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BERT的使用

时间:2022-09-30 09:25:35浏览次数:65  
标签:BERT transformers tokenizer bert tokens Embedding 使用 import

一、背景

目录

bert是一种基于transformer的结构,也就是比较经典的attention机制,bert的思维导图模型如下所示(其他人总结的):
image

二、bert使用

使用bert首先需要安装transformers以及bert的模型(可以在安装完bert后使用)

pip install transformers

transformers中的embedding是TFBertEmbedding,这里有一个Bert训练的Embedding,fastNLP,安装指令如下:

pip install fastNLP

除此之外,还有一种新型的封装pytorch和TensorFlow的NLP语言包allennlp

pip install allennlp

下面就会对分词、Embedding进行说明。

2.1 tokenizer

接下来就是直接使用bert

from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokens = tokenizer.tokenize(text)  # 分词 
# tokens = list(filter(lambda x: x not in stop_word, tokens))
tokens = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) # 转化成id
2.2 Embedding的使用
from fastNLP.embeddings import BertEmbedding
from fastNLP import Vocabulary
from transformers import BertTokenizer
vocab = Vocabulary()
vocab.add_word_lst(tokenizer.vocab)

embed = BertEmbedding(vocab, model_dir_or_name='en-base-cased')

标签:BERT,transformers,tokenizer,bert,tokens,Embedding,使用,import
From: https://www.cnblogs.com/future-dream/p/16743764.html

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