BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言表示模型，它能够捕捉到语言中的双向上下文信息。BERT 解析器则是对 BERT 模型的进一步应用，用于从文本中提取结构化信息。

简介

BERT 解析器主要用于以下场景：

  • 文本分类
  • 情感分析
  • 命名实体识别
  • 问答系统

使用方法

以下是一个简单的 BERT 解析器使用示例：

from transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification
import torch

# 初始化模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertForTokenClassification.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 加载文本
text = "BERT 解析器是一种强大的文本处理工具。"

# 分词
tokens = tokenizer.tokenize(text)

# 转换为模型输入格式
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
input_ids = torch.tensor([input_ids])

# 预测
outputs = model(input_ids)

# 获取预测结果
predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1)

# 输出结果
for token, prediction in zip(tokens, predictions):
    print(f"{token}: {tokenizer.get_token_type_ids_from_ids([prediction])[0]}")

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BERT
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