Transformers》

Spark MLlib机器学习开发指南(3)--Pipelines

目录管道(Pipeline)主要概念DataFramePipeline组件转换器(Transformers)估计器管
xcrossed·2020-03-24 18:15

代码补全快餐教程(2) - 预训练模型的加载和使用

代码补全快餐教程(2)-预训练模型的加载和使用上一节我们用30多行代码建立了一个强大的补全模型，让大家对于transformers库有了个感性的认识。下面我们开始补课，更深入到了解下发生在幕后的故事。
Jtag特工·2020-03-09 07:03

《暴走洛杉矶》笔记（十九）

好啦言归正传，跟着老师一起回顾今日内容吧~一、【语言知识梳理】1.way作副词视频截图如果你是变形金Transformers的迷弟迷妹，那来到UniversalSt
午后窗台的猫·2020-02-10 08:46

变形金刚5观后感受

《变形金刚：最后的骑士》作为伟大Transformers系列的第五部，被大部分观众批评的体无完肤，很大一部分就是它抛弃了太多以前的优点，惹人吐槽。
Andy_a577·2020-02-02 12:05

PyTorch-Transformers:最先进的自然语言处理库(附带python代码)

借助于被HuggingFace称为PyTorch-Transformers目前最先进的NLP
人工智能遇见磐创·2020-01-05 05:36

andersao/l5-repository实践记录

[y|N](yes/no)[no]:yApp\Transformers\ArticleTransformerPresentercreatedsuccessfully.WouldyouliketocreateaTransformer
某不科学的XX·2020-01-03 06:55

Bert (Bi-directional Encoder Representations from Transformers) Pytorch 源码解读（一）

前言Bert(Bi-directionalEncoderRepresentationsfromTransfromers)预训练语言模型可谓是2018年NLP领域最耀眼的模型，看过很多对Bert论文和原理解读的文章，但是对Bert源码进行解读的文章较少，这篇博客有一份TensorFlow版本的Bert源码解读，这里来对Pytorch版本的Bert源码记录一份“详细”注释。这份基于Pytorch的Be
zjrn·2019-12-27 15:39

不老神话，《变形金刚5最后的骑士》

《变形金刚》是历史上最成功的商业动画之一，它在玩具市场和音像市场上取得的成功是空前巨大的，以至于80年代一度风靡全球，在亚欧美等多个国家都兴起了一股“变形金刚”热，让“transformers”成为全世界家喻户晓的名词
时光继·2019-12-26 12:39

无论变形多少次，最辉煌的机甲仍然属于你们

Transformers这个明明很熟悉的种族却让我们感到了无比的陌生。
北_棠·2019-12-18 03:00

多图带你读懂 Transformers 的工作原理

HowTransformersWork作者|GiulianoGiacaglia翻译|胡瑛皓校对|酱番梨审核|约翰逊·李加薪整理|立鱼王原文链接：https://towardsdatascience.com/transformers
AI研习社·2019-12-13 02:04

中美合拍，把我笑到头掉

英文名，《NEZHA:TRANSFORMERS》。活久见。曾经，我们还以为它只是古老的传言。没想到它说到做到。今天午饭时间，Sir没把持住自己的好奇心，点开。看完了。来。
Sir电影·2019-12-11 00:00

BERT-中文-Classifier-实战

BERT-中文-Classifier-实战目录[单标签]bert(google-research)pytorch-pretrained-bert(pypi)transformers(huggingface
ziuno·2019-12-04 17:42

手把手教你用Pytorch-Transformers——实战（二）

本文是《手把手教你用Pytorch-Transformers》的第二篇，主要讲实战手把手教你用Pytorch-Transformers——部分源码解读及相关说明（一）使用PyTorch的可以结合使用Apex
那少年和狗·2019-12-02 11:00

手把手教你用Pytorch-Transformers——部分源码解读及相关说明（一）

一、简介Transformers是一个用于自然语言处理（NLP）的Python第三方库，实现Bert、GPT-2和XLNET等比较新的模型，支持TensorFlow和PyTorch。
那少年和狗·2019-11-27 20:00

Cineplex免费电影日

放映电影如下：SherlockGnomes(2018)Daddy’sHome2(2017)Transformers:
爱承·2019-11-27 18:30

情感识别难？图神经网络创新方法大幅提高性能

随着诸如Attention和Transformers之类新发明的出现，BERT和XLNet一次次取得进步，使得文本情感识别之类的等任务变得更加容易。
AI科技大本营·2019-11-06 21:26

