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【AI去水印源码】【小数0的源码】【定时触发源码】bert源码解析

时间:2024-12-26 02:53:05 分类:综合 来源:商家联盟APP源码

1.bert源码解析
2.ALBERT原理与实践
3.Bert4keras开源框架源码解析(一)概述
4.为什么bert这么难理解?源码
5.NLP修炼系列之Bert(二)Bert多分类&多标签文本分类实战(附源码)
6.bert和lda区别

bert源码解析

bert源码解析

       训练数据生成涉及将原始文章语料转化为训练样本,这些样本按照目标(如Mask Language Model和Next Sentence Prediction)被构建并保存至tf_examples.tfrecord文件。解析此过程的源码核心在于函数create_training_instances,它接受原始文章作为输入,解析输出为训练instance列表。源码在这一过程中,解析AI去水印源码文章首先被分词,源码随后通过create_instances_from_document函数构建具体训练实例。解析构建实例流程如下:

       确定最大序列长度后,源码Next Sentence Prediction任务被构建。解析选取文章的源码开始位置至结尾,确保生成的解析句子集长度至少等于最大序列长度。在此集合中随机挑选一个位置(a_end),源码将句子集分为两部分:前部分作为序列A,解析而后部分有%的源码概率成为序列B,剩余%则随机选择另一篇文章的句子集(总长度不小于「max_seq_length-序列A」),形成Next Sentence Prediction任务。

       Mask language model任务构建通过将序列A和序列B组合成一个训练序列tokens,并对其进行掩码操作实现。掩码操作以token为单位,利用WordPiece进行分词,确保全词掩码模式下的整体性,无论是全掩码还是全不掩码。每个序列以masked_lm_prob(0.)概率进行掩码,对于被掩码的token,%情况下替换为[MASK],%保持不变,%则替换为词表中随机选择的单词。返回结果包括掩码操作后的序列、掩码token索引及真实值。

       训练样本结构由上述处理后形成,每条样本包含经过掩码操作的序列、掩码token的索引及真实值。

       分词器包括全词分词器(FullTokenizer),它首先使用BasicTokenizer进行基础分词,包括小写化、按空格和标点符号分词,小数0的源码以及中文的字符分词,随后使用WordpieceTokenizer基于词表文件对分词后的单词进行WordPiece分词。

       模型结构从输入开始,经过BERT配置参数,包括WordEmbedding、初始化embedding_table、embedding_postprocessor等步骤,最终输出sequence和pooled out结果。WordEmbedding负责将输入token(input_ids)转换为其对应的embedding,包括token embedding、segment embedding和position embedding。embedding_postprocessor在得到的token embedding上加上position embedding和segment embedding,然后进行layer_norm和dropout处理。

       Transformer Model中的attention mask根据input_mask构建,用于计算attention score。self attention过程包括query、key、value层的生成,query与key相乘得到attention score,经过归一化处理,并结合attention_mask和dropout,形成输出向量context_layer。随后是feed forward过程,包括两个网络层:中间层(intermediate_size,激活函数gelu)和输出层(hidden_size,无激活函数)。

       sequence和pooled out分别代表最后一层的序列向量和[CLS]向量的全连接层输出,维度为hidden_size,激活函数为tanh。

       训练过程基于BERT产生的序列向量和[CLS]向量,分别训练Mask Language Model和Next Sentence Prediction。Mask Language Model训练通过get_masked_lm_output函数,主要输入为序列向量、embedding table和mask token的位置及真实标签,输出为mask token的损失。Next Sentence Predication训练通过get_next_sentence_output函数,定时触发源码本质为一个二分类任务,通过全连接网络将[CLS]向量映射,计算交叉熵作为损失。

ALBERT原理与实践

       ALBERT模型在原理上与BERT类似,但针对BERT的不足进行了改进。尽管它减少了参数量,保持了性能,但主要集中在降低空间复杂度,而非时间复杂度,这使得ALBERT的预测速度并没有显著提升。其主要通过矩阵分解(Factorized embedding parameterization)和跨层参数共享(Cross-layer parameter sharing)两个机制实现参数量的大幅减少,尽管矩阵分解能减少一部分,但真正的大头是跨层共享,它通过共享Self-Attention层的参数来大大降低模型复杂度。

       矩阵分解通过将大维度的embedding矩阵分解为更小的参数E,如E=,以减少参数。例如,中文BERT的参数通过此方法可从M减少到2M左右,但与BERT的M相比,减少效果有限。而跨层参数共享则更关键,通过共享每一层的参数,使得层的参数用一层表示,极大地减少了总参数量。

       ALBERT放弃了NSP任务,转而采用SOP任务进行预训练,以提升下游任务效果。SOP任务简单,旨在判断句子顺序,而非判断句子是否相关,这有助于模型性能的提升。尽管ALBERT降低了参数,但其层Self-Attention结构使得预测速度并未加快,反而在某些情况下,BERT-base的陌陌娱乐源码预测速度更快。

