BERT token

时间: 2024-06-24 16:01:57 浏览: 172
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python基于Bert的智能问答系统

star5星 · 资源好评率100%
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的深度学习模型，由Google在2018年推出，它是基于Transformer架构的自然语言处理模型。BERT特别之处在于其双向（bi-directional）的训练方法，能够同时考虑文本中的前后上下文信息，这使得它在诸如语义理解、文本分类和问答等任务上表现出色。 在BERT模型中，"token"指的是输入文本被分解成的基本单元。这些单元称为词汇单元（word piece），是由模型自动生成的一组子词或词块，它们是根据词频和语言结构进行分词的。每个词汇单元都被赋予一个唯一的标识符（ID），以便模型能够理解和处理。在BERT模型的训练过程中，这些词汇单元经过嵌入（embedding），转换成固定长度的向量，然后作为输入序列传入Transformer层。
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在BERT中，token指的是文本中最小的单元，通常是一个单词或一个标点符号。这些token被输入到BERT模型中，用于对文本进行编码和建模。在BERT中，每个token都被表示为向量，这些向量在模型的不同层次中进行处理和组合...

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在BERT中，Token是指一个文本序列中的最小单位。在自然语言处理中，通常我们会将文本分成若干个单词或子词，每个单词或子词就是一个Token。在BERT中，每个Token都会被映射成一个向量表示，这些向量再被输入到神经...

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import torch from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering 加载BERT预训练模型和分词器 model_name = 'bert-base-chinese' # 中文预训练模型 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) 输入文本和问题 context = "我叫river，我在深圳上班。" question = "我是谁？" 对文本和问题进行分词和编码 inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') input_ids = inputs['input_ids'].tolist()[0] token_type_ids = inputs['token_type_ids'].tolist()[0] input_ids=torch.tensor([input_ids],dtype=torch.long) token_type_ids=torch.tensor([token_type_ids],dtype=torch.long) 使用BERT模型进行问答 start_scores, end_scores = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids) 为什么strat_scores是str型的而不是tensor型的

您可以使用 print(input_ids.size(), token_type_ids.size()) 来检查输入张量的形状。确保 input_ids 和 token_type_ids 的形状符合预期。 3. 检查模型输出：在调用模型后，确保 start_scores 的类型是张量...

import torch from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering # 加载BERT预训练模型和分词器 model_name = 'bert-base-chinese' # 中文预训练模型 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) # 输入文本和问题 context = "我叫river，我在深圳上班。" question = "我是谁？" # 对文本和问题进行分词和编码 inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') input_ids = inputs['input_ids'].tolist()[0] token_type_ids = inputs['token_type_ids'].tolist()[0] input_ids=torch.tensor([input_ids],dtype=torch.long) token_type_ids=torch.tensor([token_type_ids],dtype=torch.long) # 使用BERT模型进行问答 start_scores, end_scores = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids) print(input_ids.size(),token_type_ids.size()) print(input_ids.dtype) # 获取最佳答案的起始和结束位置 print('startscores is:',type(start_scores))

根据您提供的代码，我注意到您的问题可能是由于最后一个 print('startscores is:',type(start_scores)) 语句引起的。在此之前，您没有对 start_scores 进行任何处理，因此它是一个张量。但是，当您将其与字符串...

import torch from transformers import BertTokenizer, BertForQuestionAnswering # 加载BERT预训练模型和分词器 model_name ='bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) # 输入文本和问题 context = "我叫river，我在深圳上班。" question = "我是谁？" # 对文本和问题进行分词和编码 inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') input_ids = inputs['input_ids'].tolist()[0] token_type_ids = inputs['token_type_ids'].tolist()[0] input_ids = torch.tensor([input_ids], dtype=torch.long) token_type_ids = torch.tensor([token_type_ids], dtype=torch.long) # 使用BERT模型进行问答 start_scores, end_scores = model(input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids) print(input_ids.size(), token_type_ids.size()) print(input_ids.dtype) # 获取最佳答案的起始和结束位置 print('startscores is:', type(start_scores), start_scores)

根据您提供的代码，start_scores 应该是一个张量类型的对象。在代码中，我注意到您已经打印了 input_ids.dtype，并且输出显示为 torch.int64，这表明 input_ids 是一个整数张量。 根据这个信息，我可以确定...

