Roformer Chinese Char Small

🚀 RoFormer模型项目

RoFormer是一种增强型的Transformer模型，采用了旋转位置嵌入（Rotary Position Embedding）技术，本项目提供了该模型在不同深度学习框架下的实现及使用示例，可用于自然语言处理任务。

🚀 快速开始

本项目提供了RoFormer模型在TensorFlow和PyTorch框架下的实现，你可以通过以下链接获取对应版本的代码：

• tf版本：https://github.com/ZhuiyiTechnology/roformer
• pytorch版本+tf2.0版本：https://github.com/JunnYu/RoFormer_pytorch

💻 使用示例

基础用法 - PyTorch版本

import torch
from transformers import RoFormerForMaskedLM, RoFormerTokenizer

text = "今天[MASK]很好，我[MASK]去公园玩。"
tokenizer = RoFormerTokenizer.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_char_small")
pt_model = RoFormerForMaskedLM.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_char_small")
pt_inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
    pt_outputs = pt_model(**pt_inputs).logits[0]
pt_outputs_sentence = "pytorch: "
for i, id in enumerate(tokenizer.encode(text)):
    if id == tokenizer.mask_token_id:
        tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(pt_outputs[i].topk(k=5)[1])
        pt_outputs_sentence += "[" + "||".join(tokens) + "]"
    else:
        pt_outputs_sentence += "".join(
            tokenizer.convert_ids_to_tokens([id], skip_special_tokens=True))
print(pt_outputs_sentence)
# pytorch: 今天[也||都||又||还||我]很好，我[就||想||去||也||又]去公园玩。

基础用法 - TensorFlow 2.0版本

import tensorflow as tf
from transformers import RoFormerTokenizer, TFRoFormerForMaskedLM
text = "今天[MASK]很好，我[MASK]去公园玩。"
tokenizer = RoFormerTokenizer.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_char_small")
tf_model = TFRoFormerForMaskedLM.from_pretrained("junnyu/roformer_chinese_char_small")
tf_inputs = tokenizer(text, return_tensors="tf")
tf_outputs = tf_model(**tf_inputs, training=False).logits[0]
tf_outputs_sentence = "tf2.0: "
for i, id in enumerate(tokenizer.encode(text)):
    if id == tokenizer.mask_token_id:
        tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(
            tf.math.top_k(tf_outputs[i], k=5)[1])
        tf_outputs_sentence += "[" + "||".join(tokens) + "]"
    else:
        tf_outputs_sentence += "".join(
            tokenizer.convert_ids_to_tokens([id], skip_special_tokens=True))
print(tf_outputs_sentence)
# tf2.0: 今天[也||都||又||还||我]很好，我[就||想||去||也||又]去公园玩。

📄 引用

如果你使用了本项目的代码或模型，请按照以下格式进行引用：

@misc{su2021roformer,
      title={RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding}, 
      author={Jianlin Su and Yu Lu and Shengfeng Pan and Bo Wen and Yunfeng Liu},
      year={2021},
      eprint={2104.09864},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}