首先打开网址:https://huggingface.co/models 下载想用的模型

Bert使用的更多相关文章

  1. BERT模型在多类别文本分类时的precision, recall, f1值的计算

    BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果.在处理文本分类问题时,即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型,也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们 ...

  2. NLP句子表征,NLP 的巨人肩膀(下):从 CoVe 到 BERT (转载)

    深度长文:NLP的巨人肩膀(上):https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-12-10-17 NLP 的巨人肩膀(下):从 CoVe 到 BERT: https ...

  3. 从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史(转载)

    转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张 ...

  4. 【算法】Bert预训练源码阅读

    Bert预训练源码 主要代码 地址:https://github.com/google-research/bert create_pretraning_data.py:原始文件转换为训练数据格式 to ...

  5. 文本分类实战(十)—— BERT 预训练模型

    1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 te ...

  6. 【译】BERT表示的可解释性分析

    目录 从词袋模型到BERT 分析BERT表示 不考虑上下文的方法 考虑语境的方法 结论 本文翻译自Are BERT Features InterBERTible? 从词袋模型到BERT ​ Mikol ...

  7. 【译】为什么BERT有3个嵌入层,它们都是如何实现的

    目录 引言 概览 Token Embeddings 作用 实现 Segment Embeddings 作用 实现 Position Embeddings 作用 实现 合成表示 结论 参考文献 本文翻译 ...

  8. 【译】深度双向Transformer预训练【BERT第一作者分享】

    目录 NLP中的预训练 语境表示 语境表示相关研究 存在的问题 BERT的解决方案 任务一:Masked LM 任务二:预测下一句 BERT 输入表示 模型结构--Transformer编码器 Tra ...

  9. 图解BERT(NLP中的迁移学习)

    目录 一.例子:句子分类 二.模型架构 模型的输入 模型的输出 三.与卷积网络并行 四.嵌入表示的新时代 回顾一下词嵌入 ELMo: 语境的重要性 五.ULM-FiT:搞懂NLP中的迁移学习 六.Tr ...

  10. 深入理解BERT Transformer ,不仅仅是注意力机制

    来源商业新知网,原标题:深入理解BERT Transformer ,不仅仅是注意力机制 BERT是google最近提出的一个自然语言处理模型,它在许多任务 检测上表现非常好. 如:问答.自然语言推断和 ...

随机推荐

  1. 互斥锁、线程理论、GIL全局解释器、信号量、event事件、进程池和线程池以及协程

    目录 一.互斥锁代码实操 1.互斥锁的概念 2.互斥锁的使用 3.死锁现象 4. 小结 二.线程理论 进程 线程 线程简介 为什么要使用多线程? 多线程概念 多进程的优点: 线程与进程的区别 线程的特 ...

  2. 【一句话】Redis的3中缓存策略

    首先一句话: 旁路缓存模式策略:写->写DB,删缓存,读->读cache,没有则读DB,然后更新到缓存 读写穿透策略:写->写缓存,然后由缓存系统写DB,读->读cache,没 ...

  3. element ui el-date-picker 禁止选择指定日期

    1.日期选择器组件代码 <el-col :span="20"> <el-form-item label="活动起始日期值" prop=&quo ...

  4. 10分钟了解MVVM,实现简易MVVM

    MVVM 是 Model-View-ViewModel 缩写,也就是把 MVC 中的 Controller 演变成 ViewModel.Model 层代表数据模型,View 代表 UI 组件,View ...

  5. BAL数据集详解

    详细格式:https://grail.cs.washington.edu/projects/bal/ Bundle Adjustment in the Large Recent work in Str ...

  6. JZOJ 4296. 有趣的有趣的家庭菜园

    [NOIP2015模拟11.2]有趣的有趣的家庭菜园 题面 思路一 暴力 \(30\) 分! 很容易打,但是要注意: 开 \(\texttt{long long}\) 是非严格高于(等于是被允许的) ...

  7. Oracle 备份与恢复 (Docker部署版)

    Oracle 备份与恢复 (Docker部署版) 一,宿主机设置定时备份脚本 1.检查Oracle容器是否正常运行 docker ps 2.进入容器,创建shell脚本 #oracle11g 是容器名 ...

  8. CSS nth-child

    前言 nth-child 伪类选择器非常地好用,所以必须得掌握它,能够为我们简化不少的 CSS 代码.比如选择前 n 行元素.选择后 n 行元素.选择奇偶行元素.选择 n 倍元素等.其语法本文不说,请 ...

  9. 带你认识3个J.U.C组件扩展

    摘要:本文主要为大家讲解3种J.U.C组件扩展. 本文分享自华为云社区<[高并发]J.U.C组件扩展>,作者: 冰 河. 1.FutureTask FutureTask是J.U.C(jav ...

  10. 【磐河旅行】之酒店API接口对接实录

    1.项目需求概述: 通过对接第三方磐河旅行的酒店API接口实现在我们的APP .微信小程序.H5上可提供用户酒店查询.酒店预订.退订等功能.效果如下图: 2.酒店接口功能拆分 除了酒店静态数据字典(如 ...