BERT

を参照すると，以下のようにBEiTから特徴を抽出するコードが書かれている．

from transformers import BeitFeatureExtractor, BeitModelfrom PIL import Imag ...

Hugging faceで文をTokenizeすると元の文のSpan情報が失われてしまう。これにより、NERでラベル付けしたトークンの位置をサブワード分割された文の中で見失ってしまうことがある。この困りごとを解決してくれるのが、ret ...

BERTを用いて文や単語から特徴抽出していると、取り出されたベクトルに出現する数字が、バッチサイズを示しているのか、トークン数を示しているのかなどが分からなくなってしまう。見覚えがあるが何の数字だったか混乱した場合は、「BERT 76 ...

Hugging FaceのTransformersを使って，事前学習済モデルを読み込んで推定させるとタイトルのようなエラーがでることがある．

このエラーはBERTにおけるトークン（サブワード）の最大長512を超えた文が入力 ...