Python 使用BERT模型作为句子编码服务将可变长度句子映射到固定长度向量

宛陵秋 26 0 ZIP 2020-07-24 11:07:35

使用BERT模型作为句子编码服务，将可变长度句子映射到固定长度向量。

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Python-使用BERT模型作为句子编码服务将可变长度句子映射到固定长度向量.zip (预估有个83文件)

hanxiao-bert-as-service-1793568

readthedocs.yaml 92B

docker

Dockerfile 179B

entrypoint.sh 62B

.github

qasearch-demo.gif 593KB

server-demo.gif 311KB

ISSUE_TEMPLATE.md 1KB

bert-parallel-pipeline.png 98KB

pool_mean.png 577KB

client_batch_size.png 11KB

pooling_layer.png 11KB

dashboard.png 179KB

cosine-vs-rougel.png 30KB

max_seq_len.png 10KB

num_clients.png 10KB

fp16-xla.svg 103KB

pool_max.png 644KB

max_batch_size.png 12KB

demo.gif 513KB

server-run-demo.gif 256KB

client

MANIFEST.in 34B

bert_serving

client

__init__.py 19KB

_py3_var.py 139B

_py2_var.py 179B

__init__.py 65B

requirements.txt 90B

setup.py 1KB

README.md 58KB

release.sh 2KB

plugin

dashboard

app.py 2KB

static

index.html 6KB

main.css 849B

bindings.js 5KB

example

example7.py 4KB

example8.py 1KB

example1.py 1KB

example6.py 2KB

example4.py 2KB

example2.py 2KB

example5.py 4KB

example3.py 1KB

LICENSE 1KB

README.md 58KB

docs

source

client.rst 483B

server.rst 1KB

section

what-is-it.rst 2KB

faq.rst 18KB

benchmark.rst 5KB

get-start.rst 5KB

conf.py 10KB

requirements.txt 55B

index.rst 997B

Makefile 8KB

tutorial

token-embed.rst 1KB

tf-estimator.rst 2KB

add-monitor.rst 907B

tf-data.rst 2KB

own-tokenizer.rst 1KB

async-encode.rst 859B

index.rst 611B

broadcast.rst 1KB

http-server.rst 2KB

simple-search.rst 2KB

tf-record.rst 3KB

fine-tune.rst 3KB

.gitignore 1KB

server

MANIFEST.in 34B

bert_serving

__init__.py 65B

server

bert

tokenization.py 12KB

modeling.py 40KB

extract_features.py 6KB

__init__.py 615B

optimization.py 6KB

helper.py 10KB

http.py 2KB

__init__.py 25KB

cli

__init__.py 435B

benchmark.py 3KB

graph.py 11KB

zmq_decor.py 2KB

requirements.txt 212B

__init__.py 0B

setup.py 2KB

README.md 58KB

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