Chinese-BERT-wwm模型的全词掩码预训练技术

需积分: 5 0 下载量 117 浏览量 更新于2024-09-27 收藏 15.64MB ZIP 举报
资源摘要信息:"中文预训练语言模型与Whole Word Masking策略" 在自然语言处理(NLP)领域,预训练语言模型已经成为提高下游任务性能的重要技术手段。特别是对于中文这样的字符语言,预训练模型的设计更是具有其特殊性。标题中提到的“Pre-Training_with_Whole_Word_Masking_for_Chinese_B”指的是针对中文数据集进行预训练的语言模型,并且应用了Whole Word Masking(WWM)策略。这一策略特别适合中文,因为中文是基于词的语言,一个词通常由多个字符组成,这与英语等基于单词的语言不同。 Whole Word Masking是一种预训练技术,它不仅掩盖单个词中的一个字符,而是将整个词作为一个单位进行掩盖,然后让模型预测这个被掩盖的词。这种策略可以促使模型学习到更完整的词表示,因为在中文中,单个字符可能不足以传达完整的语义信息。通过WWM策略,模型可以更好地理解语境和词汇之间的关联。 具体到“Chinese-BERT-wwm”,这是一个专门针对中文语言进行预训练的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型。BERT模型是一个基于Transformer的预训练模型,由Google提出,它通过从大量文本中学习语言表示,为各种NLP任务提供了一个强大的基础。Chinese-BERT-wwm模型则是在BERT的基础上针对中文进行优化的版本,它使用了Whole Word Masking策略来改善对中文文本的理解和表示。 描述中提到的“Chinese-BERT-wwm”实际上是该模型的具体名称,表明这是一个专门针对中文数据集预训练,并且在预训练过程中应用了Whole Word Masking策略的BERT变体。这种模型特别适用于中文NLP任务,例如文本分类、命名实体识别、问答系统等。 在标签“Chinese”中,我们可以看出这个模型的核心特征是专门设计来处理中文文本。这不仅意味着该模型在预训练时使用了中文语料库,而且还意味着它在词汇划分和语言理解方面都针对中文进行了优化。 至于提供的压缩文件名称“DataXujing-Chinese-BERT-wwm-fc18f37”,这似乎是一个特定的文件名,其中可能包含了Chinese-BERT-wwm模型的训练数据集或预训练模型文件。文件名中的“fc18f37”可能是文件的哈希值或版本标识符,用以区分不同的数据集或模型版本。 在实际应用中,Chinese-BERT-wwm模型可以被用来提高各种中文NLP任务的性能。由于它在预训练阶段就考虑到了中文的特点,因此在应用到下游任务时,它能够提供更加准确和丰富的语言特征。此外,该模型还可以通过在特定任务的标注数据上进行进一步的微调,从而实现更加精细的语言理解和生成。 总结而言,Chinese-BERT-wwm是一个专门为中文预训练设计的BERT模型,它通过Whole Word Masking策略改善了中文处理能力,能够为各种中文NLP任务提供强大的基础模型支持。其背后的原理和设计对于理解如何处理和理解中文文本至关重要,同时也为中文NLP社区提供了一个强大的工具。

def DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size,threshold_angle): width = DSM.RasterXSize height = DSM.RasterYSize #计算网格数量 grid_num_y =int(np.ceil(height/grid_size)) grid_num_x =int(np.ceil(width/grid_size)) #初始化遮蔽检测结果矩阵 result = np.ones((grid_num_y,grid_num_x),dtype=bool) #计算每个格网进行遮蔽检测 for i in range(grid_num_y): for j in range(grid_num_x): #当前格网内的点坐标 y_min = i*grid_size y_max = min((i+1)*grid_size,height) x_min = j * grid_size x_max = min((j+1)*grid_size,width) coords = np.argwhere(DSM.ReadAsArray(x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min) > 0) coords[:, 0] += y_min coords[:, 1] += x_min # 构建KD树 tree = cKDTree(coords) # 查询每个点的最邻近点 k = 2 dist, ind = tree.query(coords, k=k) # 计算每个点的法向量 normals = np.zeros(coords.shape) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] normals[l, :] = np.cross(p1 - p2, p1 - DSM.ReadAsArray(p1[1], p1[0], 1, 1)) # 计算每个点的可见性 visibilities = np.zeros(coords.shape[0]) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] angle = np.cross(np.dot(normals[l, :], (p2 - p1) / dist[l, 1])) * 180 / np.pi if angle <= threshold_angle: visibilities[l] = 1 # 判断当前格网是否遮蔽 if np.sum(visibilities) == 0: result[i, j] = False else: result[i, j] = True return result dsm_path = 'C:/yingxiang/output.tif' DSM = gdal.Open(dsm_path) result = DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size=10,threshold_angle=40) print(result)这段代码怎么改可以没有以下错误in method 'BandRasterIONumPy', argument 3 of type 'double'

