我遵循本教程()从自定义数据集生成词汇表。在本教程中，该代码大约需要2分钟才能完成：
bert_vocab_args = dict(
# The target vocabulary size
vocab_size = 8000,
# Reserved tokens that must be included in the vocabulary
reserved_tokens=reserved_tokens,
# Arguments for `text.BertTokenizer`
bert_tokenizer_params=bert_tokeni
浏览 15提问于2022-01-20得票数 0
我是一个使用BERT模型的初学者。我正在关注来自Keras网站https://keras.io/examples/nlp/semantic_similarity_with_bert/#:~:text=Introduction,sentence%20semantic%20similarity%20with%20Transformers的教程。 但他们在示例中使用的数据集具有标签变量(‘相似度’)。是否有任何教程或指南使用BERT模型来预测与只有文本列的数据的语义相似度？
浏览 51提问于2021-04-06得票数 0
(我正在学习关于BERT word嵌入的 author教程，在本教程中，作者访问了BERT模型的中间层。)
我想要的是使用HuggingFace的Transformers库访问TensorFlow2中BERT模型的单个输入令牌的最后4层。因为每个层输出一个长度为768的向量，所以最后4个层的形状为4*768=3072 (对于每个令牌)。
如何在TF/keras/TF2中实现这一点，以获得输入令牌的预训练模型的中间层？(稍后，我将尝试为句子中的每个令牌获取令牌，但现在一个令牌就足够了)。
我正在使用HuggingFace的BERT模型：
!pip install transformers
fro
浏览 8提问于2020-04-27得票数 7
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我正在尝试遵循谷歌云TPU训练模型的官方教程。这是教程：
在“启动Cloud TPU资源”步骤中，我执行以下操作
:~$ gcloud compute tpus create train-bert-one \
> --zone=europe-west4-a \
> --network=default \
> --version=pytorch-1.6 \
> --accelerator-type=v3-8
就像在教程中一样，我只是调整了区域。
命令失败，出现以下错误
ERROR: (gcloud.compute.tpus.create) PERMISSION_DENIE
浏览 0提问于2020-10-06得票数 1
我遵循一个，它使用来自Huggingface库的BERT NLP模型(特征提取器)。有两个相互关联的代码梯度更新，我不明白。
(1) torch.no_grad()
本教程有一个类，其中forward()函数围绕对伯特特性提取器的调用创建一个torch.no_grad()块，如下所示：
bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
class BERTGRUSentiment(nn.Module):
def __init__(self, bert):
super().__init_
浏览 5提问于2020-09-07得票数 10
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1回答
我们正在尝试使用我们准备的语料库对BERT进行预训练。
在本教程()的帮助下，我尝试使用云壳使用TPU v3对BERT进行预训练，但云壳的使用限制为每周60小时，这不允许我们有效地执行非常耗时的计算，如BERT预训练。
如果我们想在谷歌云平台上使用TPU v3对BERT进行不间断的预训练，最好的方法是什么？
如果可能的话，如果你能提供一个具体的流程，那将是非常有帮助的。
浏览 4提问于2021-11-09得票数 0
我正在遵循this教程，该教程使用BERT和huggingface库编写了一个情感分析分类器，并且我有一个非常奇怪的行为。在使用示例文本尝试BERT模型时，我得到了一个字符串，而不是隐藏状态。这是我使用的代码： import transformers
from transformers import BertModel, BertTokenizer
print(transformers.__version__)
PRE_TRAINED_MODEL_NAME = 'bert-base-cased'
PATH_OF_CACHE = "/home/mwon/data-m
浏览 133提问于2020-12-04得票数 9
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我刚开始深造，遇到了伯特。我尝试了small_bert/bert_en_uncased_L-4_H-512_A-8，就像Tensorflow教程所做的那样，结果非常惊人。我想深入挖掘，并想知道相应的bert_en_uncased_preprocess是如何制作的。
据我所知，它完成了所有那些WordPiece标记化工作，因此它应该包含一些编码，而不仅仅是培训。https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_preprocess/3提供SavedModel。有什么源代码或类似的东西吗？一般情况下是怎么做的？
它与使用无关。它的用法很好，很清楚。目的是为了
浏览 4提问于2021-06-04得票数 1