import jieba import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel, BertConfig # 自定义词汇表路径 vocab_path = "output/user_vocab.txt" count = 0 with open(vocab_path, 'r', encoding='utf-8') as file: for line in file: count += 1 user_vocab = count print(user_vocab) # 种子词 seed_words = ['姓名'] # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo_data.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) print(text_data) # 加载BERT分词器，并使用自定义词汇表 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese', vocab_file=vocab_path) config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-chinese", vocab_size=user_vocab) # 加载BERT模型 model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese', config=config, ignore_mismatched_sizes=True) seed_tokens = ["[CLS]"] + seed_words + ["[SEP]"] seed_token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(seed_tokens) seed_segment_ids = [0] * len(seed_token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 seed_token_tensor = torch.tensor([seed_token_ids]) seed_segment_tensor = torch.tensor([seed_segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): seed_outputs = model(seed_token_tensor, seed_segment_tensor) seed_encoded_layers = seed_outputs[0] jieba.load_userdict('data/user_dict.txt') # 构建隐私词库 privacy_words = set() privacy_words_sim = set() for text in text_data: words = jieba.lcut(text.strip()) tokens = ["[CLS]"] + words + ["[SEP]"] token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # 对于每个词，计算它与种子词的余弦相似度 for i in range(1, len(tokens) - 1): word = tokens[i] if word in seed_words: continue if len(word) <= 1: continue sim_scores = [] for j in range(len(seed_encoded_layers)): sim_scores.append(torch.cosine_similarity(seed_encoded_layers[j][0], encoded_layers[j][i], dim=0).item()) cos_sim = sum(sim_scores) / len(sim_scores) print(cos_sim, word) if cos_sim >= 0.5: privacy_words.add(word) privacy_words_sim.add((word, cos_sim)) print(privacy_words) # 输出隐私词库 with open("output/privacy_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f1: for word in privacy_words: f1.write(word + '\n') with open("output/privacy_words_sim.txt", "w", encoding="utf-8") as f2: for word, cos_sim in privacy_words_sim: f2.write(word + "\t" + str(cos_sim) + "\n") 详细解释上述代码，包括这行代码的作用以及为什么要这样做？

config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-chinese", vocab_size=user_vocab) BERT分词器可以将中文文本转换为一系列的词汇编号，这里使用自定义词汇表来保证所有的词汇都可以被正确地转换。 5.加载...

import jieba import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from transformers import BertTokenizer, BertModel seed_words = ['姓名'] # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo1.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') seed_tokens = ["[CLS]"] + seed_words + ["[SEP]"] seed_token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(seed_tokens) seed_segment_ids = [0] * len(seed_token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 seed_token_tensor = torch.tensor([seed_token_ids]) seed_segment_tensor = torch.tensor([seed_segment_ids]) with torch.no_grad(): seed_outputs = model(seed_token_tensor, seed_segment_tensor) seed_encoded_layers = seed_outputs[0] jieba.load_userdict('data/userdict.txt') # 构建隐私词库 privacy_words = set() for text in text_data: words = jieba.lcut(text.strip()) tokens = ["[CLS]"] + words + ["[SEP]"] token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # 对于每个词，计算它与种子词的相似度 for i in range(1, len(tokens)-1): word = tokens[i] if word in seed_words: continue word_tensor = encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) seed_tensors =seed_encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) # 计算当前微博词汇与种子词的相似度 sim = cosine_similarity(word_tensor, seed_tensors, dense_output=False)[0].max() print(sim, word) if sim > 0.5 and len(word) > 1: privacy_words.add(word) print(privacy_words) 上述代码运行之后有错误，报错信息为：Traceback (most recent call last): File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 397, in <module> seed_tensors =seed_encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) IndexError: index 3 is out of bounds for dimension 0 with size 3. 请帮我修改

seed_token_tensor = torch.tensor([seed_token_ids]) seed_segment_tensor = torch.tensor([seed_segment_ids]) with torch.no_grad(): seed_outputs = model(seed_token_tensor, seed_segment_tensor) seed_...

model_name = 'bert-base-chinese' # 中文预训练模型 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) # 输入文本和问题 context = "我叫river，我在深圳上班。" question = "我是谁？" # 对文本和问题进行分词和编码 inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, add_special_tokens=True, return_tensors='pt') input_ids = inputs['input_ids'].tolist()[0] token_type_ids = inputs['token_type_ids'].tolist()[0] # 使用BERT模型进行问答 start_scores, end_scores = model(input_ids=torch.tensor([input_ids]), token_type_ids=torch.tensor([token_type_ids])) # 获取最佳答案的起始和结束位置 print(start_scores)

根据给出的代码，您正在使用预训练的中文BERT模型进行问答任务。start_scores是一个包含每个词语作为起始位置的得分列表，end_scores是一个包含每个词语作为结束位置的得分列表。 要获取最佳答案的起始和结束...

为以下代码写注释：class TransformerClassifier(torch.nn.Module): def __init__(self, num_labels): super().__init__() self.bert = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=num_labels) # print(self.bert.config.hidden_size) #768 self.dropout = torch.nn.Dropout(0.1) self.classifier1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.classifier2 = torch.nn.Linear(256, num_labels) self.regress1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress2 = torch.nn.Linear(256, 2) self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 2) # self.regress3 = torch.nn.Linear(64, 1) # self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) # self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 1) # self.soft1 = torch.nn.Softmax(dim=1) def forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids): # outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) # pooled_output = outputs.logits # # pooled_output = self.dropout(pooled_output) # # logits = self.classifier(pooled_output) outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) logits = outputs.logits clas = F.relu(self.classifier1(logits)) clas = self.classifier2(clas) death = F.relu(self.regress1(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) death = self.regress2(death) life = F.relu(self.regress3(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) life = self.regress4(life) # fakuan = F.relu(self.regress3(logits)) # fakuan = self.regress4(fakuan) # print(logits.shape) # logits = self.soft1(logits) # print(logits) # print(logits.shape) return clas,death,life

outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) # 将输入传入self.bert中，得到输出 logits = outputs.logits # 从输出中得到logits clas = F.relu(self....

