Netbert

🚀 NetBERT 📶

NetBERT是在大量计算机网络文本语料库（约23GB）上进一步预训练的BERT-base模型，可用于解决计算机网络领域的多种自然语言处理任务，为相关的下游任务提供强大的特征表示。

🚀 快速开始

NetBERT可用于掩码语言建模（MLM），不过它主要还是用于在下游任务中进行微调，尤其是那些需要使用整句话来做决策的任务，比如文本分类、抽取式问答或语义搜索。

✨ 主要特性

• 强大的预训练：在大规模计算机网络文本语料上预训练，能学习到丰富的网络领域知识。
• 多任务适用性：适用于多种下游任务，如文本分类、抽取式问答和语义搜索等。

💻 使用示例

基础用法

可以直接使用该模型进行掩码语言建模任务：

from transformers import pipeline

unmasker = pipeline('fill-mask', model='antoinelouis/netbert')
unmasker("The nodes of a computer network may include [MASK].")

高级用法

也可以使用该模型提取给定文本的特征：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('antoinelouis/netbert')
model = AutoModel.from_pretrained('antoinelouis/netbert')

text = "Replace me by any text you'd like."
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)

📚 详细文档

关于预训练模型、其实现和数据的详细文档可以在 Github 上找到。

📄 许可证

本项目采用Apache-2.0许可证。

📖 引用

如果您在学术研究中使用了本项目，请按照以下格式引用：

@mastersthesis{louis2020netbert,
    title={NetBERT: A Pre-trained Language Representation Model for Computer Networking},
    author={Louis, Antoine},
    year={2020},
    school={University of Liege}
}