我一直在关注tensorflow教程https://www.tensorflow.org/official_models/fine_tuning_bert 在第一个代码片段中，我看到了很多来自官方模块的导入 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_datasets as tfds
tfds.disable_progress_bar()
from official.modeling im
浏览 39提问于2020-06-30得票数 1
2回答
以下是关于如何培训暹罗bert网络的教程：
一切都很好，但我不知道什么是最好的方法，以拯救模式后，培训和拯救它。有什么建议吗？
我在试着
model.save('models/bert_siamese_v1')
创建一个具有save_model.bp keras_metadata.bp和两个子文件夹(变量和资产)的文件夹。
然后我试着把它装上：
model.load_weights('models/bert_siamese_v1/')
它给了我一个错误：
2022-03-08 14:11:52.567762: W tensorflow/core/util/te
浏览 37提问于2022-03-08得票数 3
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1回答
我是自然语言处理的新手，我想为情绪分析建立一个bert模型，所以我遵循这个教程https://curiousily.com/posts/sentiment-analysis-with-bert-and-hugging-face-using-pytorch-and-python/，但我得到了下面的错误 bert_model = BertModel.from_pretrained(PRE_TRAINED_MODEL_NAME)
last_hidden_state, pooled_output = bert_model(
input_ids=encoding['input_ids&
浏览 83提问于2020-12-27得票数 0
我目前正在做以下tf教程：
测试tokenize函数在不同句子上的输出，我想知道对未知词进行tokenize时会发生什么。
加载模型：
bert_model_name = 'bert_en_uncased_L-12_H-768_A-12'
tfhub_handle_encoder = 'https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_L-12_H-768_A-12/3'
tfhub_handle_preprocess = 'https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased
浏览 8提问于2021-03-10得票数 0
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我阅读了官方教程(https://huggingface.co/transformers/model_doc/bert.html)并尝试设置配置，但它不起作用。 from transformers import PretrainedConfig
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)
model.config.output_hidden_states = True
model.load_state_dict(torch.load('
浏览 59提问于2020-01-05得票数 2
2回答
文本摘要的BERT
、、、、
我正在尝试使用Keras中的seq2seq架构来构建一个文本摘要模型。我遵循了本教程的，并使用嵌入层实现了它，它工作得很好。但现在我想用BERT。在这样的任务中可以使用预训练的BERT嵌入吗，通常我看到的是文本分类，而不是BERT使用的编码器-解码器架构。
我从TF集线器访问BERT模型，并从本教程中实现了一个层类，我还相应地使用BERT标记器进行标记化，下面是我的模型
enc_in_id = Input(shape=(None, ), name="Encoder-Input-Ids")
enc_in_mask = Input(shape=(None, ), name="
浏览 3提问于2019-08-21得票数 2
1回答
我在Google Colab中运行一个python文件，并得到一个错误。我正在遵循这个链接中的bert文本分类示例；
https://appliedmachinelearning.blog/2019/03/04/state-of-the-art-text-classification-using-bert-model-predict-the-happiness-hackerearth-challenge/
我按照所描述的教程进行了操作，现在是在colab中运行下面的代码片段的最后一步。
python run_classifier.py
--task_name=cola
--do_train
浏览 21提问于2019-11-25得票数 3
需要您的支持…我正在遵循一个教程，并试图在我的数据集上运行。我下面的错误...Pls认为我是一个初学者，如果你能让我知道如何修复，原因是什么，我将不胜感激？
(x_train_bert, y_train_bert), (x_val_bert, y_val_bert), preproc = text.texts_from_array(
x_train=x_train, y_train=y_train,
x_test=x_val, y_test=y_val,
class_names=train_labels.unique(),
preprocess_mode=
浏览 6提问于2020-07-18得票数 0
