最强 NLP 预训练模型库 PyTorch-Transformers 正式开源：支持 6 个预训练框架，27 个预训练模型

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最强 NLP 预训练模型库 PyTorch-Transformers 正式开源：支持 6 个预训练框架，27 个预训练模型

先上开源地址: https://github.com/huggingface/pytorch-transformers#quick-tour 官网: https://huggingface.co/pytorch-transformers/index.html PyTorch-Transformers(正式名称为 pytorch-pretrained-bert)是一个用于自然语言处理(NLP)的最先进的预训练模型库. 该库目前包含下列模型的 PyTorch 实现.预训练模型权重.使用脚本和下列模型…

【转载】最强NLP预训练模型！谷歌BERT横扫11项NLP任务记录

本文介绍了一种新的语言表征模型 BERT--来自 Transformer 的双向编码器表征.与最近的语言表征模型不同,BERT 旨在基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征.BERT 是首个在大批句子层面和 token 层面任务中取得当前最优性能的基于微调的表征模型,其性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录. 研究证明语言模型预训练可以有效改进许多自然语言处理任务,包括自然语言推断.复述(paraphrasing)等句子层面的任务,以及命名实体识别…

最强NLP模型-BERT

简介: BERT,全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一个预训练的语言模型,可以通过它得到文本表示,然后用于下游任务,比如文本分类,问答系统,情感分析等任务.BERT像是word2vec的加强版,同样是预训练得到词级别或者句子级别的向量表示,word2vec是上下文无关的(Context-Free),而BERT是上下问有关的(Contextual).意思就是,word2vec只是具有词本身的语义信息,而没有包含文本…

5 分钟入门 Google 最强NLP模型：BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 10月11日,Google AI Language 发布了论文 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 提出的 BERT 模型在 11 个 NLP 任务上的表现刷新了记录,包括问答 Question Answering (SQuAD v1.1),推理…

[PyTorch入门之60分钟入门闪击战]之训练分类器

训练分类器目前为止,你已经知道如何定义神经网络.计算损失和更新网络的权重.现在你可能在想,那数据呢? What about data? 通常,当你需要处理图像.文本.音频或者视频数据时,你可以使用标准Python包来将数据导入到numpy 数组中.然后再将数组转换成torch.Tensor. 对于图像,可用的包有:Pillow.OpenCV 对于音频,可用的包有:scipy和librosa 对于文本,无论是基于原始的Python或Cython的加载,或是NLTK和SpaCy都是可以的. 对于视…

.net core版文件上传/ 支持批量上传，拖拽以及预览，bootstrap fileinput上传文件

asp.net mvc请移步 mvc文件上传支持批量上传,拖拽以及预览,文件内容校验本篇内容主要解决.net core中文件上传的问题开发环境:ubuntu+vscode 1.导入所需要的包:nuget install bootstrap-fileinput 注意:这里的导包需要在终端导入[需要在wwwroot文件夹下执行nuget命令]如下图如果发现没有nuget命令,则需要通过apt-get 或者yum 给系统安装nuge包管理工具,这个nuget和vscode中的插件不是一回事 2…

Android 加载gif图片强大框架(支持预加载、缓存，还支持显示静态图片，一行代码全搞定)

之前项目中没有涉及到显示gif图片的功能,也没有着重研究过,最近项目中要用到显示gif图片,于是就在网上一顿搜,用过之后发现如下几个缺点. 1.加载大的gif图片会出现oom. 2.没有预加载和缓存功能,比较消耗内存. 3.功能比较单一,显示gif了但是不能显示静态图片. 最后无意间发现了一个强大的gif加载框架,能够满足上面的所有缺陷,支持预加载和缓存,同时支持显示静态图片和gif图片.下面是一些源代码: //xml布局就是一个ImageView <ImageView android:id=&qu…