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import jieba import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from transformers import BertTokenizer, BertModel seed_words = ['姓名'] # with open("output/base_words.txt", "r", encoding="utf-8") as f: # for line in f: # seed_words.append(line.strip()) # print(seed_words) # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo1.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) # print(text_data) # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') jieba.load_userdict('data/userdict.txt') # 构建隐私词库 privacy_words = set() for text in text_data: words = jieba.lcut(text.strip()) # 对文本进行分词，并且添加特殊标记 tokens = ["[CLS]"] + words + ["[SEP]"] # print(tokens) # # 对文本进行分词，并且添加特殊标记 # tokens = ["[CLS]"] + tokenizer.tokenize(text) + ["[SEP]"] # print(tokens) token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) # print(token_ids) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # print(encoded_layers) # 对于每个词，计算它与种子词的相似度 for i in range(1, len(tokens)-1): # print(tokens[i]) word = tokens[i] if word in seed_words: continue word_tensor = encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) sim = cosine_similarity(encoded_layers[0][1:-1], word_tensor, dense_output=False)[0].max() if sim > 0.5 and len(word) > 1: privacy_words.add(word) print(privacy_words) # 输出隐私词库 with open("output/privacy_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f: for word in privacy_words: f.write(word + "\n") 上述代码使用bert微调来训练自己的微博数据来获取词向量，然后计算与种子词的相似度，输出结果会不会更准确，修改代码帮我实现一下

token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] for i in ...

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钗头凤声乐表演的二度创作分析报告

资源摘要信息:"声乐表演中的二度创作—以钗头凤为例-PaperRay检测报告-免费版-***" 知识点一：声乐表演的二度创作 声乐表演中的二度创作是指在原有的音乐作品基础上，表演者通过自己的理解，对作品进行个性化的演绎和再创作。这一过程涉及到表演者对原作品的情感、意境、风格等的深入解读，以及在此基础上对旋律、节奏、力度、音色等方面的重新构建，使得作品呈现出新的艺术魅力。二度创作是声乐表演艺术中一个重要的环节，它能充分展示表演者个人的艺术修养、技术能力和创造潜力。 知识点二：钗头凤的含义及历史背景 《钗头凤》原为宋代女词人李清照的作品，是一首充满哀怨和对过去美好时光怀念的词作。该词描绘了词人对已逝爱情的深刻眷恋，以及对命运无情的无奈感慨。在声乐表演中，将这首词作作为声乐作品演唱，表演者需要通过旋律、节奏、强弱等手段，将这种哀愁和幽怨的氛围传达给听众，这也是二度创作中一个极具挑战性的部分。 知识点三：声乐表演技巧与二度创作的关系 在声乐表演中，二度创作不仅仅是情感的表达，还与表演者的技巧息息相关。例如，对声音的控制能力决定了能否准确地表达作品的情感深度，对歌曲结构的理解能力影响着对音乐细节的处理，以及对音乐风格的把握能力决定了能否让作品呈现出原汁原味的艺术效果。因此，良好的声乐表演技巧是实现二度创作的基础。 知识点四：PaperRay检测报告 PaperRay检测报告可能是一种由PaperRay软件生成的分析报告，用于对声乐作品或其他文档进行检测和分析。虽然具体的功能和使用方法未在题目中给出，但通常这类报告会提供作品的原创性检测、文本相似度分析、语言规范性校验等方面的信息。在声乐领域，类似的工具可以用于检测作品的创新性，或者评估表演中的二度创作部分是否具有独创性。 知识点五：声乐表演中的二度创作与版权法律 在声乐表演领域，对原作品进行二度创作可能涉及版权问题。表演者对作品的改编和演绎应当尊重原作者的版权，同时确保创作的内容不侵犯原作品的著作权。因此，在进行二度创作时，表演者需要了解相关的版权法律法规，确保自己的创作活动在合法的范围内进行。 综合以上内容，可以看出，声乐表演中的二度创作是一项复杂的艺术活动，它不仅仅需要表演者具备深厚的音乐理解和高超的表演技巧，还涉及到对作品进行法律许可的改编和演绎。通过对《钗头凤》这样的古典诗词的声乐化演绎，表演者不仅展现了作品的文学美，也体现了音乐艺术的创新精神。而PaperRay检测报告这类工具的出现，也为声乐作品的原创性和合规性提供了技术保障。