4回答
如何在本地使用tf-hub模型
、、、、
我一直在尝试使用tf-hub https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_L-12_H-768_A-12/2的BERT模型。 import tensorflow_hub as hub
bert_layer = hub.keras_layer('./bert_en_uncased_L-12_H-768_A-12_2', trainable=True) 但问题是，它每次运行后都会下载数据。 所以我从tf-hub https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_L-12_H-768_A-12/2
浏览 172提问于2020-07-01得票数 1
我正在尝试按照以下教程在我的数据中应用Bert：https://medium.com/swlh/a-simple-guide-on-using-bert-for-text-classification-bbf041ac8d04 并在导入时出错 这就是我要导入的内容 import torch
import pickle
from torch.utils.data import (DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler, TensorDataset)
from torch.nn import CrossEntropyLoss, MSELoss
浏览 35提问于2019-08-22得票数 2
我正在尝试安装keras-bert，如这里所解释的：。本教程展示了如何使用R使用Keras加载和训练BERT模型。
但是，当我在Anaconda提示符(Windows)中运行：
conda install keras-bert
我得到以下错误：
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
Collecting package metadata (repod
浏览 7提问于2020-06-23得票数 1
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我试图在python中加载一个经过预先训练的FinBERT模型，但只是加载它时出错了。我正在跟踪GitHub文档：
在本教程之后，我创建了一个名为bert的目录，下载了模型pytorch_model.bin和config.json文件，并将它们放在文件夹中。
我尝试使用以下代码调用该模型：
import os
os.chdir(r'bert')
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch
tokenizer = BertTokenizer.from_pr
浏览 18提问于2021-02-01得票数 1
1回答
我已经针对分类任务对BERT模型(使用huggingface库)进行了微调，以预测两种类型的帖子类别(例如，1和0 )。但是，我需要检索被预测为类别1的文档的“相关令牌”(例如)。我知道，一旦我用BERT模型将所有帖子标记为1(例如)，我就可以使用传统的TF-IDF方法。但我有以下问题:有没有可能用经过微调的BERT模型的架构来完成同样的任务？我的意思是，访问编码器的最后一层(预测层)，并使用注意力机制，获得使te预测为1的“相关”标记(例如)？这样做有可能吗？有没有人知道类似的教程？
浏览 19提问于2021-03-30得票数 0
1回答
我计划根据手头的数据(由人输入的笔记)从头开始训练ELMo或Bert模型。我现在拥有的数据都是由不同的人输入的。拼写、格式和句子中的不一致都有问题。在阅读了ELMo和伯特的论文之后，我知道这两种模式都使用了很多句子，比如维基百科。我还没有找到任何经过处理的培训样本，也没有为Emlo或Bert模型提供任何预处理教程。我的问题是：
Bert和ELMo模型是否有标准的数据预处理步骤或标准的处理数据格式？
基于我现有的脏数据，是否有任何方法对这些数据进行预处理，以便得到更准确的单词表示？
浏览 1提问于2019-03-01得票数 8
我正在按照教程https://www.depends-on-the-definition.com/named-entity-recognition-with-bert/使用BERT进行命名实体识别。 在对模型进行微调时，在将标记提供给模型之前，作者会执行以下操作： input_ids = pad_sequences([tokenizer.convert_tokens_to_ids(txt) for txt in tokenized_texts],
maxlen=MAX_LEN, dtype="long", value=0.0
浏览 223提问于2020-09-30得票数 0
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1回答
我正在为杜兰达尔学习Knockout js和包裹。在阅读本教程时，
我正面临一些错误//
这是我的视图模型js文件代码--
function AppViewModel() {
this.firstName = "Bert";
this.lastName = "Bertington";
}
// Activates knockout.js
ko.applyBindings(new AppViewModel());
这是我的视图html文件代码-
<p>First name: <strong data-bind="
浏览 4提问于2014-02-26得票数 1
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1回答
伯特字嵌入
、、、、
