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3c84d219
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3月 26, 2019
作者:
Y
Yibing Liu
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10 deletion
+12
-10
BERT/model/bert.py
BERT/model/bert.py
+1
-1
ERNIE/finetune/sequence_label.py
ERNIE/finetune/sequence_label.py
+10
-8
ERNIE/model/ernie.py
ERNIE/model/ernie.py
+1
-1
未找到文件。
BERT/model/bert.py
浏览文件 @
3c84d219
...
...
@@ -115,7 +115,7 @@ class BertModel(object):
self_attn_mask
=
fluid
.
layers
.
matmul
(
x
=
input_mask
,
y
=
input_mask
,
transpose_y
=
True
)
self_attn_mask
=
fluid
.
layers
.
scale
(
x
=
self_attn_mask
,
scale
=
1000.0
,
bias
=-
1.0
,
bias_after_scale
=
False
)
x
=
self_attn_mask
,
scale
=
1000
0
.0
,
bias
=-
1.0
,
bias_after_scale
=
False
)
n_head_self_attn_mask
=
fluid
.
layers
.
stack
(
x
=
[
self_attn_mask
]
*
self
.
_n_head
,
axis
=
1
)
n_head_self_attn_mask
.
stop_gradient
=
True
...
...
ERNIE/finetune/sequence_label.py
浏览文件 @
3c84d219
...
...
@@ -156,17 +156,19 @@ def chunk_eval(np_labels, np_infers, np_lens, tag_num, dev_count=1):
infer_index
=
0
label_index
=
0
while
label_index
<
len
(
label_chunks
)
and
infer_index
<
len
(
infer_chunks
):
if
infer_chunks
[
infer_index
][
"st"
]
<
label_chunks
[
label_index
][
"st"
]:
while
label_index
<
len
(
label_chunks
)
\
and
infer_index
<
len
(
infer_chunks
):
if
infer_chunks
[
infer_index
][
"st"
]
\
<
label_chunks
[
label_index
][
"st"
]:
infer_index
+=
1
elif
infer_chunks
[
infer_index
][
"st"
]
>
label_chunks
[
label_index
][
"st"
]:
elif
infer_chunks
[
infer_index
][
"st"
]
\
>
label_chunks
[
label_index
][
"st"
]:
label_index
+=
1
else
:
if
infer_chunks
[
infer_index
][
"en"
]
==
label_chunks
[
label_index
][
"en"
]
and
\
infer_chunks
[
infer_index
][
"type"
]
==
label_chunks
[
label_index
][
"type"
]:
if
infer_chunks
[
infer_index
][
"en"
]
\
==
label_chunks
[
label_index
][
"en"
]
\
and
infer_chunks
[
infer_index
][
"type"
]
\
==
label_chunks
[
label_index
][
"type"
]:
num_correct
+=
1
infer_index
+=
1
...
...
ERNIE/model/ernie.py
浏览文件 @
3c84d219
...
...
@@ -115,7 +115,7 @@ class ErnieModel(object):
x
=
input_mask
,
y
=
input_mask
,
transpose_y
=
True
)
self_attn_mask
=
fluid
.
layers
.
scale
(
x
=
self_attn_mask
,
scale
=
1000.0
,
bias
=-
1.0
,
bias_after_scale
=
False
)
x
=
self_attn_mask
,
scale
=
1000
0
.0
,
bias
=-
1.0
,
bias_after_scale
=
False
)
n_head_self_attn_mask
=
fluid
.
layers
.
stack
(
x
=
[
self_attn_mask
]
*
self
.
_n_head
,
axis
=
1
)
n_head_self_attn_mask
.
stop_gradient
=
True
...
...
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