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2024年3月13日发(作者：spring构造方法注入bean)
中文基于transformer的文本特征提取
基于 Transformer 的文本特征提取是一种在自然语言处理
（NLP）中常用的技术，它可以帮助我们从文本数据中提取出有意义
的特征，以便用于后续的任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。
以下是一个基于 Transformer 的文本特征提取的示例代码：
```python
import torch
import transformers
from transformers import BertTokenizer, BertModel
def extract_features(texts):
# 加载预训练的 BERT 模型和 tokenizer
tokenizer
_pretrained('bert-base-uncased')
model
_pretrained('bert-base-uncased')
# 将输入文本转换为 BERT 的输入格式
input_ids = _encode_plus(texts,
=
=
add_special_tokens=True, padding=True, return_tensors='pt')
# 使用 BERT 模型提取特征
outputs = model(input_ids)
# 获取特征向量
last_hidden_state = _hidden_state
# 输出特征向量的形状
print("特征向量形状:", last_hidden_)
# 可以根据需要进一步处理特征向量
# ...
if __name__=="__main__":
# 假设有一些文本数据
texts = ["这是一个测试文本", "另一个测试文本用于特征提
取"]
# 提取文本特征
extract_features(texts)
```
上述代码是一个基于 Transformer 的文本特征提取的示例。它
使用了预训练的 BERT（Bidirectional Encoder Representations
from Transformers）模型来提取文本特征。
首先，我们加载了预训练的 BERT 模型和 tokenizer。
tokenizer 用于将文本转换为 BERT 模型的输入格式，添加特殊代
币并进行填充。模型则是用于提取特征的 BERT 模型。
然后，我们将输入文本转换为 BERT 的输入格式，并使用模型
提取特征。特征提取的结果是模型的最后一个隐藏状态
（last_hidden_state），它是一个特征向量。
最后，我们输出特征向量的形状，以便查看特征的维度。你可以
根据需要进一步处理特征向量，例如用于文本分类、情感分析等任务。
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