2.4 BERT-whitening降维实验 通过BERT-whitening不仅可以提高文本语义向量质量的效果，而且还能降低BERT语义向量的维度。...实验配置如下： 对照组：传统广告embedding Lab3：使用4层BERT，BERT-whitening加工成64维embedding(和上个实验Lab3相同)； Lab7：使用4层BERT，BERT-whitening...实验配置如下： 对照组：传统广告embedding Lab1：不使用whitening白化操作降维(和上个实验Lab1相同)； Lab3：使用whitening白化操作将512维向量降维到128维； Lab4
关注文章公众号 回复"SFFAI24"获取PPT资料 视频资料可点击下方阅读原文在线观看 导读 ---- 在自然语言处理任务中，词向量技术是将自然语言中的词转化为稠密的向量，语义相似的词会有相似的向量表示...自我介绍 ---- 罗玲，2018年获南开大学工学学士学位，专业计算机科学与技术，现保送至中国科学院计算科学技术研究所智能信息处理实验室，研究兴趣为自然语言处理、语义分析，意⻅挖掘，文本摘要等。...2018年在IJCAI会议一作发表论文1篇，大四于计算所实习期间参与债券舆情分析与金融风险感知等多个项目，并于2018年暑期入选腾讯犀牛鸟精英人才计划，赴腾讯AI Lab交流合作。...正文 ---- 在自然语言处理任务中，词向量技术是将自然语言中的词转化为稠密的向量，语义相似的词会有相似的向量表示。...BERT模型，旨在通过预训练语言模型来得到动态上下文相关的词向量（“苹果”一词的词向量在“我买了一个苹果手机”和“我买了一斤苹果”中不同）。
目前，大部分自然语言处理模型对文本中数字的处理方式与其他 token 相同：将数字看作分布式向量。但是这足以捕捉数字吗？...字符级嵌入甚至更加准确——在所有预训练方法中，ELMo 的数字捕捉能力最强大，而使用子词单元的 BERT 模型准确率不如 ELMo。 ?...为了了解它如何掌握识数能力，研究者在综合列表最大值、数字解码和加法任务中探索了 token 嵌入方法（如 BERT 和 GloVe）。...研究者评估了多种 token 嵌入方法： 词向量：使用 300 维 GloVe 和 word2ve 向量。 语境嵌入：使用 ELMo 和 BERT 嵌入。...表 7 展示了在整数范围 [0,150] 上训练、在 [151,160]、[151,180] 和 [151,200] 范围内测试的模型的准确率，所有方法均效果不好，尤其是 token 向量。 ?
AI Lab开源大规模高质量中文词向量数据，800万中文词随你用，质量非常高，就是一个词向量.txt文件都有16G之多，太夸张了。。...以“喀拉喀什河”为例，利用腾讯AI Lab词向量计算出的语义相似词如下： 墨玉河、和田河、玉龙喀什河、白玉河、喀什河、叶尔羌河、克里雅河、玛纳斯河 ⒉ 新鲜度（Freshness）： 该数据包含一些最近一两年出现的新词...以“因吹斯汀”为例，利用腾讯AI Lab词向量计算出的语义相似词如下： 一颗赛艇、因吹斯听、城会玩、厉害了word哥、emmmmm、扎心了老铁、神吐槽、可以说是非常爆笑了 ⒊ 准确性（Accuracy）...腾讯AI Lab采用自研的Directional Skip-Gram (DSG)算法作为词向量的训练算法。...DSG算法基于广泛采用的词向量训练算法Skip-Gram (SG)，在文本窗口中词对共现关系的基础上，额外考虑了词对的相对位置，以提高词向量语义表示的准确性。
为什么要使用BERT的嵌入？ 在本教程中，我们将使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？...我们想要得到每个token的单独向量，或者可能是整个句子的单个向量表示，但是对于输入的每个token，我们有12个长度为768的单独向量。...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。...根据BERT作者Jacob Devlin: 我不确定这些向量是什么，因为BERT不能生成有意义的句子向量。
shopee-product-matching/overview 2 方案总结 我们的总体思路为： 图像特征: CNN+Arcface 标题文本: TF-IDF 、基于ArcFace微调的Bert.../Indonesian Bert 后处理：将预测结果数量为1的结果扩大为2 投票选择结果：根据“少数服从多数”对不同模型的预测结果进行筛选 3 图像匹配 余弦相似度：Efficient-B1，Efficient-B3...和Indonesian(马来语) Bert提取文本的特征向量，基于TfidfVectorizer提取词袋向量，输入到KNN获取目标商品与候选商品的相似度 Bert微调：基于ArcFace 损失函数利用Bert...放在最后做召回 if len( np.unique(new_x) ) < 2: new_x = np.concatenate([ row['text_bert1'] , row...['text_bert3'] ]) return ' '.join( np.unique(new_x) ) 6 做过的尝试 成功的尝试有： concat embedding：拼接不同模型的向量和组合不同模型的向量
微调究竟对Bert的向量空间产生了哪些影响嘞？...考虑到Bert的高维向量无法直接观测，下面这篇paper中，作者结合文本分类任务，和DirectProb这两种探测任务，直观展现了模型微调对Bert向量空间的影响Paper: A Closer Look...这里DirectProb的输入是Bert输出层向量，和下游分类任务的标签，采用bottom-up的聚类方法，在保证同一个cluster只能有1个Label，且不同cluster不重叠的前提下，把尽可能多的同类别向量聚合在一起...Finetune前后，DirectProb得到的聚类cluster的数量和Label数量是否相同，作者发现，Bert模型越大，预训练的向量空间线性程度越高，Finetune之后空间变得更加线性可分。...我的理解是，Bert预训练是对大量的通用语义，语法特征进行了记忆和抽象，然后把信息编码到模型输出的向量中，那向量(Dim)越大需要的信息压缩程度越小，下游使用时对信息解码也就越容易。
TF-IDF:通过获取词的频率(TF)并乘以词的逆文档频率(IDF)来得到这个分数。 需要进行学习 Word2Vec：经过训练以重建单词的语言上下文的浅层（两层）神经网络。...GloVe（Global Vectors for Word Representation）：训练是在语料库中汇总的全局单词-单词共现统计数据上执行的，结果表示显示了单词向量空间的线性子结构。...CoVe（Contextualized Word Vectors）：使用深度 LSTM 编码器，该编码器来自经过机器翻译训练的注意力seq2seq模型，将单词向量上下文化。...RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)：它建立在 BERT 之上并修改了关键超参数，移除了下一句预训练目标，并以更大的小批量和学习率进行训练...ALBERT（A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations）：它提出了参数减少技术，以降低内存消耗并提高 BERT
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