随着BERT大火之后,很多BERT的变种,这里借用Huggingface工具来简单实现一个文本分类,从而进一步通过Huggingface来认识BERT的工程上的实现方法. 1.load data train_df = pd.read_csv('../data/train.tsv',delimiter='\t',names=['text','label']) print(train_df.shape) train_df.head()sentences = list(train_df['text']…

作为NLP领域的著名框架,Huggingface(HF)为社区提供了众多好用的预训练模型和数据集.本文介绍了如何在矩池云使用Huggingface快速加载预训练模型和数据集. 1.环境 HF支持Pytorch,TensorFlow和Flax.您可以根据HF官方文档安装对应版本,也可以使用矩池云HuggingFace镜像(基于Pytorch),快速启动. 矩池云租用机器入门手册 如果使用其他镜像,你需要手动安装 transformers 和 datasets 两个包: pip install tr…

写程序的时候经常会遇到跨线程访问控件的问题,看到不少人去设置Control.CheckForIllegalCrossThreadCalls = false;这句话是告诉编译器不要对跨线程访问作检查,可以实现访问,但是出不出错就不一定了. 个人建议使用委托delegate来实现.Windows中,UI是单线程的,即不允许多个线程直接访问它,通常它只由创建这个控件的线程(主线程)来控制,所以可以通过委托,告诉主线程对控件进行操作. 点击一个按钮,就创建一个线程添加一个item到ListView中,直…

1.分词 Word Segmentationchqiwang/convseg ,基于CNN做中文分词,提供数据和代码. 2.词预测 Word PredictionKyubyong/word_prediction ,基于CNN做词预测,提供数据和代码. 3. 文本蕴涵 Textual Entailment Steven-Hewitt/Entailment-with-Tensorflow,基于Tensorflow做文本蕴涵,提供数据和代码. 4. 语音识别 Automatic Speech Reco…

经常有人问我:老大让我完成xxx,我不会,他也不会,但是很着急.这个任务怎么实现啊?这个任务需要什么技术啊?这种情况我遇到有100+次了,而且很多时候问得问题跟具体需要的技术简直是驴唇不对马嘴.所以今天整理了常见的30种NLP任务非常适合练手的Project,我觉得有俩作用:研究+练手,加深理解,做到更专业:收藏起来,以备不时之需,不敢保证涵盖工业界所有NLP业务场景,但是涵盖95+%以上是完全没问题的. 还有一个原因,马上周末了,我发现大部分人周五晚上开始到周一上午都不看技术相关的内容,今天本…

项目地址:https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list 列表结构: NLP 与语音处理 计算机视觉 概率/生成库 其他库 教程与示例 论文实现 PyTorch 其他项目 自然语言处理和语音处理 该部分项目涉及语音识别.多说话人语音处理.机器翻译.共指消解.情感分类.词嵌入/表征.语音生成.文本语音转换.视觉问答等任务,其中有一些是具体论文的 PyTorch 复现,此外还包括一些任务更广泛的库.工具集.框架. 这些项目有很多是官方的实现,其中…

哪个平台有最新的机器学习发展现状和最先进的代码?没错——Github!本文将会分享近期发布的七大GitHub机器学习项目.这些项目广泛覆盖了机器学习的各个领域,包括自然语言处理(NLP).计算机视觉.大数据等. 最顶尖的Github机器学习项目 1. PyTorch-Transformers(NLP) 传送门:https://github.com/huggingface/pytorch-transformers 自然语言处理(NLP)的力量令人叹服.NLP改变了文本的处理方式,几乎到了无法用语言…

一.简介 Transformers是一个用于自然语言处理(NLP)的Python第三方库,实现Bert.GPT-2和XLNET等比较新的模型,支持TensorFlow和PyTorch.本文介对这个库进行部分代码解读,目前文章只针对Bert,其他模型看心情. github:https://github.com/huggingface/transformers 手把手教你用PyTorch-Transformers是我记录和分享自己使用 Transformers 的经验和想法,因为个人时间原因不能面面…

google的bert预训练模型: BERT-Large, Uncased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters BERT-Large, Cased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters BERT-Base, Uncased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads,…

BERT可视化工具体验:bertviz是用于BERT模型注意力层的可视化页面. 1,bertviz的github地址:https://github.com/jessevig/bertviz 2,将bertviz项目clone到本地,启动Jupyter notebbok. D:\PycharmProjects\bertviz-master>jupyter notebook 3,bertviz可视化页面分别包括bertviz_detail.ipynb.bertviz_map.ipynb  .bert…