基于BERT预编码器的高效词汇简化技术

Python
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资源摘要信息:"BERT-LS:使用预编码器进行词汇简化" 知识点详细说明： 1. 词汇简化（LS）技术概念 词汇简化是自然语言处理领域中的一个应用，它旨在将文本中的复杂词汇替换为同义的简单词汇。这对于提高文本的可读性、易懂性以及对特定用户群体（如儿童或非母语人士）的友好性至关重要。传统的词汇简化方法依赖于词汇替换库或人工编写的规则集，但这些方法往往无法很好地适应上下文变化。 2. 无监督的词汇简化方法局限性 文档中提到的无监督词汇简化方法，通常只依赖于复杂的单词本身进行简化，而不考虑单词所在句子的上下文。这可能导致简化后的句子失去原有的衔接和连贯性，从而产生不符合语境的虚假候选替代词。 3. BERT预训练模型的介绍 文档中提出了一种基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的词汇简化方法。BERT是一个由谷歌开发的预训练模型，它通过双向的深度神经网络来理解语言的上下文信息。BERT在多种自然语言处理任务中取得了突破性成果，它能够生成更为精细和具有上下文一致性的语言表示。 4. BERT-LS方法的具体实施 提出的方法涉及到将含有复杂词汇的句子输入到BERT预训练模型的“遮蔽语言模型”中。在这个过程中，复杂的词汇被“遮蔽”（即用特殊标记替换），BERT模型尝试预测这些遮蔽的词汇，从而生成一组候选的简单词汇。由于模型考虑了整个句子的上下文，因此这些候选词汇更可能与句子保持连贯性。 5. 实验结果与标准LS基准 文档中提到的实验结果表明，该基于BERT的方法在标准的词汇简化基准上取得了显著的性能提升。这证明了利用上下文信息进行词汇替换的有效性，并且展示了BERT模型在此类任务上的优越性。 6. 技术实现细节 文档还提到了使用特定版本的Python（3.5或更高版本）以及PyTorch框架（版本1.0.1）来实现该方法。PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等任务。文档指出了“LSBert1.0”和“LSBert2.0”两个版本，这些版本需要提供句子和复杂词汇作为输入进行模型的微调（fine-tuning）。 7. FastText与词嵌入预训练 在技术实现部分，文档提到了使用FastText训练的词嵌入。FastText是Facebook开发的用于学习文本表示和句子分类的库，它能够处理单词级别的嵌入，并且能够理解单词内部的结构。FastText使用子词信息（subword information），使得模型能够更好地理解单词的不同形式和语义关系。 8. 资源文件列表说明 最后，文档中提到了压缩包子文件的文件名称列表“BERT-LS-master”，这表明相关代码、模型和实验数据可能被组织在一个名为“BERT-LS-master”的文件夹内，供开发者下载和使用。 以上内容涉及了词汇简化的目的、无监督简化方法的局限、BERT模型的特性及优势、基于BERT的词汇简化方法实施细节、实验结果和基准的比较、技术实现的相关技术和框架、以及提供给开发者的资源文件说明。这些知识点构成了BERT-LS方法的理论基础和技术实践，为开发者提供了一个能够实现高效词汇简化的方案。

Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks下载

2024-03-21 上传
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Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch:使用Bert，ERNIE，进行中文文本分类

2024-04-24 上传
数据预处理：在使用Bert和ERNIE进行中文文本分类之前，需要进行数据预处理。主要包括分词、标记化、词向量映射等步骤。你可以选择使用Python库如jieba对中文文本进行分词，并将每个词语映射到预训练模型的词向量中。...

bert-base-uncased 预训练模型

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bert-serving-start : 无法将“bert-serving-start”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写，

2023-08-14 上传
另外，你也可以参考引用中的命令行示例，以确保正确使用了"bert-serving-start"命令。希望这些信息能够帮助你解决问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3 #### 引用[....

-bash: start: command not found

2024-01-11 上传
你可以使用以下命令来安装bert-serving： ```shell pip install bert-serving-server ``` 安装完成后，你可以使用以下命令来启动bert-serving服务： ```shell bert-serving-start -model_dir /path/to/model -num...

raise EnvironmentError(msg) OSError: Model name './prev_trained_model/bert-base-chinese/' was not found in model name list (bert-base-uncased, bert-large-uncased, bert-base-cased, bert-large-cased, bert-base-multilingual-uncased, bert-base-multilingual-c

2023-07-11 上传
很抱歉，看起来你在使用一个不存在的模型名称"./prev_trained_model/bert-base-chinese/"。请确保你正在使用正确的模型名称。目前提供的模型名称有: bert-base-uncased, bert-large-uncased, bert-base-cased, bert-...

from flask import Flask, request, jsonify import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import logging app = Flask(name) logging.basicConfig(level=logging.INFO) tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=2) model.eval() @app.route('/classify', methods=['POST']) def classify(): try: text = request.json['text'] inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt') outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits probabilities = torch.softmax(logits, dim=1) predicted_label = torch.argmax(probabilities, dim=1).item() if predicted_label == 0: result = '负面' else: result = '正面' logging.info(f'Text: {text}, Result: {result}') return jsonify({'result': result}) except Exception as e: logging.error(f'Error: {e}') return jsonify({'error': str(e)}) if name == 'main': app.run()这个是我的py代码，同一文件夹下，有一个html代码，叫做classify.html，代码如下：<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>BERT文本分类</title> <style> body { font-family: Arial, sans-serif; } h1 { text-align: center; } form { margin: 0 auto; width: 50%; text-align: center; } label { display: block; margin-top: 20px; } input[type="text"] { width: 100%; padding: 10px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 4px; box-sizing: border-box; } input[type="submit"] { background-color: #4CAF50; color: white; padding: 10px 20px; border: none; border-radius: 4px; cursor: pointer; } input[type="submit"]:hover { background-color: #45a049; } #result { margin-top: 20px; padding: 10px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 4px; background-color: #f2f2f2; } </style> </head> <body>

BERT文本分类

<form> <label for="text">请输入文本：</label> <input type="text" id="text" name="text"> <input type="submit" value="提交"> </form>
<script> const form = document.querySelector('form'); const resultDiv = document.querySelector('#result'); form.addEventListener('submit', (event) => { event.preventDefault(); const text = document.querySelector('#text').value; fetch('/classify', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({text: text}) }) .then(response => response.json()) .then(data => { resultDiv.innerHTML =

分类结果：${data.result}

; }) .catch(error => { resultDiv.innerHTML =

出错了：${error.message}

; }); }); </script> </body> </html>，请问为什么打开后有问题呢，帮我解决一下，优化下代码
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model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=2) model.eval() @app.route('/classify', methods=['POST']) def classify(): try: text = request.form['text'] ...

linux 安装bert-as-service

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