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    BERT+PET方式模型训练

    基于BERT+PET方式文本分类模型搭建 一、实现模型工具类函数 目的:模型在训练、验证、预测时需要的函数 代码路径:/Users/**/PycharmProjects/llm/prompt_tasks...""" self.goldens = [] self.predictions = [] 二、实现模型训练函数,验证函数 目的:实现模型的训练和验证 代码路径:/Users...pc.learning_rate) model.to(pc.device) train_dataloader, dev_dataloader = get_data() # 根据训练轮数计算最大训练步数..., loss: 0.06507, speed: 1.21 step/s Evaluation precision: 0.78000, recall: 0.76000, F1: 0.75000 结论: BERT...床铺柔软舒 适,晚上休息很安逸,隔音效果不错赞,下次还会来': '酒店' } 总结 实现了基于BERT+PET模型的构建,并完成了训练和测试评估

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    使用.Net Core编写命令行工具(CLI)

    使用.Net Core编写命令行工具(CLI) 命令行工具(CLI)   命令行工具(CLI)是在图形用户界面得到普及之前使用最为广泛的用户界面,它通常不支持鼠标,用户通过键盘输入指令,计算机接收到指令后...通常认为,命令行工具(CLI)没有图形用户界面(GUI)那么方便用户操作。因为,命令行工具的软件通常需要用户记忆操作的命令,但是,由于其本身的特点,命令行工具要较图形用户界面节约计算机系统的资源。...在熟记命令的前提下,使用命令行工具往往要较使用图形用户界面的操作速度要快。所以,图形用户界面的操作系统中,都保留着可选的命令行工具。   ...另外,命令行工具(CLI)应该是一个开箱即用的工具,不需要安装任何依赖。   ...一些熟悉的CLI工具如下:   1. dotnet cli   2. vue cli   3. angular cli   4. aws cli   5. azure cli 指令设计   本文将使用

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    使用 Apache Commons CLI 开发命令行工具示例

    CLI 是 Apache 下面的一个解析命令行输入的工具包,该工具包还提供了自动生成输出帮助文档的功能。   ...命令代码实现 命令行程序处理流程相对比较简单,主要流程为设定命令行参数 -> 解析输入参数 -> 使用输入的数据进行逻辑处理 CLI 定义阶段 每一条命令行都必须定义一组参数,它们被用来定义应用程序的接口...Apache Commons CLI 使用 Options 这个类来定义和设置参数,它是所有 Option 实例的容器。...在解析阶段中,通过命令行传入应用程序的文本来进行处理。...CLI 询问阶段的目标结果就是将所有通过命令行以及处理参数过程中得到的文本信息传递给用户的代码。

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    【NLP专栏】图解 BERT 预训练模型!

    因此,在介绍模型本身涉及的概念之前,让我们先看看如何使用 BERT。 二、示例:句子分类 使用 BERT 最直接的方法就是对一个句子进行分类。这个模型如下所示: ?...它使用在特定任务上经过训练的双向 LSTM 来创建这些词嵌入。 ? ELMo 在语境化的预训练这条道路上迈出了重要的一步。...你怎么才能使用它来预训练一个语言模型,并能够在其他任务上进行微调(下游任务是指那些能够利用预训练模型的监督学习任务)?...BERT 预训练的第 2 个任务是两个句子的分类任务。在上图中,tokenization 这一步被简化了,因为 BERT 实际上使用了 WordPieces 作为 token,而不是使用单词本身。...就像 ELMo 一样,你可以使用预训练的 BERT 来创建语境化的词嵌入。然后你可以把这些词嵌入用到你现有的模型中。

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    Bert不完全手册3. Bert训练策略优化!RoBERTa & SpanBERT

    之前看过一条评论说Bert提出了很好的双向语言模型的预训练以及下游迁移的框架,但是它提出的各种训练方式槽点较多,或多或少都有优化的空间。...作者针对BERT预训练中的几个超参数进行了测试,给出了更好的方案。...相信你一定也在不少paper里都看到过“训练方案参考RoBERTa,此处省略1K字”之类的,RoBERTa主要包括以下几点改良 更大的batch size 更多的训练数据,训练更多的epochs 使用一个长文本替代...在BERT已经使用的BookCorpus和Wiki的基础上,加入了新闻CC-News,网页文本OpenWebTet,以及故事类文本Stories。...BERT除了捕捉双向文本信息的核心MLM任务之外,还使用了NSP任务。

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