年轻人对於恐怖的感受有多深？

年假期间我找了两部连载卡通来看，一个是由「CartoonNetwork」出品的小短篇《花园墙外》（Overthegardenwall），一个是由「Hub」（现DiscoveryFamily）出品的长篇大作《变形金刚：领袖之征》（Transformers
空心二胡·2019-10-31 22:33

Simple Transformer：用BERT、RoBERTa、XLNet、XLM和DistilBERT进行多类文本分类

作者|ThilinaRajapakse译者|Raku编辑|夕颜出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）【导读】本文将介绍一个简单易操作的Transformers库——SimpleTransformers
AI科技大本营·2019-10-28 19:48

这是标星15000+ Transformers库的运行结果

utm_source=aicamp作者|LysandreDebut译者|陆离出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）【导语】自然语言处理预训练模型库Transformers实现了几种用于NLP任务的最先进的
AI科技大本营·2019-10-22 13:46

CSS3——2D变形和3D变形

变形转换transformtransform变换变形的意思《transformers变形金刚》移动translate(x,y)translate移动平移的意思 transla
superjishere·2019-10-22 11:00

用深度学习做命名实体识别(六)-BERT介绍

可以理解为一种以Transformers为主要框架的双向编码表征模型。所以要想理解BERT的原理，还需要先理解什么是Transformers。
程序员一一涤生·2019-10-10 12:00

BERT论文解读

论文标题Bert：BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers一种从Transformers模型得来的双向编码表征模型。论
程序员一一涤生·2019-10-10 10:00

基于transformers BERT预训练模型问答系统(农行知道)

农行知道问答系统该项目是基于hunggingfacetransformersBertSequenceClassification模型,使用BERT中文预训练模型,进行训练.模型源码可以参考我的github:QABot模型使用和结果BERT中文预训练模型和数据集可以从百度云盘下载pytorch_model.bin提取码:y7t6其中,train.csv和dev.csv是通过切分nonghangzhi
m0_37531129·2019-10-05 16:09

transformers中GLUE各个任务所用的评估方法

记录一下transformers中GLUE各个任务所用的评估方法任务名字内容类型评估方法CoLA语言可接受性语料库.分类人物,预测一个句子是否是acceptable.基于单个句子的分类任务mccSST-
m0_37531129·2019-10-04 09:05

解析pytorch_transformer之model_bert.py

pytorch_transformers包含BERT,GPT,GPT-2,Transfo-XL,XLNet,XLM等多个模型，并提供了27个预训练模型。
JL_Jessie·2019-09-28 13:15

解析pytorch_transformer之tokenization_bert.py

pytorch_transformers包含BERT,GPT,GPT-2,Transfo-XL,XLNet,XLM等多个模型，并提供了27个预训练模型。
m0_37531129·2019-09-28 10:04

通过 Dockerfile build镜像 挂载宿主机目录 及 一个有意思的bug

1通过Dockerfile构建docker镜像dockerbuild-ttransformers_docker.说明:通过dockerbuild构建镜像，参数-t表示镜像的tag，transformers_docker
chvalrous·2019-09-27 17:22

GitHub万星NLP资源大升级：实现Pytorch和TF深度互操作，集成32个最新预训练模型...

刚刚，抱抱脸（HuggingFace）团队，放出了transformers2.0版本。一方面，实现了TensorFlow2.0和PyTorch之间的深度互操作性。
QbitAl·2019-09-27 13:26

【自然语言处理】PyTorch-Transformers预训练模型库的简单了解

文章目录前言一、说明二、什么是PyTorch-Transformers三、安装PyTorch-Transformers3.1命令：`pipinstallpytorch-transformers`安装四、
贾继康·2019-09-16 20:44

Bert提取句子特征（pytorch_transformers）

本文主要讲如何调用pytorch_transformers这个包来提取一个句子的特征。
千里驰援李天霞·2019-09-15 20:20

盘点当下大热的7大Github机器学习创新项目

最顶尖的Github机器学习项目1.PyTorch-Transformers（NLP）传送门：https://github.com/huggingfac
读芯术·2019-09-15 12:00

NLPer，你知道最近很火的自然语言处理库么？

译者|Arno来源|AnalyticsVidhya【磐创AI导读】：本文介绍了最先进的自然语言处理库——PyTorch-Transformers，欢迎大家转发、留言。
磐创 AI·2019-09-09 21:46

最先进模型指南：NLP中的Transformers如何运作？

全文共5257字，预计学习时长11分钟或更长通过阅读本篇文章，你将理解：·NLP中的Transformer模型真正改变了处理文本数据的方式。·Transformer支持NLP的最新变化，包括谷歌的BERT。·了解Transformer的运作规律，如何进行语言建模、序列到序列建模以及如何构建Google的BERT模型。下面，我们开始学习吧！图片来源：pexels/DominikaRoseclay当前
读芯术·2019-07-25 11:46

