程序开发
BERT：问答 - 训练中允许的单词/标记总数
在BERT的训练过程中，允许的最大单词/标记总数是通过设置max_seq_length参数来控制的。下面是一个包含代码示例的解决方法：from transfor...
BERT：如何在遮盖语言模型中筛选预测的标记？
在使用BERT进行遮盖语言建模时，可以通过自定义掩盖模式并添加过滤器函数来筛选出预测标记。下面是一个示例代码，演示如何使用自定义掩盖模式和过滤器函数。impor...
BERT（双向编码器变换器）与数字
在使用BERT模型进行数字处理时，可以使用以下代码示例：import torchfrom transformers import BertTokenizer, ...
BERT（基于德语的数据预处理）
要使用BERT进行基于德语的数据预处理，可以按照以下步骤进行：安装所需的库：!pip install transformers导入必要的库：from trans...
BERT（Huggingface Transformer）- 获取类别的重要特征
要使用BERT模型获取类别的重要特征，你可以按照以下步骤进行操作：安装所需的库：首先，确保你已经安装了transformers库，它是Huggingface团队...
BERT、XLNETTransformer和GPU加速在FlaskAPI中出现问题。
首先，安装必要的库和软件来启用GPU加速。建议使用Anaconda环境进行安装。命令如下：conda install tensorflow-gpu==1.15....
bert_vocab_from_dataset返回错误的词汇表
首先，应该检查词汇表文件是否正确并且包含所有需要的词。其次，可以尝试使用其他库或工具检查词汇表的生成过程是否正确。此外，可以尝试手动创建词汇表，将其作为参数传递...
bert_vocab.bert_vocab_from_dataset执行时间过长
可以调整参数或者使用更高性能的计算机来加快执行速度。调整参数：可以尝试调整batch_size、max_seq_length、num_workers等参数来优化...
bert_en_uncased_preprocess是通过训练神经网络或手动编码制作的吗？
bert_en_uncased_preprocess是指对英文文本进行预处理的过程，通常在使用预训练的Bert模型时需要先进行该操作。其实现可以通过使用已有的处...
BERT中如何对仅包含屏蔽标记的部分进行预测？
在BERT训练阶段，为了学习到上下文的信息，会对输入的句子进行屏蔽处理。屏蔽部分包括15%的词汇，其中80%被替换成屏蔽标记'[MASK]”，10%被替换成任意...
BERT中将表情符号视为未知标记（UNK）。
可以在使用 BERT 进行自然语言处理时，将表情符号转换为对应的文字描述。以下是一个示例代码：import emojidef replace_emoji_wit...
BERT中的“notenoughvaluetounpack”错误如何解决？
该错误通常是因为在使用BERT时，输入文本的长度超出了BERT模型的最大长度限制所致。解决方法包括：调整输入文本长度，确保不超过BERT模型的最大长度限制。可以...
BERT中的最大位置嵌入是什么？
BERT使用位置嵌入（Position Embedding）来编码输入序列中每个token的位置信息。但是，BERT对输入序列的长度有一定的限制，如果输入序列超...
BERT中的transformer编码器和解码器的输入是什么？
在BERT中，Transformer 编码器的输入是一组句子或文本段落的嵌入表示，而 Transformer 解码器的输入是目标句子的嵌入表示。BERT 的输入...
BERT中的TokenEmbeddings是如何创建的？
在BERT模型中，Token Embeddings是通过将输入文本转换为词向量表示的方式创建的。下面是一个使用Hugging Face库中的transforme...
BERT中的屏蔽遮蔽
在BERT中的屏蔽遮蔽（Masked Language Model，MLM）任务中，我们需要预测一些被遮蔽的词语。下面是一个使用PyTorch实现的BERT M...
Bert只针对正标签进行训练，而不针对负标签进行训练。
在训练数据中引入负标签，并对负标签进行训练，以使Bert能够学习如何识别负标签。以下是如何处理这个问题的示例代码：假设我们有一个训练集，其中包含文本和对应的标签...
BERT遮蔽语言模型
BERT遮蔽语言模型（BERT Masked Language Model）是一种基于预训练的深度学习模型，用于填充句子中被遮蔽（mask）的单词。下面是一个使...
bert怎么用pytorch实现
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的...
BERT在字符串比较中似乎忽略了句子中的“not”
这可能是因为BERT在进行文本相似度计算时，在两个句子中反向单词的位置不同。为了解决这个问题，我们可以使用negation word的特殊标记，例如“不是”，“...