程序开发
BERT的令牌与嵌入
以下是一个使用Python和Hugging Face库中的Transformers模块的示例代码，用于对BERT模型的输入进行标记化和嵌入。首先，确保已经安装了...
BERT的表现比word2vec差。
要比较BERT和word2vec的表现，可以使用以下代码示例：import numpy as npimport torchfrom transformers i...
BERT错误-模块'tensorflow_core.keras.activations'没有'swish'属性
这个错误是因为TensorFlow 2.4.0中删除了Swish激活函数。解决此问题的方法是将您的代码中Swish函数的使用更改为类似于此的内容：import ...
BERT从tfhub加载很慢，而且不使用GPU。
加载BERT模型可能会比较慢，特别是当使用的计算资源有限或者网络连接较慢时。以下是一个解决方法，可以通过缓存模型来加快加载速度，并且还可以选择是否使用GPU。i...
BERTCLS值的范围是什么？
BERT模型的CLS值表示整个句子的特征。它是通过对BERT模型中的[CLS]令牌进行编码得到的。CLS值可以用于下游任务，如文本分类、情感分析等。在Pytho...
BERT词嵌入预处理是如何工作的？
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练模型，它可用于生成在各种N...
BERT词嵌入的大小/范数的意义是什么？
BERT模型中的词嵌入大小通常是指每个词在BERT模型中的表示维度。BERT模型默认使用768维的词嵌入大小。词嵌入的范数表示了词向量的大小，即词向量的平方和开...
BERT词汇表：为什么每个单词都在前面有'้ป'？
这是因为 BERT 是由 Google 在泰语语料库上训练的，而泰语中的基本单位是音节，每个音节包含一个辅音和一个元音。为了在处理泰语文本时不损失语言的组织结构...
Bert层中的汇集输出和序列输出有什么区别？
在Bert模型中，汇集输出（pooled output）和序列输出（sequence output）是两种不同的表示方式。汇集输出：汇集输出是Bert模型的最后...
BERT标注器无法预测#分割的单词。
要解决BERT标注器无法预测包含"#分割"的单词的问题，可以考虑使用自定义的分词方法将包含"#分割"的单词拆分为多个子单词。下面是一个示例代码，使用了Pytho...
BERT:AttributeError:'RobertaForMaskedLM'objecthasnoattribute'bert'
该错误是因为RobertaForMaskedLM没有bert属性导致的。可以在代码中使用model属性来代替bert属性，如下所示：from transform...
BERT512限制是如何工作的？
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的输入长度限制为512个token...
BERT/Transformer模型如何接受不同大小的输入批次？
BERT/Transformer模型可以接受不同大小的输入批次。下面是一个使用PyTorch的代码示例，展示了如何处理不同大小的输入批次：import torc...
bert.embeddings.word_embeddings.weight的大小不匹配：复制一个具有形状torch.Size的参数
这个问题通常发生在使用预训练的BERT模型时，参数形状与当前模型不匹配。解决方法是使用load_state_dict()方法加载预训练模型的参数，并将它们复制到...
BERT-CNNlayer:conv1d()receivedaninvalidcombinationofarguments
这个问题可能由于输入数据的不匹配导致。可以检查输入的数据形状是否与模型中的期望形状相同，并确保所有的变量都被正确地初始化。例如，当使用 TensorFlow 实...
bert-base-uncased分词器在句子中丢失了单词。
确认输入的句子是纯英文，没有任何其他特殊符号或中文字符等。补充缺失的单词，或者考虑使用不同的分词器。示例代码：from transformers import ...
BERT+BiGRU+Softmax网络在命名实体识别中无法减少过拟合问题。
使用正则化、提前停止和dropout等技术来减少过拟合问题。下面是一个代码示例，展示如何在BERT+BiGRU+Softmax网络中使用dropout技术来减少...
Bert Tokenizing错误：值错误：输入nan不是有效的。应该是一个字符串、一个字符串的列表/元组或一个整数的列表/元组。
当在使用Bert Tokenizer时出现“值错误：输入nan不是有效的。”的错误消息时，通常是因为输入数据中包含了NaN值（Not a Number）。Ber...
BERT tokenizer是如何导致输入张量形状为（b，24，768）的？
BERT tokenizer可以将文本输入转换为模型可接受的张量形状。BERT模型的输入由三个部分组成：输入IDs、注意力掩码和类型IDs。下面是一个使用Hug...
BERT Large模型的准确率没有提高。
要解决“BERT Large模型的准确率没有提高”的问题，可以考虑以下方法：增加训练数据量：BERT模型通常需要大量的训练数据才能发挥其强大的性能。可以尝试增加...