系统学习NLP（二十六）--BERT详解

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/48612853前言BERT（Bidirectional Encoder Representationsfrom Transformers
Eason.wxd·2019-07-24 10:50

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language

BERT:BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers1.创新点BERT旨在通过联合调节所有层中的左右上下文来预先训练来自未标记文本的深度双向表示。2.Bert总共分两步：pre-training：在预训练期间，模型在不同的预训练任务上训练未标记的数据。fine-tuning：对于微调，首先使用预先训练的参数初始化BERT模型，并使用来自下
ZJWANGER·2019-07-23 21:58

Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context翻译

原文链接：https://arxiv.org/pdf/1901.02860.pdfgithub:https://github.com/kimiyoung/transformer-xl摘要Transformers
nopSled·2019-07-05 10:51

mule优点和缺点

mulesoft/mule2.丰富的connector，可以通过不同的形式来连接各个系统JMS、WebService、JDBC、HTTP等3.components(组件)很多，可选的处理数据方式多4.transformers
jiazhipeng12·2019-06-27 18:04

mule优缺点和MEL

mulesoft/mule2.丰富的connector，可以通过不同的形式来连接各个系统JMS、WebService、JDBC、HTTP等3.components(组件)很多，可选的处理数据方式多4.transformers
贾小仙·2019-06-24 18:00

《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》浅析

摘要从题目上就可以看出此篇论文的内容，如下目的：LanguageUnderstanding，此结构是服务与语言理解方式：DeepBidirectionalTransformers，采用的方式是深度双向Transformers
SummerHmh·2019-06-12 18:16

XXX cannot be cast to java.util.Map

如下面的命名查询希望返回数据行为typeClass类型query.setResultTransformer(Transformers.aliasToBean(McnInfoVo.class));returnquery.getResultList
Super-Henry·2019-05-28 18:30

BERT中文翻译及相关实践代码

BERTPre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding的中文翻译https://yuanxiaosc.github.io/2018/12/25/Bidirectional_Encoder_Representations_Transformers
zerowl·2019-05-23 11:48

论文笔记《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》

Abstract介绍了一种新的语言表示模型BERT，它代表Transformers的双向编码器表示。与最近的语言表达模型不同，BERT是预先训练深层双向表示，通过联合调节所有层中左右的上下文。
FishSugar·2019-05-21 16:45

NAACL 2019 | BERT : 深度双向Transformers预训练语言模型

得益于互联网上的大量语料，预训练语言模型可以大幅度地提高众多下游NLP任务的性能指标。预训练模型用于这些任务主要有两种方式，一种方式是基于feature的（例如：2018年的ELMo），另外一种是与下游NLP模型进行finetune的（例如：GPT,GenerativePre-trainedTransformer）。ELMo和GPT都是只使用了单向的语言模型去学习通用的语言表示。本文的主要工作就是
a609640147·2019-04-28 19:07

NLP谷歌BERT模型深度解析《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》

目录1.背景2.什么是Bert？3.论文内容《BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》：3.1第一个步骤——任务1:MaskedLM3.2第二个步骤——任务2：下一句预测4.BERT模型对NLP的影响5.其他模型5.1ELMo5.2ULMFiT5.3GPT5.4BERT参考文献BERT项目地址
满腹的小不甘·2019-04-18 10:47

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

arxiv.org/pdf/1810.04805.pdfBERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding深度双向Transformers
DarrenXf·2019-04-10 15:15

JPa查询后返回的是Map是怎么转化为JavaBean

还有一个是通过Transformers.aliasToBean(Classclazz)来格式化的，我我们想到的最方便的应该是第三个，能给我们返回实体类的集合
DarlingGao·2019-02-26 11:36

JPa查询后返回的是Map是怎么转化为JavaBean

还有一个是通过Transformers.aliasToBean(Classclazz)来格式化的，我我们想到的最方便的应该是第三个，能给我们返回实体类的集合
DarlingGao·2019-02-26 00:00

Transformer-XL: Unleashing the Potential of Attention Models

其中一个解决方法就是使用Transformers，Trans
weixin_34278190·2019-02-13 04:49

Transformer-XL: Unleashing the Potential of Attention Models

其中一个解决方法就是使用Transformers，Transformers允许数据单元直接连接，可以更好的捕获远距离的数据关系。但是，在语音模型中，Tran
醇岩·2019-02-13 00:00

Bert：论文阅读-BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

摘要：我们引入了一种名为BERT的语言表示模型，它代表Transformers的双向编码器表示（BidirectionalEncoderRepresentations）。
BruceCheen·2019-01-31 15:46
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