       在实践上,使用ALBERT进行下游任务与BERT类似,只需替换模型并调整配置。ALBERT的源码可以从官网获取,通过添加和引用相应的modeling.py和bert_utils.py文件,以及调整config.py中的权重路径,即可进行模型训练。关注公众号阿力阿哩哩的炼丹日常,获取更多专业内容,如果喜欢,请给予支持。

Bert4keras开源框架源码解析(一)概述

       Bert4keras是苏剑林大佬开源的一个文本预训练框架,相较于谷歌开源的bert源码,它更为简洁,对理解BERT以及相关预训练技术提供了很大的帮助。

       源码地址如下:

       代码主要分为三个部分,分别在三个文件夹中。

       在bert4keras文件夹中,实现了BERT以及相关预训练技术的算法模型架构。examples文件夹则是基于预训练好的语言模型进行的一系列fine-tune实验任务。pretraining文件夹则负责从头预训练语言模型的实现。

       整体代码结构清晰,主要分为以下几部分:

       backend.py文件主要实现了一些自定义组件,例如各种激活函数。这个部分之所以命名为backend(后端),是因为keras框架基于模块化的高级深度学习开发框架,它并不仅仅依赖于一种底层张量库,而是对各种底层张量库进行高层模块封装,让底层库负责诸如张量积、卷积等操作。例如,底层库可能选择TensorFlow或Theano。

       在layers.py文件中,实现了自定义层,如embedding层、多头自注意力层等。帝国手赚源码

       optimizers.py文件则实现了优化器的定义。

       snippets.py文件包含了与算法模型无关的辅助函数,例如字符串格式转换、文件读取等。

       tokenizers.py文件负责分词器的实现。

       而model.py文件则是框架的核心,实现了BERT及相关预训练模型的算法架构。

       后续文章将详细解析这些代码文件,期待与大家共同进步。

为什么bert这么难理解?

       为了深入理解BERT,最好的方式是亲手实现它。虽然网络上解析BERT源码的博客很多,但从头开始实现的资料却相对稀缺,这导致学习资料较为匮乏,使得初学者难以入手。为了解决这个问题,我开始着手填补这类学习资料的空白,经过一番努力,最终实现了一个包含多行代码的简单BERT模型。

       实现过程主要分为以下几个步骤:

       1. **总体框架**:首先,我们需要实现关键组件,如自注意力层(Self-Attention)和点式前馈网络层(Feed Forward Neural Network)。接着,使用这些组件搭建起BERT的Transformer Encoder结构。

       2. **实现模型组件**:自注意力层用于计算向量的加权和,帮助每个词感知其它词,并组合语义信息。点式前馈网络层则用于引入非线性激活函数,增加模型复杂度。

       3. **激活函数**:BERT使用GELU作为激活函数,用于非线性转换。

       4. **encoder层**:将注意力层和点式前馈网络层组合,实现Transformer Encoder,提取文本特征。

       5. **构建模型**:基于Transformer Encoder,实现完整的BERT模型,包括预训练任务的损失函数。

       6. **训练模型**:最后,使用自己选择的语料库训练模型,调整超参数,以达到最佳性能。

       理解BERT的关键是掌握它的组件和逻辑。从实现过程出发,可以逐步构建对BERT的深入理解。通过亲自动手实践,不仅能够熟悉模型的内部运作,还能够根据实际需求进行优化和调整,从而更好地应用于各种NLP任务。

NLP修炼系列之Bert(二)Bert多分类&多标签文本分类实战(附源码)

       在NLP修炼系列之Bert(二)的上一篇文章中,我们对Bert的背景和预训练模型进行了深入讲解。现在,我们将步入实战环节,通过Bert解决文本的多分类和多标签分类任务。本文将介绍两个实际项目,一个是基于THUCNews数据集的类新闻标题分类,另一个是我们公司业务中的意图识别任务,采用多标签分类方式。

       1.1 数据集详解

       多分类项目使用THUCNews数据集,包含万个新闻标题,长度控制在-个字符,共分为财经、房产等个类别,每个类别有2万个样本。训练集包含万个样本,验证集和测试集各1万个,每个类别条。

       多标签任务数据集来自公司业务,以对话形式的json格式存在,用于意图识别。由于隐私原因,我们无法提供,但网上有很多公开的多标签数据集,稍加调整即可适用。

       1.2 项目结构概览

       项目包含Bert预训练模型文件、配置文件和词典等,可以从Huggingface官网下载。

        datas 目录下存放数据集、日志和模型。

       models 包含模型定义和超参数配置,还包括混合模型如Bert+CNN等。

       run.py 是项目入口,负责运行训练。

       train_eval.py 负责模型训练、验证和测试。

       utils 提供数据预处理和加载工具。

       2. 项目流程和环境要求

       通过run.py调用argparse工具配置参数。安装环境要求Python 3.8,项目中已准备好requirements.txt文件。

       3. 项目实战步骤

       从构建数据集到模型定义,包括数据预处理、数据迭代器的创建、配置定义以及训练、验证和测试模块的实现。

       4. 实验与总结

       我们尝试了以下实验参数:num_epochs、batch_size、pad_size和learning_rate。在fine-tune模式下,Bert表现最佳,否则效果不佳。项目代码和数据集可通过关注布尔NLPer公众号获取,回复相应关键词获取多分类和多标签分类项目源码。

bert和lda区别

IDAPro是反汇编工具,bert是双向Transformer的Encoder。

       BERT的实现主要是围绕工程化的项目来进行的。bert模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了MaskedLM和NextSentencePrediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。

