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使用BERT对给定的字符长度或句子中的单词数量进行分类

BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，它被广泛应用于自然语言处理领域，包括文本分类任务。BERT的全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers，它能够通过在大规模文本语料上进行无监督预训练，学习到丰富的语言表示，从而在各种下游任务中展现出强大的表现力。

BERT对给定的字符长度或句子中的单词数量进行分类，可以通过以下步骤实现：

  1. 数据准备：首先需要准备用于训练和测试的数据集，数据集可以包含具有不同字符长度或句子中的单词数量的样本。
  2. 数据预处理：对数据集进行预处理，包括分词、标记化、生成输入样本和标签等。对于BERT模型，输入样本需要添加特殊的标记，如[CLS]作为句子的开始标志，[SEP]作为句子的分隔符。
  3. 模型构建：根据BERT的架构构建模型，包括输入层、Transformer编码层和分类任务层。输入层接收预处理后的样本，经过多层Transformer编码层提取特征，并通过分类任务层输出样本的类别。
  4. 模型训练：使用预处理后的训练数据集对模型进行训练。训练过程中使用了自监督学习的方法，即通过掩盖部分输入单词，让模型预测这些被掩盖的单词。通过这种方式，BERT学习到了单词之间的上下文信息。
  5. 模型评估：使用预处理后的测试数据集对训练好的模型进行评估，计算模型在给定字符长度或句子中的单词数量分类任务上的准确率、精确率、召回率等指标。
  6. 模型优化：根据评估结果，可以对模型进行优化，如调整超参数、增加训练数据量、调整模型架构等，以提高模型的性能。

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《BERT基础教程：Transformer大模型实战》读书笔记

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    另一个要注意的细节是，解码器会将输入右移。这样做的一个原因是，我们不希望我们的模型训练只是在复制解码器的输入，而是说，在给定编码器序列和特定的解码器序列情况下，模型可以预测下一个单词/字符。...如果我们不改变解码序列，模型可能只会做到简单地“复制”解码器输入，解码器位置i的输入单词/字符变成输出位置i的目标单词/字符。...BERT模型输入 BERT的输入可以是单词序列中的单个句子或句子对（例如，[问题、答案]）。对于给定的词，它的输入表示可以由三个部分嵌入（Embedding）求和组成。...BERT对NLP下游任务微调 对每个下游的NLP任务，我们只需要即插即用地给BERT模型给定输入输出，然后进行端到端参数微调就行了。...在输入端，来自预训练模型的句子A和句子B可以类比释义中的句子对、逻辑推论中的建设前提、问答中的问题对。

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    football的时候，即使用了MLM任务去预测单词football，同时又使用了SBO任务去预测football，最终将二者进行相加。...BERT中的BPE算法是基于字符的BPE算法，由它构造的”单词”往往位于字符和单词之间，常见的形式就是单词中的片段作为一个独立的”单词”，特别是对于那些比较长的单词。...我们举个SOP例子：正例：1.朱元璋建立的明朝。2.朱元璋处决了蓝玉。反例：1.朱元璋处决了蓝玉。2.朱元璋建立的明朝。BERT使用的NSP损失，是预测两个片段在原文本中是否连续出现的二分类损失。...作者使用一个MLM的G-BERT来对输入句子进行改造，然后丢给D-BERT去判断哪个字被修改过，如下：图片5.1.1 Replaced Token Detection但上述结构有个问题，输入句子经过生成器...：MASK标志确实会对BERT产生影响，而且BERT目前还有一个trick，就是被替换的10%情况下使用原token或其他token，如果没有这个trick估计效果会差一些;对比All-Tokens MLM

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    精通 Transformers（一）

    过去十年中，由于以下发展，该架构及其各种变体取得了成功： 上下文词嵌入 更好的子词标记算法，用于处理未知单词或稀有单词 将额外的记忆标记注入到句子中，比如Doc2vec中的段落 ID或来自...这种机制在许多方面都被发现有益，概述如下： 首先，RNN 可以在语言生成或音乐生成的一对多模型中进行重新设计。 其次，多对一模型可用于文本分类或情感分析。...另一方面，[SEP]用于区分两个句子，它仅用于分隔两个句子。在预训练之后，如果有人打算在情感分析等序列分类任务上对 BERT 进行微调，那么他们将在[CLS]*的输出嵌入之上使用一个分类器。...BERT 的预训练（如自动编码模型）为模型提供了语言信息，但在实践中，当处理不同的问题，如序列分类，标记分类或问题回答时，会使用模型输出的不同部分。...例如，在序列分类任务（如情感分析或句子分类）的情况下，原始 BERT 文章提出了必须使用最后一层的*[CLS]嵌入。

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    图解 | 深度学习：小白看得懂的BERT原理

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    【中文版 | 论文原文】BERT：语言理解的深度双向变换器预训练

    (注：在整个这项工作中，“句子”可以是连续文本的任意跨度，而不是实际的语言句子。“序列”指BERT的输入词块序列，其可以是单个句子或两个句子打包在一起。)...相反，我们使用两个新型无监督预测任务对BERT进行预训练，如本节所述。 3.3.1 任务#1：遮蔽语言模型 　　直观地说，有理由相信深度双向模型比左向右模型或从左到右和右到左模型的浅层连接更严格。...B有50％可能刚好是A嵌入后的下一个句子，亦有50％可能是个随机句子，此乃为“下一句预测”任务而做。对它们采样，使其组合长度≦512个词块。...给定一对句子，目标是预测第二句与第一句相比是蕴涵、矛盾还是中立。...对GLUE微调，我们呈现了第3节中描述的输入序列或序列对，并使用对应于第一个输入词块([CLS])的最终隐藏向量C∈RH作为聚合表征。这都呈现在可视化图3(a)和(b)中。