2023-06-06 上传

def DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size,threshold_angle): ''' 进行基于DSM格网排序的遮蔽检测方法 :param DSM: 输入的数字高程模型 :param grid_size: 格网大小 :param threshold_angle: 实现遮蔽的最大角度 :return: 遮蔽检测结果。True表示不遮蔽,False表示遮蔽 ''' width = DSM.RasterXSize height = DSM.RasterYSize #计算网格数量 grid_num_y =int(np.ceil(height/grid_size)) grid_num_x =int(np.ceil(width/grid_size)) #初始化遮蔽检测结果矩阵 result = np.ones((grid_num_y,grid_num_x),dtype=bool) #计算每个格网进行遮蔽检测 for i in range(grid_num_y): for j in range(grid_num_x): #当前格网内的点坐标 y_min = i*grid_size y_max = min((i+1)*grid_size,height) x_min = j * grid_size x_max = min((j+1)*grid_size,width) coords = np.argwhere(DSM.ReadAsArray(x_min, y_min, x_max - x_min, y_max - y_min) > 0) coords[:, 0] += y_min coords[:, 1] += x_min # 构建KD树 tree = cKDTree(coords) # 查询每个点的最邻近点 k = 2 dist, ind = tree.query(coords, k=k) # 计算每个点的法向量 normals = np.zeros(coords.shape) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] normals[l, :] = np.cross(p1 - p2, p1 - DSM.ReadAsArray(p1[1], p1[0], 1, 1)) # 计算每个点的可见性 visibilities = np.zeros(coords.shape[0]) for l in range(coords.shape[0]): if k == 2: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] else: p1 = coords[l, :] p2 = coords[ind[l, 1], :] angle = np.cross(np.dot(normals[l, :], (p2 - p1) / dist[l, 1])) * 180 / np.pi if angle <= threshold_angle: visibilities[l] = 1 # 判断当前格网是否遮蔽 if np.sum(visibilities) == 0: result[i, j] = False else: result[i, j] = True return result dsm_path = 'C:/yingxiang/output.tif' DSM = gdal.Open(dsm_path) result = DSM_grid_sorting_masking_check(DSM,grid_size=10,threshold_angle=10) print(result.shape)这段代码怎么改可以输出每个点是否被遮蔽

2023-06-06 上传

while (not status): # 用新的缓冲区数据填充缓冲区,并用数据文件填充index_file_data位的循环 while ((buffer_len < lsb_space) and (index_file_data // 8 < len(data_file))): current_buffer += (data_file[index_file_data // 8] >> (index_file_data % 8)) << buffer_len bits_added = 8 - (index_file_data % 8) buffer_len += bits_added index_file_data += bits_added # 从缓冲区中检索下一组lsb空间位 current_data = current_buffer % (1 << lsb_space) current_buffer >>= lsb_space buffer_len -= lsb_space # print (buffer_len) # print ("新的缓冲区的长度: " + str(len(sample_details))) while (index_audio_data < len(sample_details) and sample_details[index_audio_data] == min_masking_sample): new_audio_buffer.append(struct.pack( sample_quality[-1], sample_details[index_audio_data])) index_audio_data += 1 if (index_audio_data < len(sample_details)): current_sample_position = sample_details[index_audio_data] index_audio_data += 1 # print (len(index_audio_data)) absolute_value = 1 if (current_sample_position < 0): current_sample_position = - current_sample_position absolute_value = -1 new_sample = absolute_value * \ ((current_sample_position & masking) | current_data) new_audio_buffer.append(struct.pack( sample_quality[-1], new_sample)) if ((index_file_data // 8 >= len(data_file)) and (buffer_len <= 0)): status = True print(status) #把剩余的样本重新附加到新的音频缓冲区中,该缓冲区将被写入新的音频文件 while (index_audio_data < len(sample_details)): new_audio_buffer.append(struct.pack( sample_quality[-1], sample_details[index_audio_data])) index_audio_data += 1

2023-06-01 上传