命名實體識別之使用tensorflow的bert模型進行微調
我們知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多內容，在進行微調時有許多部分都是我們用不到的，我們需要截取一些用到的部分，使得我們能夠更容易進行擴展，接下來本文將進行一一講解。 1、需要的文件 tokenization.py：用於對數據進行處理，主要是分詞 ...
原文：命名實體識別之動態融合不同bert層的特征（基於tensorflow）
輸出： 說明： bert中文base版總共有 層，也就是每一層都可以輸出相應的特征，我們可以使用model.all encoder layers來獲取，然后我們將每一層的 維度的特征映射成 維，對每一個特征進行最后一個維度的拼接后經過softmax層，得到每一層特征相對應的權重，最后經過 batchsize,max len, , batchsize,max len, , ，得到 batchszi ...
2020-12-13 14:41 0 731 推薦指數：
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