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用于语言模型和序列分类的 BERT模型在最后一个转换器和分类层之间包括一个额外的投影层（它包含大小

大家！我正在阅读有关Bert的文章，并希望对其词嵌入进行<strong>文本分类</strong>。我遇到了以下代码行

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我正在尝试使用拥抱面和我自己的vocab文件来预训练RoBERTa模型。我打印出每批的损失，并在第一个时期

我有一个预先训练的BERT模型，想在项目中使用它进行分类。但是，当我加载它时，它花费了太多的时间

由于我的自定义质量检查数据集很小，因此将其与小队混合并在此“增强”小队中对BERT进行微调是否有意义

我正在为BERT模型（Hugging Face库）提供句子。这些句子通过预训练的分词器分词。我知道您可以使用解码

如何使用<a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/bert.html" rel="nofollow noreferrer">BERT</a>从文本中提取<strong

我将预训练的bert模型（）用于GEC（语法错误纠正）任务。 我实现了一个解码器（伯特是变压器的编码器

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我一直在阅读BERT，并使用BERT嵌入进行分类任务。我读过很多文章，但是我对它的理解还不是100％（我是

例如，我想从头开始训练BERT模型，但要使用现有配置。以下代码是这样做的正确方法吗？ <pre class="la

我正在尝试将<a href="https://www.kaggle.com/gunesevitan/nlp-with-disaster-tweets-eda-cleaning-and-bert" rel="nofollow noreferrer">t

这是我第一次要使用BERT。我正在尝试执行此代码。 <pre><code>from keras_bert import load_trained_model_from_checkpo

我研究视觉注意模型，但最近正在阅读BERT和其他语言注意模型，以填补我的知识方面的严重空白。 <p

<h1>系统</h1> <ul> <li> macbook pro </li> <li> OSX 10.15.5（Catalina）</li> <li> Docker版本19.03.12，内部版本48a66213fe </li> </u

<pre><code>def split_data(path): df = pd.read_csv(path) return train_test_split(df , test_size=0.1, random_state=100) train, test = spl

我正在尝试使用此项目： <a href="https://github.com/UKPLab/sentence-transformers" rel="nofollow noreferrer">https://git

<pre><code>from transformers import BertTokenizer, TFBertModel import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf </code></pre> 下