我试图在静态单词嵌入中使用BERT，这是一种与Word2Vec进行比较的方式，并展示了BERT的不同之处，以及BERT不是真正意义上的非接触式使用方式。
这就是我如何(基于许多博客和教程)尝试这样做的。
def get_hidden_states(encoded, model, layers):
with torch.no_grad():
output = model(**encoded)
states = output.hidden_states
# Stack final 4 layers
output = torch.stack([st
浏览 10提问于2022-11-22得票数 0
1回答
大多数地方似乎用一个热编码的载体训练生成性聊天机器人。例如，请参阅这里，甚至是关于火炬的官方教程。
但是使用一个热编码向量无疑是最糟糕的方法。没有教程似乎提供了使用伯特向量。
为什么没有用伯特矢量建造聊天机器人？
BERT向量不是这样使用的吗？
浏览 0提问于2020-09-24得票数 -3
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来自Knockout教程：
为什么要这么做？
<p>First name: <input data-bind="value: firstName" /></p>
而这不是？
<p>First name: <input data-bind="text: firstName" /></p>
ViewModel
// This is a simple *viewmodel* - JavaScript that defines the data and behavior of your UI
浏览 1提问于2013-10-18得票数 5
回答已采纳
错误消息如下
Traceback (most recent call last):
File "./run_classifier.py", line 914, in <module>
tf.app.run()
File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 40, in run
_run(main=main, argv=argv, flags_parser=_parse_flags_tolerate_un
浏览 32提问于2019-11-28得票数 2
1回答
我正在尝试使用基于的word嵌入来计算两个任意文档的文档相似度(最近邻居)。为了从Bert获得单词嵌入，我使用了。文档相似度应该基于与python 包的单词移动距离。
我之前的尝试是根据wmd-relax github存储库中的这个教程进行的：
import numpy as np
import spacy
import requests
from wmd import WMD
from collections import Counter
from bert_serving.client import BertClient
# Wikipedia titles
titles = ["
浏览 6提问于2019-03-12得票数 5
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1回答
对于一个句子，我可以提取几个实体，每个实体都嵌入了256维向量。然后，我计算这些实体的平均值，使其成为表示这些实体表示的单个向量。 现在，我想将bert的“池化输出”层与这个实体向量连接在一起，作为下一层的输入。这可能会提高原始Bert的性能。如何在Keras中做到这一点？ 这是从教程中定义文本分类器模型的微调代码： def build_classifier_model():
text_input = tf.keras.layers.Input(shape=(), dtype=tf.string, name='text')
encoder_inputs = pr
浏览 93提问于2021-06-24得票数 0
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我正在学习TenslorFlow TFlite 教程，但是第三个导入行会引发一个错误：
from tensorflow_examples.lite.model_maker.core.data_util import image_dataloader
ModuleNotFoundError: No module named 'official.nlp.bert'
我用pip install tensorflow安装了pip install tensorflow，用pip install -q tflite-model-maker安装了tflite模型制造商。
我还安装了pip i
浏览 43提问于2022-06-13得票数 0
1回答
BERT至XLNET列车模型
、、、、
我试图在XLNet中做这样的事情，但是我在文档中找不到这个部分，任何帮助都是有价值的，谢谢！
# we access the transformer model within our bert object using the bert attribute
# (eg bert.bert instead of bert)
embeddings = bert.bert(input_ids, attention_mask=mask)[1] # access pooled activations with [1]
(而不是bert.bert，我试图用xlnet来实现它)
浏览 7提问于2021-05-17得票数 0
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1回答
class BertClassifier(nn.Module):
#Bert Model for Classification Tasks.
