【源码】基于BERT模型的相似度计算与文本处理系统

项目简介

本项目是基于BERT预训练模型搭建的相似度计算系统，可处理自然语言文本数据。多个文件协同工作，构成了完整的文本处理与相似度计算流程。

项目的主要特性和功能

1. 配置文件（args.py）：设置模型训练相关参数，涵盖路径、训练参数以及GPU资源等方面。
2. 建模文件（modeling.py）：定义BERT模型的主要结构与配置，包含BertConfig类和BertModel类。
3. 优化文件（optimization.py）：确定模型训练时的优化策略，包括学习率衰减、预热策略以及自定义Adam优化器。
4. 相似度计算（similarity.py）：加载预训练的BERT模型进行相似度计算，具备数据预处理、模型加载、训练和评估等功能。
5. 文本处理（tokenization.py）：提供文本处理功能，如字符编码转换、词汇加载、序列转换和分词等。

安装使用步骤

安装依赖库

通过pip安装项目所需依赖库，例如TensorFlow等。

配置参数

根据实际需求修改args.py文件中的相关参数，如路径、训练参数等。

数据准备

准备训练数据，并按照项目要求的数据格式进行组织。

运行程序

运行similarity.py文件中的main函数，开展模型的训练和相似度计算。

注意事项

1. 项目代码基于特定版本的TensorFlow编写，需确保使用的TensorFlow版本与代码要求一致。
2. 运行程序前，要下载预训练的BERT模型并放置在正确路径下。
3. 根据实际数据集情况，可能需要调整模型的配置参数和优化策略。
4. 项目代码虽已测试，但实际使用中可能出现问题，建议查阅相关文档或寻求技术支持。

下载地址

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