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bert中文文本摘要代码(2)_微调bert训练文本摘要
作者:我家自动化 | 2024-07-19 11:25:01
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微调bert训练文本摘要
bert中文文本摘要代码
写在最前面
关于BERT
使用transformers库进行微调
model.py
自定义参数
激活函数
gelu
swish
定义激活函数字典
BertConfig类
参数配置
vocab_size_or_config_json_file
from_dict方法(from_json_file时调用)
from_json_file方法
一系列方法
BertEmbeddings类:embeddings层
构造函数(重点之一、bert表征由三部分组成:对应的token,分割和位置 embeddings)
forward方法(三个表征相加)
BertSelfAttention类:自注意力
构造函数
transpose_for_scores方法(forward中调用)
forward方法
自注意力机制
第一步 对编码器的每个输入向量都算一个query、key、value向量
第二步 计算注意力得分
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第四步 将结果扔进softmax计算,使结果归一化
第五步 将每个value向量乘以注意力分数
第六步 将上一步的结果相加,输出本位置的注意力结果
用矩阵计算self-attention
代码
BertSelfOutput类:BertSelfAttention层的输出处理部分
构造函数
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代码
BertEncoder类:多层Transformer编码器
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BertPredictionHeadTransform类:对最后一个隐藏状态进行变换,以准备进行下游任务
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BertOnlyMLMHead类:MLM任务
BertOnlyNSPHead类:NSP任务
BertPreTrainingHeads类:MLM和NSP
BertPreTrainedModel类:加载预训练的BERT模型
构造函数
初始化权重
from_pretrained方法:从预训练模型加载权重和配置文件,并实例化BERT模型
BertModel类:BERT模型
构造函数
forward方法
BertForPreTraining类
构造函数
forward方法
BertForSeq2Seq类:BERT模型进行文本编码+下游序列到序列的任务
构造函数
forward方法
笔记
BERT训练任务
P5 RNN理论及相关变体讲解
P6 seq2seq理论讲解 + P7 seq2seq存在的问题
P8 注意力机制理论讲解 + P9 注意力机制数学公式讲解
P10 引出self-attention的两个问题
P11 self-attention理论讲解
P12 self-attention数学理论讲解
P13 Multi-head-self-attention理论讲解
P14 Transformer理论讲解
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