我将BERT模型用于命名实体识别任务。
我有割炬版本-<code>1.2.0+cu9.2</code>
火炬视觉版本-<code>0.4.0+cu9.2</code>
我正在与Bert一起进行多标签文本分类任务。
以下是用于生成可迭代数据集的代码。
<pre><code>from
我有一个numpy数组，其中包含由熊猫数据帧的groupby创建的文本数据以及进一步的数据预处理。
现在，我
FitBERT是一个有用的软件包，但是我对掩盖词预测的BERT开发有一个小疑问：我使用<code>create_pretraining_data
两个类别模型的类别标签为0、1、0、0等。只有一个
每个输入序列的标签。标签在python列表中设置并转换
我发现了一个很棒的教程，可以在此处为自定义句子生成上下文化词嵌入：<a href="http://mccormickml.com/2019/0
我正在尝试创建一个多类分类器，以从一群国会议员中识别Facebook帖子的主题。
我正在使用SimpleTran
我对这两个结构感到困惑。从理论上讲，它们的输出都与它们的输入相连。什么魔术使“自我关注机制
我想用bert零层矢量（输入矢量）做一个实验，我知道它的尺寸是128维。
我找不到<strong>在哪里可以
我训练阿尔伯特模型来回答问题。我有20万对问答，我使用的是保存的2GB检查点文件。我在我的GPU GeForce
我试图利用<a href="https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/layoutlm" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/microsoft/u
我有一个熊猫数据集，其中有一列<code>TensorShape([1, 512])</code>的张量，它们是<code>tf.hub</code> Bert嵌入的结
我想训练BERT模型来执行多类文本分类。我使用变压器，并按照本教程（<a href="https://towardsdatascience.com/mul
目前，我正在从事与词嵌入有关的NLP项目。我正在使用来自Tensorflow Hub的预训练Bert模型，但是当我将整
这是我定义的模型：
<pre><code>def build_model():
input_layer = keras.layers.Input(name="Input", shape=(MAX_LEN), d
我正在使用Huggingface变压器进行情感分析：
<pre><code>from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassifi
我正在使用Huggingface的Transformers管道功能下载模型和令牌生成器，我的Windows PC已下载它们，但是我不知
我正在创建一个类，该类可以使用预训练的BertModel为单个句子和句子列表生成句子嵌入。从示例代码中
我正在尝试使用预训练的BERT模型进行文本分类。我在数据集中以及测试阶段对模型进行了训练。我知道B
当尝试加载BERT QA时，出现以下ImportError：
“无法从'tensorflow.python.keras.engine'导入名称'网络'”
完整的错
