之前我写过一篇文章,利用bert来生成token级向量(对于中文语料来说就是字级别向量),参考我的文章:<使用BERT模型生成token级向量>.但是这样做有一个致命的缺点就是字符序列长度最长为512(包含[cls]和[sep]).其实对于大多数语料来说已经够了,但是对于有些语料库中样本的字符序列长度都比较长的情况,这就有些不够用了,比如我做一个法院文书领域预测任务,里面的事实部分许多都大于1000字,我做TextCharCNN的时候定义的最大长度为1500(能够涵盖百分之95以上的样本).

本文默认读者有一定的Transformer基础,如果没有,请先稍作学习Transormer以及BERT. 相信网上有很多方法可以生成BERT向量,最有代表性的一个就是bert as service,用几行代码就可以生成向量,但是这样生成的是句向量,也就是说,正确的做法是输入一句句子: 我是一个中国人,我热爱着中国的每一个城市. 输出的是这句句子的向量,一个768维的向量(google预训练是这么做的),这个向量是具有上下文信息的,详细参考Transformer结构.但是网上有一些做法是用bert

目录 前言 BERT模型概览 Seq2Seq Attention Transformer encoder部分 Decoder部分 BERT Embedding 预训练 文本分类试验 参考文献 前言 在18年末时,NLP各大公众号.新闻媒体都被BERT(<BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>)刷屏了,刷新了自然语言处理11项纪录,也被称为了2018年最强自然语言处理模型.

一.BERT整体结构 BERT主要用了Transformer的Encoder,而没有用其Decoder,我想是因为BERT是一个预训练模型,只要学到其中语义关系即可,不需要去解码完成具体的任务.整体架构如下图: 多个Transformer Encoder一层一层地堆叠起来,就组装成了BERT了,在论文中,作者分别用12层和24层Transformer Encoder组装了两套BERT模型,两套模型的参数总数分别为110M和340M. 二.再次理解Transformer中的Attention机制

转载于 腾讯Bugly 发表于 腾讯Bugly的专栏 原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1389555 本文首先介绍BERT模型要做什么,即:模型的输入.输出分别是什么,以及模型的预训练任务是什么:然后,分析模型的内部结构,图解如何将模型的输入一步步地转化为模型输出:最后,我们在多个中/英文.不同规模的数据集上比较了BERT模型与现有方法的文本分类效果. 1. 模型的输入/输出 BERT模型的全称是:BidirectionalEnc

执行模式(批处理/流处理) DataStream API 支持不同的运行时执行模式,您可以根据用例的要求和作业的特点从中选择.DataStream API 有一种 "经典 "的执行行为,我们称之为 STREAMING 执行模式.这应该用于需要连续增量处理并预计无限期保持在线的非绑定作业.此外,还有一种批式执行模式,我们称之为BATCH执行模式.这种执行作业的方式更容易让人联想到批处理框架,如MapReduce.这应该用于有边界的作业,对于这些作业,你有一个已知的固定输入,并且不会连续运

刚从图像处理的hole中攀爬出来,刚走一步竟掉到了另一个hole(fire in the hole*▽*) 1.RNN中的attentionpytorch官方教程:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html首先,RNN的输入大小都是(1,1,hidden_size),即batch=1,seq_len=1,hidden_size=embed_size,相对于传统的encoder-decod

在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接:请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型.那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练.而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集.LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,下面记录一下自己学习的过程. 我的学习步骤分为以下四步: 1,温习LeNet-5的网络层 2,使用LeNet-5训练MNIST数据集 3,使用LeNet-5训练TFRecord格式的MNIST数据集

网络结构如下: INPUT: [28x28x1] weights: 0 CONV5-32: [28x28x32] weights: (5*5*1+1)*32 POOL2: [14x14x32] weights: 0 CONV5-64: [14x14x64] weights: (5*5*32+1)*64 POOL2: [7x7x64] weights: 0 FC: [1x1x512] weights: (7*7*64+1)*512 FC: [1x1x10] weights: (1*1*512+1)

使用word2vec训练词向量 使用word2vec无监督学习训练词向量,输入的是训练数据和测试数据,输出的是每个词的词向量,总共三百个词左右. 求和:然后再将每行数据中的每个词的词向量加和,得到每行的词向量表示. 其他还可以通过求平均,求众数或者最大值等等方法得到每行的词向量表示. 代码如下: import time import csv import pickle import numpy as np import xgboost as xgb from sklearn.model_sele

Lenet 神经网络在 Mnist 数据集上的实现,主要分为三个部分:前向传播过程(mnist_lenet5_forward.py).反向传播过程(mnist_lenet5_backword.py). 测试过程(mnist_lenet5_test.py). 第一,前向传播过程(mnist_lenet5_forward.py)实现对网络中参数和偏置的初始化.定义卷积结构和池化结构.定义前向传播过程. #coding:utf-8 import tensorflow as tf #每张图片分辨率为28

