UER-py
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添加额外专业词汇
我有一些专业词汇想添加进词典。 google_zh_vocab.txt 里面有100个空位,但是这个数量远远达不到需求。不知道我如果想添加成千上万的专业词汇该怎么办?
在这个回答中看到,在词典中加新词是可以的 https://github.com/google-research/bert/issues/9
(b) Append it to the end of the vocab, and write a script which generates a new checkpoint that is identical to the pre-trained checkpoint, but but with a bigger vocab where the new embeddings are randomly initialized (for initialized we used
tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.02)). This will likely require mucking around with sometf.concat()andtf.assign()calls.
但是具体怎么做我也不太懂。
所以,不知道UER-py能否考虑加入附加词典的功能呢?
您好 使用scritps文件夹下面的dynamic_vocab_adapter.py就可以 这个脚本会根据旧的词典和新的词典的区别修改embedding层和softmax前一层,从而得到新的预训练模型 新的词对应的向量会随机初始化 然后我们可以在新的预训练模型基础上增量预训练或者微调