bert中的分词

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直接把自己的工作文档导入的,由于是在外企工作,所以都是英文写的 chinese and english tokens result input: "我爱中国",tokens:["我","爱","中","国"] input: "I love china habih", tokens:["I","love","china",&quo…

1. 前言 2018年最火的论文要属google的BERT,不过今天我们不介绍BERT的模型,而是要介绍BERT中的一个小模块WordPiece. 2. WordPiece原理现在基本性能好一些的NLP模型,例如OpenAI GPT,google的BERT,在数据预处理的时候都会有WordPiece的过程.WordPiece字面理解是把word拆成piece一片一片,其实就是这个意思. WordPiece的一种主要的实现方式叫做BPE(Byte-Pair Encoding)双字节编码. BPE…

广告行业中那些趣事系列8：详解BERT中分类器源码

最新最全的文章请关注我的微信公众号:数据拾光者. 摘要:BERT是近几年NLP领域中具有里程碑意义的存在.因为效果好和应用范围广所以被广泛应用于科学研究和工程项目中.广告系列中前几篇文章有从理论的方面讲过BERT的原理,也有从实战的方面讲过使用BERT构建分类模型.本篇从源码的角度从整体到局部分析BERT模型中分类器部分的源码. 目录 01 整体模块划分02 数据处理模块03 特征处理模块04 模型构建模块05 模型运行模块06 其他模块总结 01 整体模块划分对于机器学习工程师来说,会调包跑…

Python中结巴分词使用手记

手记实用系列文章: 1 结巴分词和自然语言处理HanLP处理手记 2 Python中文语料批量预处理手记 3 自然语言处理手记 4 Python中调用自然语言处理工具HanLP手记 5 Python中结巴分词使用手记结巴分词方法封装类 from __future__ import unicode_literals import sys sys.path.append("../") import jieba import jieba.posseg import jieba.analys…

Elasticsearch中的分词器比较及使用方法

Elasticsearch 默认分词器和中分分词器之间的比较及使用方法 https://segmentfault.com/a/1190000012553894 介绍:ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于 RESTful web 接口.Elasticsearch 是用 Java 开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用…

ES中的分词器

基本概念: 全文搜索引擎会用某种算法对要建索引的文档进行分析, 从文档中提取出若干Token(词元), 这些算法称为Tokenizer(分词器), 这些Token会被进一步处理, 比如转成小写等, 这些处理算法被称为Token Filter(词元处理器), 被处理后的结果被称为Term(词), 文档中包含了几个这样的Term被称为Frequency(词频). 引擎会建立Term和原文档的Inverted Index(倒排索引), 这样就能根据Term很快到找到源文档了. 文本被Tokenizer…