（我的第一个问题是这里）
我正在开发一个项目，其中有一些输入文本和相关的数字数据用于文本
我正在按照BERT指令进行微调，如<a href="https://www.sbert.net/docs/training/overview.html" rel="nofollow noreferrer">here</a>
我想比较德语文本（一个或多个句子或整个业务对话文档的整个段落）与一组约1000个预定义的德语
当使用来自pytorch的预训练BERT嵌入（然后对其进行微调）时，是否应该像在任何标准NLP任务中一样对输入
我正在构建用于分类的微调BERT模型（最后是线性层）。预测应该只是1/0（是，否）。
当我编写评
我打算下载<a href="https://huggingface.co/cahya/bert-base-indonesian-522M" rel="nofollow noreferrer">this</a>模型，然后将其
我正在阅读BERT模型文件。在预训练BERT模型期间的Masked Language Model任务中，论文说该模型将随机选择15％
说我正在使用<code>tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased', do_lower_case=True)</code>，而在微调
[在此输入图像描述] [1] [在此输入图像描述] [2]
尝试在colab上导入simpletransformers库时出现此错误
尝试从simpletransformers导入分类模型时遇到以下错误。
<hr />
<pre><code>ImportError Tra
我有一个<code>BertTokenizer</code>库中的<code>tokenizer</code>（<code>BertModel</code>）和一个<code>model</code>（<code>tran
<strong>我想将我的本地bert转换为Bert模型中心。我该怎么做？
我有Python == 3.7和Tensorflow-gpu == 1.15 </strong> <
我正在使用Pytorch在SageMaker上构建BERT二进制分类。
以前，当我运行模型时，我将批处理大小设置为1
bert-serving-server -model_dir / uncased / -num_worker = 4
我是python的新手。请帮助我理解为什么以上行出现错
我正在尝试使用GPU在Google Colab上运行BERT模型，这是我第一次运行它，因此我应该期望运行很长时间吗？
我正在使用快速的Bert软件包来训练Bert模型。
快速的bert保存模型输出以下文件：
<pre><code>-Resources
-- c
我正在研究二进制文本分类问题。我该如何应用smote或WeightedRandomSample来解决数据集中的不平衡问题。我
我正在按照教程<a href="https://www.depends-on-the-definition.com/named-entity-recognition-with-bert/" rel="nofollow noreferrer">ht
当我尝试使用具有以下功能的BERT预测文本中的所有标记时：
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>
我想加载预训练的Bert模型并对其进行微调，尤其是使用自定义数据集对该模型的词嵌入进行微调。
任务