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    BERT4GCN：利用BERT中间层特征增强GCN进行基于方面的情感分类

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    ICLR2020 | StructBERT : 融合语言结构的BERT模型

    ，可以在上下文表示中对句子和单词之间的依存关系进行编码表示，增强了模型的通用性和适用性。...(1)Word Structural Objective BERT无法直接显式的对单词顺序和高阶依赖性建模。而将一句话中的单词打乱，一个好的语言模型应该能够通过重组单词顺序恢复句子的正确排列。...做法是从一句话中未被mask的单词中选取一定长度的子序列，将子序列中的单词打乱，然后让模型恢复正确顺序，为了更好理解，下图2-1充分说明了做法。 ?...具体做法是给定句子对（S1,S2）,预测S1是S2的上一句话、S2是S1的上一句话还是S1,S2来自不同的文本（即毫无关联性）。...该任务的目的是测试模型推理两个句子之间的语义关系的能力。为了在NLI任务上表现出色，模型需要捕获句子的语义，从而推断一对句子之间的关系：蕴涵，矛盾或中立。

    1.1K50

    --014- AIGC和LLM下的Prompt Tuning微调范式

    训练目标：当模型遇见 [mask] token时，则根据学习得到的上下文语义去预测该位置可能的词，因此，训练的目标是对整个词表上的分类任务，可以使用交叉信息熵作为目标函数。...给定一个文本，喂入多层Transformer模型中，获得最后一层的隐状态向量后，再输入到新添加的分类器MLP中进行分类。...、多轮对话、知识图谱问答等； 情感分析：对评论类型的文本进行情感取向分类或打分； 关系抽取：给定两个实体及对应的一个描述类句子，判断这两个实体的关系类型； 3.2 Sentence-pair Classification...抽取式阅读理解：给定query和passage，寻找passage中的一个文本区间作为答案； 实体抽取：对一段文本中寻找所有可能的实体； 抽取式摘要：给定一个长文本段落，寻找一个或多个区间作为该段落的摘要...序列标注：对给定的文本每个token进行标注，通常有词性标注、槽位填充、句法分析、实体识别等； 完形填空：与MLM一致，预测给定文本中空位处可能的词 拼写检测：对给定的文本中寻找在语法或语义上的错误拼写

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    Google称霸SQuAD，BERT横扫11大NLP测试

    与最近的语言表征模型不同，BERT基于所有层中的左、右语境进行联合调整，来预训练深层双向表征。...三种模型中，只有 BERT 表征是联合的，基于所有层中的左右两侧语境。 输入表征 我们的输入表征能够在一个标记序列中清晰地表示单个文本句子或两个文本句子(例如，[问题、答案])。...对于给定的token，其输入表征是通过对相应的token、分段和位置嵌入求和来构建的。下图更直观的展示了我们的输入表征。 ? △BERT输入表征。...具体的情况是： 我们使用WordPiece嵌入，拥有30000个token词汇。我们用##表示拆分的单词片段。 我们使用学习的位置嵌入，支持多达512个token的序列长度。...预训练任务 与 Peters 等人和 Radford 等人此前的实验不同，我们不使用传统的从左到右或从右到左的语言模型来预训练 BERT，而是使用两个新的无监督预测任务对BERT进行预训练。

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    【LLM系列之GLM】GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling

    GLM通过添加2D位置编码并允许任意顺序预测跨度来改进空白填充预训练，从而在NLU任务上比BERT和T5获得了性能提升。 通过变化空白数量和长度，可以针对不同类型的任务对GLM进行预训练。...该目标旨在进行长文本生成。 • 句子级别。我们限制掩蔽跨度必须是完整的句子。我们随机抽样多个跨度（句子）以覆盖15％的原始令牌。此目标旨在进行序列到序列任务，其预测通常为完整的句子或段落。...唯一的区别在于跨度数量和跨度长度。...给定x预测y 的条件概率为： 如图中的示例，标签“positive”和“negative”映射到单词“good”和“bad”。在这种情况下，GLM 使用交叉熵损失进行了微调。...3 实验结果 3.1 SuperGLUE 预训练的 GLM 模型针对每个任务进行了微调。 GLM在大多数具有基础架构或大型架构的任务上始终优于BERT。

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    理解BERT每一层都学到了什么

    训练方法是通过预测随机隐藏（Mask）的一部分输入符号（token）或者对输入的下一个句子进行分类，判断下一个句子是否真的属于给定语料里真实的跟随句子。...在所有的实验中，作者在每一层网络都使用第一个输入符号(‘[CLS]’)的输出来计算BERT的表征，这个输出通过自注意力机制汇聚了所有真实符号的信息表征。 2....作者使用十个句子级别的探测任务，这些探测任务被分为三组： 1）表层任务：句子长度（SentLen）探测，单词在句子中存在探测（WC）； 2）句法层任务：词序敏感性（BShift），句法树深度（TreeDepth...作者也发现未训练版本BERT的高层网络在预测句子长度任务（SentLen）上超过了训练过的版本，这暗示着未训练的BERT模型可能包含足够的信息去预测基本的表层特征。 4....组合结构 为了进一步探索BERT是否能够学习到组合结构的特征，作者使用Tensor Product Decomposition Networks（TPDN）来对BERT进行调查，TPDN通过基于使用张量乘积和的预先选择的角色设计

    2.7K30
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