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【小白学习PyTorch教程】十五、通过PyTorch来创建一个文本分类的Bert模型
笔者介今天绍一个python库 --- simpletransformers，可以很好的解决高级预训练语言模型使用困难的问题。 simpletransformers使得高级预训练模型（BERT、RoBERTa、XLNet、XLM、DistilBERT、ALBERT、CamemBERT、XLM-RoBERTa、FlauBERT）的训练 from simpletransformers.classification import ClassificationModel # 模型参数 model_args = { "reprocess_input_data 1.4970421879083518} CPU times: user 19min 1s, sys: 4.95 s, total: 19min 6s Wall time: 20min 14s 关于simpletransformers 的官方文档：https://simpletransformers.ai/docs Github链接：https://github.com/ThilinaRajapakse/simpletransformers
1.2K30编辑于 2022-08-18 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
Simple Transformer：用BERT、RoBERTa、XLNet、XLM和DistilBERT进行多类文本分类
GitHub repo: https://github.com/ThilinaRajapakse/simpletransformers 安装 1、从这里(https://www.anaconda.com pip install simpletransformers 用法 让我们看看如何对AGNews数据集执行多类分类。 对于用Simple Transformers简单二分类，参考这里。 你只需为列的文本和标签命名，SimpleTransformers就会处理数据。或者你也可以遵循以下约定： • 第一列包含文本，类型为str。 • 第二列包含标签，类型为int。 （可以在存储库 https://github.com/ThilinaRajapakse/simpletransformers 的utils.py文件中找到InputFeature类） 你还可以包括在评估中要使用的其他指标 Simple Transformers 库：https://github.com/ThilinaRajapakse/simpletransformers 原文链接：https://medium.com
5.3K20发布于 2019-10-31 - 来自专栏机器学习AI算法工程
对话短文本语义匹配-冠军代码
Pretrained-Language-Model 下载并解压, 解压到文件夹 data, 文件夹结构如下: 预训练模型md5 环境准备 torch==1.7.0 transformers=4.3.0.rc1 simpletransformers
1.2K30发布于 2021-10-14 - 来自专栏机器学习初学者精选文章
【NLP】使用Google的T5提取文本特征
from simpletransformers.t5 import T5Modelmodel_args = { "max_seq_length": 196, "train_batch_size 这些更改符合Simpletransformers库接口，用于微调t5，其中主要的附加要求是指定一个“前缀”，用于帮助进行多任务训练（注意：在本例中，我们将重点放在单个任务上，因此前缀不必使用，但是，我们无论如何都会定义它 扩展Featuretools框架非常简单，可以使用Hugging Face transformers和Simpletransformers库。再加上几行代码，精确度就提高了，代码的复杂度也保持不变。
1.9K30发布于 2021-07-29 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
低资源语言的机器翻译
有关更多信息，请访问GitHub Repo：https://github.com/ThilinaRajapakse/simpletransformers。 pip install simpletransformers ! 2021.5.0 import logging import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from simpletransformers.seq2seq
1.5K40发布于 2021-10-27 - 来自专栏DeepHub IMBA
5分钟NLP：快速实现NER的3个预训练库总结
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score from simpletransformers.ner
2.1K40编辑于 2022-03-12 - 来自专栏机器学习AI算法工程
小布助手对话短文本语义匹配
huawei-noah/Pretrained-Language-Model 下载并解压, 解压到文件夹 data, 文件夹结构如下 环境准备 torch==1.7.0 transformers=4.3.0.rc1 simpletransformers
1.6K40编辑于 2022-09-06 - 来自专栏机器学习与统计学
梳理十年Kaggle竞赛，看自然语言处理的变迁史
simple-transformers-introducing-the-easiest-bert-roberta-xlnet-and-xlm-library-58bf8c59b2a3 simple-transformer库的github： https://github.com/ThilinaRajapakse/simpletransformers
73820发布于 2019-12-06 - 来自专栏大数据文摘
从词袋到transfomer，梳理十年Kaggle竞赛，看自然语言处理的变迁史
simple-transformers-introducing-the-easiest-bert-roberta-xlnet-and-xlm-library-58bf8c59b2a3 simple-transformer库的github： https://github.com/ThilinaRajapakse/simpletransformers
69200发布于 2019-11-13 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
从词袋到transfomer，梳理十年Kaggle竞赛，看自然语言处理的变迁史
simple-transformers-introducing-the-easiest-bert-roberta-xlnet-and-xlm-library-58bf8c59b2a3 simple-transformer库的github： https://github.com/ThilinaRajapakse/simpletransformers
53910发布于 2019-12-03 - 来自专栏CDA数据分析师
梳理十年Kaggle竞赛，看自然语言处理的变迁史
simple-transformers-introducing-the-easiest-bert-roberta-xlnet-and-xlm-library-58bf8c59b2a3 simple-transformer库的github： https://github.com/ThilinaRajapakse/simpletransformers
99640发布于 2019-11-27 - 来自专栏新智元
星标破10万！Auto-GPT之后，Transformer越新里程碑
关键词：医疗成像，训练，评估 simpletransformers Simple Transformers让您快速训练和评估Transformer模型。初始化、训练和评估模型只需要3行代码。
84660编辑于 2023-05-22 - 来自专栏自然语言处理
中移集成-首届OneCity编程大赛复盘
index=None) 5.2 模型训练 思想很简单：多模型融合，分类问题本质就是要减少模型差异化 import re import numpy as np import pandas as pd from simpletransformers.classification
74210发布于 2021-01-08 - 来自专栏机器之心
Transformer预训练模型已经变革NLP领域，一文概览当前现状
SimpleTransformers、HappyTransformer、AdaptNLP 等则构建于 Transformer 软件库之上，可让用户仅使用少量代码就实现更轻松的训练和评估。
1.5K60发布于 2021-10-26
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