BERT中文添加 early_stop

Step1:建一个hook early_stopping_hook = tf.contrib.estimator.stop_if_no_decrease_hook( estimator=estimator, metric_name='eval_loss', max_steps_without_decrease=FLAGS.max_steps_without_decrease, eval_dir=None, min_steps=0, run_every_secs=None, run_every_s…

colab上基于tensorflow2.0的BERT中文多分类

bert模型在tensorflow1.x版本时,也是先发布的命令行版本,随后又发布了bert-tensorflow包,本质上就是把相关bert实现封装起来了. tensorflow2.0刚刚在2019年10月左右发布,谷歌也在积极地将之前基于tf1.0的bert实现迁移到2.0上,但近期看还没有完全迁移完成,所以目前还没有基于tf2.0的bert安装包面世,因为近期想基于现有发布的模型做一个中文多分类的事情,所以干脆就弄了个基于命令行版本的.过程中有一些坑,随之记录下来. 1. colab:因为…

django admin管理后台中文添加问题

django版本号 1.7.8 #create database mydb character set utf8;#django-admin.py startproject mysite#设置settings, DATABASES#python manage.py startapp polls#编辑models<数据库模型,在此不进一步说明>#已经创建好了环境,但是使用之前the django books中进行创建同步数据库模块.不可以.新版本不一样#python manage.py make…

BERT预训练模型的演进过程！(附代码)

1. 什么是BERT BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的.模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation. Bert最近很火,应该是最近最火爆的A…

预训练语言模型整理（ELMo/GPT/BERT...）

目录简介预训练任务简介自回归语言模型自编码语言模型预训练模型的简介与对比 ELMo 细节 ELMo的下游使用 GPT/GPT2 GPT 细节微调 GPT2 优缺点 BERT BERT的预训练输入表征 Fine-tunninng 缺点 ELMo/GPT/BERT对比,其优缺点 BERT-wwm RoBERTa ERNIE(艾尼) 1.0 ERNIE 2.0 XLNet 提出背景排列语言模型(Permutation Language Model,PLM) Two-Stream Sel…

Pytorch——BERT 预训练模型及文本分类

BERT 预训练模型及文本分类介绍如果你关注自然语言处理技术的发展,那你一定听说过 BERT,它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义.本次试验将介绍 BERT 的模型结构,以及将其应用于文本分类实践. 知识点语言模型和词向量 BERT 结构详解 BERT 文本分类 BERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformer,是谷歌在 2018 年 10 月发布的语言表示模型.BERT 通过维基百科和书籍语料组成的庞…

原来你是这样的BERT，i了i了！ —— 超详细BERT介绍（一）BERT主模型的结构及其组件

原来你是这样的BERT,i了i了! -- 超详细BERT介绍(一)BERT主模型的结构及其组件 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌在2018年10月推出的深度语言表示模型. 一经推出便席卷整个NLP领域,带来了革命性的进步. 从此,无数英雄好汉竞相投身于这场追剧(芝麻街)运动. 只听得这边G家110亿,那边M家又1750亿,真是好不热闹! 然而大家真的了解BERT的具体构造,以及使用细节吗? 本文就带大…

Bert模型实现垃圾邮件分类

近日,对近些年在NLP领域很火的BERT模型进行了学习,并进行实践.今天在这里做一下笔记. 本篇博客包含下列内容: BERT模型简介概览 BERT模型结构 BERT项目学习及代码走读项目基本特性介绍代码走读&要点归纳基于BERT模型实现垃圾邮件分类 TREC06语料库基准模型介绍 BERT迁移模型实现一.BERT模型简介 1.概览 BERT模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformer,即Transformer…

基于Bert的文本情感分类

详细代码已上传到github: click me Abstract: Sentiment classification is the process of analyzing and reasoning the sentimental subjective text, that is, analyzing the attitude of the speaker and inferring the sentiment category it contains. Traditional mac…

NLP学习（3）---Bert模型

一.BERT模型: 前提:Seq2Seq模型前提:transformer模型 bert实战教程1 使用BERT生成句向量,BERT做文本分类.文本相似度计算 bert中文分类实践用bert做中文命名实体识别 BERT相关资源 BERT相关论文.文章和代码资源汇总 1.WordEmbedding到BERT的发展过程: 预训练:先通过大量预料学习单词的embedding,在下游的NLP学习任务中就可以使用了. 下游任务:Frozen(预训练的底层参数embedding不变)和Fine-tunin…

NLP采用Bert进行简单文本情感分类

参照当Bert遇上Kerashttps://spaces.ac.cn/archives/6736此示例准确率达到95.5%+ https://github.com/CyberZHG/keras-bert/blob/master/README.zh-CN.md 示例实现 # ! -*- coding:utf-8 -*- import json import numpy as np import pandas as pd from random import choice from keras_be…

BERT实战——基于Keras

1.keras_bert 和 kert4keras keras_bert 是 CyberZHG 大佬封装好了Keras版的Bert,可以直接调用官方发布的预训练权重. github:https://github.com/CyberZHG/keras-bert 快速安装:pip install keras-bert kert4keras 是苏剑林大佬参考 keras-bert 重新编写的一个 keras 版的 bert,所以使用体验差不多,但 kert4keras 可以适配 albert gi…

Bert系列（三）——源码解读之Pre-train

https://www.jianshu.com/p/22e462f01d8c pre-train是迁移学习的基础,虽然Google已经发布了各种预训练好的模型,而且因为资源消耗巨大,自己再预训练也不现实(在Google Cloud TPU v2 上训练BERT-Base要花费近500刀,耗时达到两周.在GPU上可想而知只会更贵),但是学习bert的预训练方法可以为我们弄懂整个bert的运行流程提供莫大的帮助.预训练涉及到的模块有点多,所以这也将会是一篇长文,在能简略的地方我尽量简略,还是那句话,…