def __init__(self, freeze_bert=False):
"""
@param bert: a BertModel object
@param classifier: a torch.nn.Module classifier
@param freeze_bert (bool): Set `Fals
浏览 10提问于2021-03-11得票数 0
大家好，目前我正在尝试开发一个用于冲突检测的模型。使用和微调BERT模型，我已经得到了相当统计的结果，但我认为使用其他一些功能，我可以获得更好的准确性。我把自己定位在这个Tutorial上。经过微调后，我的模型如下所示： ==== Embedding Layer ====
bert.embeddings.word_embeddings.weight (30000, 768)
bert.embeddings.position_embeddings.weight (512, 768)
bert.embeddings.token_t
浏览 55提问于2021-03-27得票数 1
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1回答
我是这个领域的初学者，我被困住了。我遵循本教程()构建一个多标签分类使用拥抱脸转换器。
下面是我用来训练我的模型的代码。
# Name of the BERT model to use
model_name = 'bert-base-uncased'
# Max length of tokens
max_length = 100
PATH = 'uncased_L-12_H-768_A-12/'
# Load transformers config and set output_hidden_states to False
config = BertConf
浏览 0提问于2021-01-27得票数 1
我想使用BERT单词嵌入生成同义词或类似的单词。我开始使用BERT做这件事。对于以后的软件集成，它必须用Java语言完成，所以我选择了easy-bert ()。
看起来我可以通过这种方式获得单词嵌入：
try(Bert bert = Bert.load(new File("com/robrua/nlp/easy-bert/bert-uncased-L-12-H-768-A-12"))) {
float[][] embedding = bert.embedTokens("A sequence");
float[][][] embeddings =
浏览 4提问于2020-03-05得票数 2
尝试运行Bert的记号赋予器，但我一直收到错误。有没有人能帮我解决问题呢？
FullTokenizer = bert.bert_tokenization.FullTokenizer
bert_layer = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_L-12_H-768_A-12/1", trainable=False)
vocab_file = bert_layer.resolved_object.vocab_file.asset_path.numpy()
do_lower_case = bert
浏览 33提问于2020-06-01得票数 0
我的代码加载了一个经过预先训练的伯特模型，直到今天我才把它移到另一台新服务器上。我正确地设置了环境，然后在加载'bert-base-uncased‘模型时，我得到了这个错误。
Traceback (most recent call last):
File "/jmain02/home/J2AD003/txk64/zzz70-txk64/.conda/envs/tensorflow-gpu/lib/python3.6/runpy.py", line 193, in _run_module_as_main
"__main__", mod_spec
浏览 5提问于2022-01-26得票数 0
1回答
如何两次独立地将输入句子传递到bert中？ 这是我到目前为止所尝试的，输出是相同的。 bert = AutoModel.from_pretrained('bert-base-cased')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased')
sent_dict = tokenizer('Some weights of the model checkpoint at bert-base-cased were not used when initializing BertModel
浏览 17提问于2021-11-10得票数 0
我的代码如下：
bert_model_name = 'small_bert/bert_en_uncased_L-4_H-512_A-8'
map_name_to_handle = {'small_bert/bert_en_uncased_L-4_H-512_A-8':
'https://tfhub.dev/tensorflow/small_bert/bert_en_uncased_L-4_H-512_A-8/1'}
map_model_to_preprocess = { 'small_bert/bert_en_uncase
浏览 15提问于2022-03-02得票数 0
嗨，我从这里下载了伯特预培训模型(https://storage.googleapis.com/bert_模型/2018年_10_18/外壳_L-12_H-768_A-12.zip)，并保存到gogole colab和本地的一个目录中。
当我试图在colab中加载模型时，得到“我们假设”/content/驱动器/My Drive/bert_training/uncased_L-12_H-768_A-12/config.json“。尝试在局部机器上对模型进行laod，得到相同的误差。
我就是这样加载模型的:从变压器导入BertForMaskedLM BertForMaskedLM
这是正确的方式
浏览 0提问于2019-12-06得票数 5
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我试图使用run_ner.py执行this script，但我试图从检查点继续微调的所有操作都失败了。有什么想法吗？ 我用Google Colab运行它。以下是我运行的单元格内容： %cd "/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/NER/Batteria/transformers-master_2020_04_27"
%pip install .
%pip install --upgrade .
