推荐30个以上比较好的中文bert系列的模型

时间: 2023-02-05 15:14:47 浏览: 127
以下是一些中文 BERT 系列的模型: 1. BERT-Base, Chinese: 中文 BERT 基础版 2. BERT-Large, Chinese: 中文 BERT 大型版 3. BERT-WWM, Chinese: 中文 BERT 加入了 whole word masking 的版本 4. BERT-WWM-Ext, Chinese: 中文 BERT 加入了 whole word masking 且扩展了训练数据的版本 5. ALBERT-Base, Chinese: 中文 ALBERT 基础版,在 BERT 的基础上进行了参数压缩和优化 6. ALBERT-Large, Chinese: 中文 ALBERT 大型版 7. ALBERT-XLarge, Chinese: 中文 ALBERT 超大型版 8. RoBERTa-Base, Chinese: 中文 RoBERTa 基础版,在 BERT 的基础上进行了进一步优化 9. RoBERTa-Large, Chinese: 中文 RoBERTa 大型版 10. RoBERTa-WWM, Chinese: 中文 RoBERTa 加入了 whole word masking 的版本 11. RoBERTa-WWM-Ext, Chinese: 中文 RoBERTa 加入了 whole word masking 且扩展了训练数据的版本 12. XLM-RoBERTa-Base, Chinese: 中文 XLM-RoBERTa 基础版,在 RoBERTa 的基础上使用了多语言训练数据 13. XLM-RoBERTa-Large, Chinese: 中文 XLM-RoBERTa 大型版 14. GPT-2, Chinese: 中文 GPT-2,自然语言生成模型 15. T5, Chinese: 中文 T5,自然语言生成模型 16. ERNIE-Base, Chinese: 中文 ERNIE 基础版,在 BERT 的基础上加入了知识预先训练 17. ERNIE-Large, Chinese: 中文 ERNIE 大型版 18. ERNIE-Baidu, Chinese: 百度开发的中文 ERNIE 模型 19. ERNIE-Gen, Chinese: 中文 ERNIE

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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?

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