       ä½œä¸ºåæ±‡ç¼–程序的IDAPro能够创建其执行映射,以符号表示(汇编语言)显示处理器实际执行的二进制指令。IDAPro可以从机器可执行代码生成汇编语言源代码,并使这些复杂的代码更具人类可读性(这个可读具有相对性)。

BERT源码逐行解析

       解析BERT源码,关键在于理解Tensor的形状,这些我在注释中都做了标注,以来自huggingface的PyTorch版本为例。首先,BertConfig中的参数,如bert-base-uncased,包含了word_embedding、position_embedding和token_type_embedding三部分,它们合成为BertEmbedding,形状为[batch_size, seq_len, hidden_size],如( x x )。

       Bert的基石是Multi-head-self-attention,这部分是理解BERT的核心。代码中对相对距离编码有详细注释,通过计算左右端点位置,形成一个[seq_len, seq_len]的相对位置矩阵。接着是BertSelfOutput,执行add和norm操作。

       BertAttention则将Self-Attention和Self-Output结合起来。BertIntermediate部分,对应BERT模型中的一个FFN(前馈神经网络)部分,而BertOutput则相当直接。最后,BertLayer就是将这些组件组装成一个完整的层,BERT模型就是由多个这样的层叠加而成的。

Bert是如何得到句向量和词向量的

       本文深入探讨了Bert预训练模型如何生成输入句子的句向量和词向量。在HuggingFace的BERT源码中,BertModel类承担着这一关键角色。其作用在于接收经过padding对齐后的token_id(bert_inputs/input_ids)和表示哪些token_id需要被mask的attention_mask,进而生成句子的句向量和词向量。

       在BertModel类的架构中,通过一系列组件如get_extended_attention_mask()、BertEmbedding、BertEncoder和BertPooler进行紧密串联,最终为每个输入句子生成了包含丰富信息的向量表示。具体而言,BertModel的内部结构由这些核心组件共同协作,确保了模型能够准确捕捉文本的语义特征。

       其中,get_extended_attention_mask()函数对输入的attention_mask进行特殊转换,将1和0分别映射为0和-,以增强模型对未被mask的token的注意力,同时削弱被mask token的影响。这一操作对于确保模型准确理解和处理输入文本至关重要。

       BertEmbeddings类负责将输入的token_id与预定义的embedding(包括token embedding、token type embedding和position embedding)进行融合,形成多维度的embedding_output。这一过程通过层规范化和Dropout操作进一步增强向量的表示能力,确保了输入数据在通过后续层处理时的稳定性和泛化能力。

       BertEncoder类则通过串联多个BertLayer,实现了对文本序列的多层编码。每个BertLayer通过自注意力机制(Self-Attention)对输入序列进行特征提取,构建出多层次的语义表示。在BertEncoder中,每个BertLayer的输出与下一个BertLayer的输入结合,最终生成包含多个层次信息的hidden_states,为文本理解提供丰富的上下文依赖。

       最后,BertPooler组件从sequence_output中提取出表示整个句子的向量,即通过取出第0个token(CLS)的向量表示,经过线性变换和激活函数后输出,得到pooled_output。这一输出不仅包含了句子的全局特征,还承载了对句子整体语义的概括,为后续任务如文本分类、命名实体识别等提供了强有力的输入基础。

       综上所述,BertModel类通过精心设计的组件协作,有效地将输入文本转换为句向量和词向量,为自然语言处理任务提供了高效、强大的表示能力。

BERT(Transformer Encoder)详解和TensorFlow实现(附源码)

       BERT,全称Bidirectional Encoder Representation from Transformers,源自Transformer的Encoder部分。其核心结构通过双向注意力机制,使得每个token能同时关注其前后文内容,形成双向上下文融合。相较于单向语言模型,BERT在复杂语言理解任务中展现出更强大的性能,如完形填空、问答系统、情感分析、目标导向搜索和辅助导航等。

       BERT的训练机制包含两种创新的预训练策略:Masked Language Model(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)。MLM通过在句子中随机遮蔽部分词汇,促使模型基于上下文进行预测,增强词汇理解和错误纠正能力。NSP则判断两句话在语料中的连续性,强化句子级别的语言表征能力。

       在BERT的架构中,每个输入token生成一个输出表示,对于任务不同,输出会用到额外的输出层进行预测。例如,对于完型填空或问答任务,使用每个token对应的输出;对于情感分类任务,则使用“[CLS]”对应的输出。

       微调阶段,BERT在大量语料上训练后,可用于NLP的各个任务中。对于语义分析任务,构建模型时将BERT输出中的“[CLS]”符号输入到Dense层进行分类处理。通过加载BERT模型、预处理模型以及进行微调,最终完成任务的训练和推理。

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