我爱自然语言处理bert ner chinese

BERT相关论文.文章和代码资源汇总 4条回复 BERT最近太火,蹭个热点,整理一下相关的资源,包括Paper, 代码和文章解读. 1.Google官方: 1) BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 一切始于10月Google祭出的这篇Paper, 瞬间引爆整个AI圈包括自媒体圈: https://arxiv.org/abs/1810.04805 2) Github: ht…

五分钟搭建一个基于BERT的NER模型

BERT 简介 BERT是2018年google 提出来的预训练的语言模型,并且它打破很多NLP领域的任务记录,其提出在nlp的领域具有重要意义.预训练的(pre-train)的语言模型通过无监督的学习掌握了很多自然语言的一些语法或者语义知识,之后在做下游的nlp任务时就会显得比较容易.BERT在做下游的有监督nlp任务时就像一个做了充足预习的学生去上课,那效果肯定事半功倍.之前的word2vec,glove等Word Embedding技术也是通过无监督的训练让模型预先掌握了一些基础的语言知识…

Bert文本分类实践（一）：实现一个简单的分类模型

写在前面文本分类是nlp中一个非常重要的任务,也是非常适合入坑nlp的第一个完整项目.虽然文本分类看似简单,但里面的门道好多好多,作者水平有限,只能将平时用到的方法和trick在此做个记录和分享,希望大家看过都能有所收获,享受编程的乐趣. 第一部分模型 Bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型,一经问世在NLP领域横扫了11项任务的最优结果,可谓风头一时无二.有关于Bert中transformer的模型细节,推荐看这篇.在此不做赘述. 图一:bert分类模型结构…

Bert文本分类实践（二）：魔改Bert，融合TextCNN的新思路

写在前面文本分类是nlp中一个非常重要的任务,也是非常适合入坑nlp的第一个完整项目.虽然文本分类看似简单,但里面的门道好多好多,博主水平有限,只能将平时用到的方法和trick在此做个记录和分享,希望各位看官都能有所收获.并且尽可能提供给出简洁,清晰的代码实现. 本文采用的文本分类模型是基于Bert和TextCNN的方法进行魔改,在博主实际的有关文本分类的工作中取得了F1值超越Bert基础模型近4%的效果.大家可以用自己的数据尝试一下哦 - _ * 有关于Bert文本分类basel…

PostGIS ShapeFile 导入数据

系统环境:WIN10 相关软件:PostgresSQL+PostGIS+QGIS 1.添加postGIS数据扩展 (1).打开PostgresSQL 客户端pgAdmin,在需要导入shp数据的数据库下面右击"Extensions" 选择"Create"来添加PostGIS扩展,如下图: (2).选择PostGIS扩展,如下图: (3).选择扩展版本,点击"Sava"来添加扩展注意:如果不添加此扩展,shp文件会导入失败. 2.导入shp文件到…

JQuery分页插件bs_pagination的应用

一.引入bs_pagination的js文件以及样式文件(项目中需要引用Jquery和bootstrap的相关js和样式文件,且在以下引用之前): <link href="~/Scripts/bs_paginationJS/jquery.bs_pagination.min.css" rel="stylesheet" /> <script src="~/Scripts/bs_paginationJS/jquery.bs_pagination…

Gradle用户指南

下载安装gradle 2.1 下载地址:http://www.gradle.org/learn 安装先决条件:gradle安装需要1.6或者更高版本的jdk(jre)(可以使用java –version 验证),gradle自带groove lib库,所以不必安装groove,任何已安装groove都将被忽略.Gradle使用path路径下的jdk,当然,你也可以设置JAVA_HOME指向你的jdk安装路径. Gradle发行版是一个zip压缩文件,完整的发行版包括: 二进制文件用户指南(ht…

VisualStudio2013内置SQLServer入门（二）--增删改查

前一篇 http://www.cnblogs.com/qixi233/p/4766451.html 这篇是sqlserver的操作界面比较走心哈哈哈,将就着看,主要就是下面增删改查四个btn 对于sqlserver的操作基本就几个: 开关SqlConnection SqlCommand将"SQL命令"与"SQLConnection"连接执行命令并根据返回值来将操作结果反馈给用户现在开始操作:(代码比较简单,如果有书写不够规范之处请告知谢谢) 代码结构: 数据库…

记一次phpStudy apache启动后自动关闭修改过程

第一种可能原因:路径包含中文 .添加站点 2.重启服务 3.遇见问题 apache 刚启动,1秒钟中后就停止 4.解决问题发现是自己添加的网站中包含中文路径的问题,建议不要在自己的网站目录下包含中文. 第二种可能情况: 原先添加为中文路径,后修改为英文,依然出错: 解决方案:从phpstudy中删除,后重新添加,启动完成…

Pickle模块数据对象持久化操作

Pickle模块的作用是持久化(序列化)的储存数据.因此我先解释下:什么是序列化与反序列化.什么是对象序列化和对象反序列化.通俗地讲,它们的定义如下:序列化: 把一个对象保存到一个文件或数据库字段中去:反序列化: 在适当的时候把这个文件再转化成原来的对象使用:对象的序列化: 把对象转换为字节序列的过程:对象的反序列化: 把字节序列恢复为对象的过程: 使用场合:使用序列化主要是因为跨平台和对象存储的需求,因为网络上只允许字符串或者二进制格式,而文件需要使用二进制流格式.如果想把一个内存中的对象存储…