我有一个小的情绪分析数据集。分类器将是一个简单的KNN，但我想从<code>Bert</code>库中将词嵌入<code>transf
我正在尝试将BERT单词嵌入到LDA主题模型中。语料库由多个句子（两个以上）组成。我注意到BERT模型从拥
我正在研究二进制文本分类问题，并在pytorch中使用Bert序列分类模型。这是<a href="https://colab.research.google.
在Roberta Bert模型中，我有3个文件bpe.codes，config.json，dict.txt。我试图将它们转换为tensorflow为预训练的bert
在使用Spacy，Bert或其他高级NLP模型获取文本的矢量嵌入时，是否需要去除停用词，进行词干化和词法归
几周前，以下代码成功运行：
<pre><code>bert_model = BertModel.from_pretrained("bert-base-cased", from_tf=True)
</
<pre><code>/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/ipykernel_launcher.py:20: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy o
我正在尝试将文档文件夹作为段落的输入，但是我能够通过。我们可以通过普通上下文。但是对于我的
我正在尝试在具有32个vCPU，208 GB RAM和2个NVIDIA Tesla T4的GCP的AI平台笔记本上运行以下<a href="https://github.com/
我有一个日志文件，该文件在一个文件中包含不同的服务日志，例如apache，Hadoop，spark，ssh，HDFS，HPC和
我正在尝试将给定的文本分类为新闻，点击诱饵或其他。我要培训的文字很长。<a href="https://i.stack.imgur.c
我一直在努力寻找适合我的项目的模型（多类德语文本分类），但与<a href="https://huggingface.co/models?search=g
伯特模型给我们提供了两个输出，一个给了我们[batch，maxlen，hiddenstates]，另一个给了我们[cls令牌的batch
如何使用预先训练好的roberta案例模型从拥抱面孔运行run_language_modeling.py脚本，以在GPU群集的Azure数据块
当尝试将自我预训练的tensorflow BERT模型的检查点（使用Google的<strong> <a href="https://github.com/google-research/ber
我看到sparkNLP已经对BERT和elmo嵌入进行了预训练，但是我还无法确定是否有一种方法可以对嵌入进行微调
我有一个模型，其中包含2个3d张量并输出4d张量。该模型的protobuf版本约为750 MB。 C ++推理可执行文件在Wi
如何为ktrain库中的文本分类器使用其他预训练模型？使用时：
<blockquote>
model = text.text_classifier（'be
<pre><code>all</code></pre>
将vocab.txt，special_tokens_map.json和tokenizer_config.json保存到我的输出目录中，
可用的火
我下载了一个Python脚本，该脚本使用BERT和GPT进行了问答，
不幸的是，此脚本需要使用GPU进行预测，使用
