凯拉斯·伯特 [| ] 实现。 可以加载官方的预训练模型以进行特征提取和预测。 安装 pip install keras-bert 用法 使用热身 下载预先训练的检查点 提取功能 外部链接 Kashgari是可用于文本标签和文本分类的生产就绪NLP转移学习框架 凯拉斯·阿尔伯特 加载官方预训练模型 在特征提取演示中,您应该能够获得与官方模型chinese_L-12_H-768_A-12相同的提取结果。 并且在预测演示中,可以预测句子中丢失的单词。 在TPU上运行 提取演示演示了如何转换为在TPU上运行的模型。 分类演示显示了如何将模型应用于简单的分类任务。 分词器 Tokenizer类用于拆分文本并生成索引: from keras_bert import Tokenizer token_dict = { '[CLS]' : 0 , '[SEP]' : 1