Transformers 是为 Jax、PyTorch 和 TensorFlow 打造的先进的自然语言处理。Transformers 提供了数以千计的预训练模型，支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨让最先进的 NLP 技术人人易用。
Transformers 提供了便于快速下载和使用的API，让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过 model hub 与社区共享。同时，每个定义的 Python 模块均完全独立，方便修改和快速研究实验。
Transformers 支持三个最热门的深度学习库： Jax, PyTorch and TensorFlow — 并与之无缝整合。你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。
你可以直接在模型页面上测试大多数 model hub 上的模型。官方也提供了 私有模型托管、模型版本管理以及推理API。
一些例子：
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BlueStragglers 分享技术成长的快乐 近期项目用到了 Transformers。然而，配置过程中发生了不少问题，好在通过查阅各种论坛（CSDN，Github Issues, Huggingface Discuss, StackOverflow …），最后都解决了。 在这里将问题记录一下，方便后面大家配置。 1. OSError: Unable to load weights from
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我们来学习一下 Hugging Face Transformers 这个很方便的NLP library。本节我们首先看一下官方的 Quick Tour: https://huggingface.co/transformers/quicktour.html# Pipeline 官方的解释从pipeline开始。它把所有的东西全部打包到了一起为一个端到端的工具，对初学者非常友好。好，首先加载pipel
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下载地址可以在transformers库对应的 ../site-packages/transformers/中找到 pytorch_model.bin, config.json, vocab.txt分别在configuration_bert.py，modeling_bert.py，tokenization_bert.py中 关于如何找到库在本地的路径，可以查看另一篇博客https://blog.c
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Hugging Face Transformers是一个基于PyTorch和TensorFlow的开源库，用于实现各种预训练的Transformer模型。下面是一个使用Hugging Face Transformers实现文本分类任务的代码示例： from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import
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文本分类 文本分类任务在实际工作中很常见，一般是多分类和多标签分类。多标签分类的内容参见博客https://blog.csdn.net/weixin_42223207/article/details/115036283。本文是以用hugging face的Transformers实现文本分类，采用的框架是tensorflow==2.4.0。本文的内容大致如下： 数据处理 模型 模型训练 模型预测
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命名实体识别 命名实体识别(NER)是自然语言处理的基本任务之一，通常从文本中抽取出时间，地点，组织机构，人物等实体。目前大部分命名实体识别工作都是基于预训练模型上微调实现的。本博客是基于hugging face的Transformers实现的，框架采用的是tensorflow==2.4.0。 数据特征 利用transformers中的BertTokenizer构建数据特征，包括input_ids
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transformers API参考链接：https://huggingface.co/docs/transformers/v4.21.2/en/training train.py from datasets import load_dataset from transformers import AutoTokenizer,AutoConfig from transformers import
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PyTorch 自然语言处理（Natural Language Processing with PyTorch 中文版）
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主要内容 前言 课程列表 推荐学习路线 数学基础初级 程序语言能力 机器学习简介 自然语言学习初级 数学和机器学习知识补充 自然语言处理中级 自然语言处理专项领域学习 前言 我们要求把这些课程的所有Notes,Slides以及作者强烈推荐的论文看懂看明白，并完成所有的老师布置的习题，而推荐的书籍是不做要求的，如果有些书籍是需要看完的，我们会进行额外的说明。 课程列表 课程 机构 参考书 Notes
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知识图谱 接口: nlp_ownthink 目标地址: https://ownthink.com/ 描述: 获取思知-知识图谱的接口, 以此来查询知识图谱数据 限量: 单次返回查询的数据结果 输入参数 名称 类型 必选 描述 word str Y word="人工智能" indicator str Y indicator="entity"; Please refer Indicator Info
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这是一本关于自然语言处理的书。所谓“自然语言”，是指人们日常交流使用的语言，如英语，印地语，葡萄牙语等。
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在本章中，我们以第六章和第七章讨论的序列建模概念为基础，将它们扩展到序列到序列建模的领域，其中模型以一个序列作为输入，并产生另一个可能不同长度的序列作为输出。序列对序列问题的例子随处可见。例如，给定一封电子邮件，我们可能希望预测响应。给出一个法语句子，预测它的英语翻译。或者，给定一篇文章，写一篇摘要。我们还讨论了序列模型的结构变体，特别是双向模型。为了最大限度地利用序列表示，我们介绍了注意机制并对
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自然语言处理怎么学？ 先学会倒着学，倒回去看上面那句话：不管三七二十一先用起来，然后再系统地学习 nltk是最经典的自然语言处理的python库，不知道怎么用的看前几篇文章吧，先把它用起来，最起码做出来一个词性标注的小工具 自然语言处理学什么？ 这门学科的知识可是相当的广泛，广泛到你不需要掌握任何知识就可以直接学，因为你不可能掌握它依赖的全部知识，所以就直接冲过去吧。。。 话说回来，它到底包括哪些
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自然语言处理之序列模型 - 小象学院 解决 NLP 问题的一般思路 这个问题人类可以做好么？ - 可以 -> 记录自己的思路 -> 设计流程让机器完成你的思路 - 很难 -> 尝试从计算机的角度来思考问题 NLP 的历史进程 规则系统 正则表达式/自动机 规则是固定的 搜索引擎 “豆瓣酱用英语怎么说？” 规则：“xx用英语怎么说？” => translate(XX, English)
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我正在启动一个以情绪分析为中心的项目。具体来说，我们将对Twitter、Facebook、YouTube和其他社交网络数据进行情绪分析。 我知道Apache的OpenNLP。它看起来很棒，但我认为它对于我想做的事情来说有点重量级，除了它对Hadoop等的依赖。我以前没有使用过它，我对它的评估可能是错误的。 我在这个网站的其他地方看到过斯坦福NLP。我似乎无法从这个图书馆得到一个好的起点；一种教程。