| 在自然语言处理领域中，预训练语言模型（预训练语言模型）已成为非常重要的基础技术。为了进一步促进中文信息处理的研究发展，我们发布了基于全词遮罩（Whole Word Masking）技术的中文预训练模型BERT-wwm，以及更多技术相关的模型：BERT-wwm-ext，RoBERTa-wwm-ext，RoBERTa-wwm-ext-large，RBT3，RBTL3。 崔一鸣，车万祥，刘婷，秦兵，杨自清，王世进，胡国平 本项目基于谷歌官方BERT： : 其他相关资源： MacBERT预训练模型： : 中文ELECTRA预训练模型： : 中文XLNet预训练模型： : 知识蒸馏工具TextBrewer： : 查看更多哈工大讯飞联合实验室（HFL）发布的资源： : 新闻 2021年1月27日所有模型已支持TensorFlow 2，请通过变压器库进行调用或下载。 2020/9/15我们的论文被录用为长文。 2020/8/27哈工大讯飞联合实验室在通用自然语言理解评论GLUE中荣登榜首，查看，。 2020/3/23本目录发布的模型已接收 ，查看 2020/3/11

BERT-NER-Pytorch：三种不同模式的BERT中文NER实验

参数： --task_name=MRPC --do_train=true --do_eval=true --data_dir=$GLUE_DIR\MRPC --vocab_file=$BERT_BASE_DIR\vocab.txt --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR\bert_config.json --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR\bert_model.ckpt --max_seq_length=128 --train_batch_size=4 --learning_rate=2e-5 --num_train_epochs=3.0 --output_dir=/tmp/mrpc_output/ 官方output： ***** Eval results ***** eval_accuracy = 0.845588 eval_loss = 0.505248 global_step = 343 loss = 0.505248 本次复现output： ***** Eval results ***** eval_accuracy = 0.5955882 eval_loss = 0.6890294 global_step = 2751 loss = 0.6890294

bert预训练模型tensorflow版本转为pytorch版本的脚本文件，使用时记得更改文件路径以及文件名。

XLNet-Pytorch 使用Pytorch包装器可轻松实现XLNet！ 您可以看到XLNet Architecture如何以小批量（= 1）进行预训练的示例。 用法 $ git clone https://github.com/graykode/xlnet-Pytorch && cd xlnet-Pytorch # To use Sentence Piece Tokenizer(pretrained-BERT Tokenizer) $ pip install pytorch_pretrained_bert $ python main.py --data ./data.txt --tokenizer bert-base-uncased \ --seq_len 512 --reuse_len 256 --perm_size 256 \ --bi_data True --mask_alpha 6 --mask_beta 1 \ --num_predict 85 --mem_len 384 --num_epoch 100 另外，您可以轻松地在运行代码。 纸中预训练的

使用Google bert for RoBERTa 首先，使用convert_pytorch_checkpoint_to_tf.py转换wieght 二，编辑配置文件 第三，修改后的模型：using_token_type = False start = 2 第四，将bert令牌生成器更改为roberta令牌生成器

基于bert预训练模型和pytorch深度学习框架实现文本分类

中文-DeepNER-Pytorch 天池中药说明书实体识别挑战冠军方案开源 贡献者： zxx飞翔​​的鱼： : 我是蛋糕王： : 数青峰： : 后续官方开放数据集后DeepNER项目会进行优化升级，包含完整的数据处理，训练，验证，测试，部署流程，提供详细的代码注释，模型介绍，实验结果，提供更普适的基础预训练的中文命名实体识别方案，开箱即用，欢迎星级！ （代码框架基于火炬和变压器，框架进行性，解耦性，易读性较高，很容易修改迁移至其他NLP任务中） 环境 python3 . 7 pytorch == 1.6 . 0 + transformers == 2.10 . 0 pytorch - crf == 0.7 . 2 项目目录说明 DeepNER │ ├── data # 数据文件夹 │ ├── mid

Use google BERT to do CoNLL-2003 NER !

为了获得更好的性能，您可以尝试NLPGNN，有关更多详细信息，请参见 。 BERT-NER版本2 使用Google的BERT进行命名实体识别（CoNLL-2003作为数据集）。 原始版本（有关更多详细信息，请参见old_version）包含一些硬代码，并且缺少相应的注释，因此不方便理解。 因此，在此更新版本中，有一些新的想法和技巧（关于数据预处理和图层设计）可以帮助您快速实现微调模型（您只需尝试修改crf_layer或softmax_layer）。 资料夹说明： BERT-NER |____ bert # need git from [h