%pip install seqeval
from fastai import *
from transformers import *
浏览 70提问于2020-04-28得票数 0
基于这个问题：，我提出了一个后续问题，可能会以一个完全不同的解决方案结束。这就是为什么我发布了一个新的问题，而不是评论。
我指的是@发布的解决方案。在用不同的数据对其进行测试之后，仍然存在一个问题，即如果‘table1 1’中有重复的行(1)，则它的无法工作。当然，这个问题来自'GROUP BY‘语句-- w/o --这是因为更新查询不起作用，导致错误消息出现在我原来的问题中。如果我对每个值进行分组，或者不像建议的那样对任何值进行分组，这也是行不通的。我还想出了使用“分区BY”的想法，但是在BigQuery中出现了语法错误。
可以在我的'table1‘(数据)和映射表'
浏览 3提问于2021-08-31得票数 0
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1回答
我每天都在使用Notepad++，我对它的热爱是永无止境的。我唯一希望它不能开箱即用的就是在数据库上运行SQL。
当我需要一个命令行Oracle环境时，我使用ConEmu来运行SQLPlus，而在其他方面则使用Toad。因此，我最终需要做的是从N++复制代码并将其粘贴到ConEmu或Toad中。我希望我可以在N++中打开"Run“菜单，并有一个控制台弹出，用SQLPlus运行ConEmu中的代码。
有关于如何为N++设置SQLPlus的教程，但我更喜欢ConEmu。有没有办法修改该教程中给出的代码，改为使用ConEmu，或者我的想法完全错了？
教程中的代码：
set ORA_USER=
浏览 2提问于2015-09-11得票数 0
我正在与TensorFlow和凯拉斯在TPU上工作，我需要加载预先训练的BERT模型并将其转换为TPU模型。我首先加载了模型，它工作得很好。 def _load_bert(self):
logging.info('Loading BERT from %s', self.bert_path)
config_path = os.path.join(self.bert_path, 'bert_config.json')
checkpoint_path = os.path.join(self.bert_path, 'bert_mode
浏览 62提问于2019-07-02得票数 1
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1回答
bioBERT正在抛出下面提到的错误：
但我可以使用以下语句运行伯特的其他uncased_L-12_H-768_A-12和sciBERT版本：
bert-serving-start -model_dir C:\Users\xyz\Desktop\data\dataset\uncased_L-12_H-768_A-12 -num_worker=1
sciBERT
bert-serving-start -model_dir C:\Users\xyz\Desktop\data\dataset\bert_models\scibert_scivocab_uncased -num_worker=1
但相同
浏览 5提问于2019-09-22得票数 2
我正在寻找一种方法来用BERT运行一个简单的例子。如何使用谷歌BERT分析上下文？https://github.com/google-research/bert例如，我有一段维基百科文本，以及来自谷歌的预训练BERT模型。如何将段落传递给BERT并获得主要上下文的文本表示？谢谢! EDTED： 示例:我们有一个段落 “我正在寻找一种使用BERT运行一个简单示例的方法。如何使用谷歌BERT分析上下文？https://github.com/google-research/bert例如，我有一段维基百科文本，以及来自谷歌的预先训练的BERT模型。如何将该段落传递给BERT并获得主要上下文的文本表示
浏览 18提问于2019-01-16得票数 1
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我有一个完整的代码工作在bert模型使用这个代码段 import bert #BertForSequenceClassification
from bert import run_classifier
from bert import optimization
from bert import tokenization 我如何导入BertForSequenceClassification而不是bert并在相同的代码上工作，因为我正在使用转换器？谢谢
浏览 17提问于2020-11-03得票数 1
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我正在试验BERT嵌入，遵循下面的代码https://github.com/strongio/keras-bert/blob/master/keras-bert.py 以下是代码的重要部分(第265-267行)： bert_output = BertLayer(n_fine_tune_layers=3)(bert_inputs)
dense = tf.keras.layers.Dense(256, activation="relu")(bert_output)
pred = tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid
浏览 24提问于2019-06-15得票数 4
我想要生成一个查询，为一个人在一年内在不同的距离中提取一行最佳结果，而所有的结果都列在一个表中。我如何制定一个查询来做到这一点？
这张桌子看起来是这样的：
Date distance Name time
2020 10 Bert 00:19:38
2020 10 Bert 00:20:02
2019 10 Bert 00:19:52
2020 50 Bert 01:50:00
2020 50 Bert 01:
浏览 1提问于2020-11-12得票数 4
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