热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 后端 > 正文

从3D张量中提取特定令牌的嵌入

每个训练示例都包含一个句子(标记列表),一个起始标记索引和一个结束标记

每个训练示例都包含一个句子(标记列表),一个起始标记索引和一个结束标记索引。开始和结束索引突出显示了句子中的某些单词。标签为True或False,表示突出显示的单词是否“有趣”。
例如,在此示例中,“新闻”是突出显示的单词。

tokens=["This","news","is","sad"],start=1,end=2,label=1

这是我的模型设置。
句子被馈送到预先训练的bert层,该层返回一个3D张量,其中包含在每个句子中嵌入每个标记的

我想从3D张量中提取每个方言词的高亮词的嵌入,并获取它们的均值,以便可以将其馈送到密集层中,我该怎么做?假设我已经有了3D张量。

我正在使用由tensorflow 2.0提供的keras API。
我是tensorflow的新手,所以非常感谢一个具体的例子。

谢谢!





推荐阅读
  • Gitlab接入公司内部单点登录的安装和配置教程
    本文介绍了如何将公司内部的Gitlab系统接入单点登录服务,并提供了安装和配置的详细教程。通过使用oauth2协议,将原有的各子系统的独立登录统一迁移至单点登录。文章包括Gitlab的安装环境、版本号、编辑配置文件的步骤,并解决了在迁移过程中可能遇到的问题。 ... [详细]
  • 展开全部下面的代码是创建一个立方体Thisexamplescreatesanddisplaysasimplebox.#Thefirstlineloadstheinit_disp ... [详细]
  • 不同优化算法的比较分析及实验验证
    本文介绍了神经网络优化中常用的优化方法,包括学习率调整和梯度估计修正,并通过实验验证了不同优化算法的效果。实验结果表明,Adam算法在综合考虑学习率调整和梯度估计修正方面表现较好。该研究对于优化神经网络的训练过程具有指导意义。 ... [详细]
  • 也就是|小窗_卷积的特征提取与参数计算
    篇首语:本文由编程笔记#小编为大家整理,主要介绍了卷积的特征提取与参数计算相关的知识,希望对你有一定的参考价值。Dense和Conv2D根本区别在于,Den ... [详细]
  • 本文介绍了OpenStack的逻辑概念以及其构成简介,包括了软件开源项目、基础设施资源管理平台、三大核心组件等内容。同时还介绍了Horizon(UI模块)等相关信息。 ... [详细]
  • 本文介绍了如何使用JSONObiect和Gson相关方法实现json数据与kotlin对象的相互转换。首先解释了JSON的概念和数据格式,然后详细介绍了相关API,包括JSONObject和Gson的使用方法。接着讲解了如何将json格式的字符串转换为kotlin对象或List,以及如何将kotlin对象转换为json字符串。最后提到了使用Map封装json对象的特殊情况。文章还对JSON和XML进行了比较,指出了JSON的优势和缺点。 ... [详细]
  • Android实战——jsoup实现网络爬虫,糗事百科项目的起步
    本文介绍了Android实战中使用jsoup实现网络爬虫的方法,以糗事百科项目为例。对于初学者来说,数据源的缺乏是做项目的最大烦恼之一。本文讲述了如何使用网络爬虫获取数据,并以糗事百科作为练手项目。同时,提到了使用jsoup需要结合前端基础知识,以及如果学过JS的话可以更轻松地使用该框架。 ... [详细]
  • 本文介绍了使用Spark实现低配版高斯朴素贝叶斯模型的原因和原理。随着数据量的增大,单机上运行高斯朴素贝叶斯模型会变得很慢,因此考虑使用Spark来加速运行。然而,Spark的MLlib并没有实现高斯朴素贝叶斯模型,因此需要自己动手实现。文章还介绍了朴素贝叶斯的原理和公式,并对具有多个特征和类别的模型进行了讨论。最后,作者总结了实现低配版高斯朴素贝叶斯模型的步骤。 ... [详细]
  • 本文介绍了利用ARMA模型对平稳非白噪声序列进行建模的步骤及代码实现。首先对观察值序列进行样本自相关系数和样本偏自相关系数的计算,然后根据这些系数的性质选择适当的ARMA模型进行拟合,并估计模型中的位置参数。接着进行模型的有效性检验,如果不通过则重新选择模型再拟合,如果通过则进行模型优化。最后利用拟合模型预测序列的未来走势。文章还介绍了绘制时序图、平稳性检验、白噪声检验、确定ARMA阶数和预测未来走势的代码实现。 ... [详细]
  • Python15行代码实现免费发送手机短信,推送消息「建议收藏」
    Python15行代码实现免费发 ... [详细]
  • cs231n Lecture 3 线性分类笔记(一)
    内容列表线性分类器简介线性评分函数阐明线性分类器损失函数多类SVMSoftmax分类器SVM和Softmax的比较基于Web的可交互线性分类器原型小结注:中文翻译 ... [详细]
  • 工作经验谈之-让百度地图API调用数据库内容 及详解
    这段时间,所在项目中要用到的一个模块,就是让数据库中的内容在百度地图上展现出来,如经纬度。主要实现以下几点功能:1.读取数据库中的经纬度值在百度上标注出来。2.点击标注弹出对应信息。3 ... [详细]
  • AstridDAO 专访:波卡稳定币黑马 BAI
    加入Pol ... [详细]
  • Thisworkcameoutofthediscussioninhttps://github.com/typesafehub/config/issues/272 ... [详细]
  • Java容器中的compareto方法排序原理解析
    本文从源码解析Java容器中的compareto方法的排序原理,讲解了在使用数组存储数据时的限制以及存储效率的问题。同时提到了Redis的五大数据结构和list、set等知识点,回忆了作者大学时代的Java学习经历。文章以作者做的思维导图作为目录,展示了整个讲解过程。 ... [详细]
author-avatar
手机用户2502856553
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有