在OpenCV2中Mat类无疑使占据着核心地位的,前段时间初学OpenCV2时对Mat类有了个初步的了解,见OpenCV2:Mat初学.这几天试着用OpenCV2实现了图像缩小的两种算法:基于等间隔采样和基于局部均值的图像缩小,发现对Mat中的数据布局和一些属性的认知还是懵懵懂懂,本文对Mat的一些重要属性和数据布局做一个总结. Mat的作用 The class Mat represents an n-dimensional dense numerical single-channel or m

fMRI model specifictaion GLM based 包括以下步骤:①明确GLM设计矩阵:②用经典或贝叶斯方法估计GLM参数:③利用对比向量检查结果,生成统计参数图(SPMs)以及后验概率图(PPMs). Design matrix:每行对应一个scan,每列对应一个影响变量或解释变量(回归量或解释变量).关于GLM(一般线性模型)网络上有大量相关文章, 对于多被试分析,SPM通常分为两个阶段(level): ① 1st-level analysis:个体分析(within-su

本篇主要通过分析Tony Parisi的sim.js库(原版代码托管于:https://github.com/tparisi/WebGLBook/tree/master/sim),总结基础Web3D框架的编写方法.在上一篇的基础上,要求读者具有简短英文阅读或者查字典的能力. 限于水平和时间,本文难免出现错误与遗漏,您在阅读过程中如果遇到错误或者疑问请在评论区中指出,我将尽快回复. 为提高JavaScript编程效率,建议使用WebStorm工具进行网页程序编写,WebStorm官网:http:/

在本文中,稀疏表示的原理不再具体讲解,有需要的同学请自行百度. 本文采用OMP算法来求解稀疏系数.首先随机生成字典数据和待测试数据 字典数据: dic =[ 6, 7, 9, 9, 7, 0, 6, 3, 6, 9; 1, 8, 7, 8, 5, 3, 8, 1, 7, 3; 3, 3, 5, 4, 8, 2, 6, 1, 2, 2; 6, 1, 0, 7, 3, 5, 0, 6, 3, 3; 7, 5, 0, 5, 3, 0, 2, 7, 1, 7]; 这是一个5*10的矩阵,行数代表维度,列

11.8 Imagine you are reading in a stream of integers. Periodically, you wish to be able to look up the rank of a number x (the number of values less than or equal tox). Implement the data structures and algorithms to support these operations.That is,

第一步:搭建 Core Data 多线程环境这个问题首先要解决的是搭建 Core Data 多线程环境.Core Data 对并发模式的支持非常完备,NSManagedObjectContext 的指定初始化方法中就指定了并发模式: init(concurrencyType ct: NSManagedObjectContextConcurrencyType) 有三种模式:1.NSConfinementConcurrencyType这种模式是用于向后兼容的,使用这种模式时你应该保证只能在创建的线程

如何提高Lucene构建索引的速度 hans(汉斯) 2013-01-27 10:12 对于Lucene>=2.3:IndexWriter可以自行根据内存使用来释放缓存.调用writer.setRAMBufferSizeMB()方法设置缓存尺寸.确保你没有任何的遗留代码调用setMaxBufferedDocs方法,因为写入器可以根据两种情况一起释放缓存(哪个更早发生).使用你可以提供的全部内存.在释放缓存之前使用更多的内存,意味着Lucene写入更大的段,意味着延迟合并的发生.LUCENE-84

在OpenSceneGraph中,智能指针(Smart pointer)的概念指的是一种类的模板,它针对某一特定类型的对象(即Referenced类及其派生类)构建,提供了自己的管理模式,以避免因为用户使用new运算符创建对象实例之后,没有及时用delete运算符释放对象,而造成部分内存空间被浪费的后果,也就是所谓的内存泄露错误. 由于OSG中与场景图形有关的大多数类均派生自Referenced类,因此OSG大量使用了智能指针来实现场景图形节点的管理.智能指针的使用为用户提供了一种自动内存释放的

[Mat数据类型和基本操作] ®.运行环境:Linux(RedHat+OpenCV3.0) 1.Mat的作用: Mat类用于表示一个多维的单通道或者多通道的稠密数组.能够用来保存实数或复数的向量.矩阵,灰度或彩色图像,立体元素,点云,张量以及直方图(高维的直方图使用SparseMat保存比较好).简而言之,Mat就是用来保存多维的矩阵的. 2.Mat的常见属性: data: uchar类型的指针,指向Mat数据矩阵的首地址.可以理解为标示一个房屋的门牌号: dims: Mat矩阵的维度,若Mat

本文对前面的几篇文章进行个总结,实现一个小型的图像检索应用. 一个小型的图像检索应用可以分为两部分: train,构建图像集的特征数据库. retrieval,检索,给定图像,从图像库中返回最类似的图像 构建图像数据库的过程如下: 生成图像集的视觉词汇表(Vocabulary) 提取图像集所有图像的sift特征 对得到的sifte特征集合进行聚类,聚类中心就是Vocabulary 对图像集中的图像重新编码表示,可使用BoW或者VLAD,这里选择VLAD. 将图像集中所有图像的VLAD表示组合到一