SpanBert:对 Bert 预训练的一次深度探索

SpanBERT: Improving Pre-training by Representing and Predicting Spans

解读SpanBERT:《Improving Pre-training by Representing and Predicting Spans》

改进版BERT——SpanBERT,通过表示和预测分词提升预训练效果!

中文预训练BERT-wwm(Pre-Trained Chinese BERT with Whole Word Masking)

引入了新的目标函数,span-boundary objective (SBO)。把一个句子里的一部分span进行mask,然后用mask token旁边的token来预测masked span里的每一个token。在QA,conreference resolution, RE三个任务的数据集上实现了SOTA。 使用了外部KG,而且用了BERT large。

Facebook推出RoBERTa新模型,碾压XLNet 制霸三大排行榜

哈工大讯飞联合实验室发布中文BERT-wwm-ext预训练模型

改进版的RoBERTa到底改进了什么?

重回榜首的BERT改进版开源了,千块V100、160GB纯文本的大模型

BERT 预训练

BERT、ERNIE以及XLNet学习记录

Google BERT详解

改进Bert----spanBERT的更多相关文章

  1. BERT生成能力改进:分离对话生成和对话理解

    NLP论文解读 原创•作者 | 吴雪梦Shinemon 研究方向 | 计算机视觉 导读说明: NLP任务大致可以分为NLU(自然语言理解)和NLG(自然语言生成)两种,NLU负责根据上下文去理解当前用 ...

  2. Bert不完全手册3. Bert训练策略优化!RoBERTa & SpanBERT

    之前看过一条评论说Bert提出了很好的双向语言模型的预训练以及下游迁移的框架,但是它提出的各种训练方式槽点较多,或多或少都有优化的空间.这一章就训练方案的改良,我们来聊聊RoBERTa和SpanBER ...

  3. BERT-wwm、BERT-wwm-ext、RoBERTa、SpanBERT、ERNIE2

    一.BERT-wwm wwm是Whole Word Masking(对全词进行Mask),它相比于Bert的改进是用Mask标签替换一个完整的词而不是子词,中文和英文不同,英文中最小的Token就是一 ...

  4. BERT的优化演进方法汇总(持续更新)

    模型结构演进 本文以演进方向和目的为线索梳理了一些我常见到但不是很熟悉的预训练语言模型,首先来看看"完全版的BERT":RoBERTa: A Robustly Optimized ...

  5. 从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史(转载)

    转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张 ...

  6. 图解BERT(NLP中的迁移学习)

    目录 一.例子:句子分类 二.模型架构 模型的输入 模型的输出 三.与卷积网络并行 四.嵌入表示的新时代 回顾一下词嵌入 ELMo: 语境的重要性 五.ULM-FiT:搞懂NLP中的迁移学习 六.Tr ...

  7. 【中文版 | 论文原文】BERT:语言理解的深度双向变换器预训练

    BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 谷歌AI语言组论文<BERT:语言 ...

  8. 【转载】最强NLP预训练模型!谷歌BERT横扫11项NLP任务记录

    本文介绍了一种新的语言表征模型 BERT--来自 Transformer 的双向编码器表征.与最近的语言表征模型不同,BERT 旨在基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征.BERT 是首个在大批句 ...

  9. BERT的几个可能的应用

      BERT是谷歌公司于2018年11月发布的一款新模型,它一种预训练语言表示的方法,在大量文本语料(维基百科)上训练了一个通用的"语言理解"模型,然后用这个模型去执行想做的NLP ...

随机推荐

  1. 【ARTS】01_47_左耳听风-201900930~201901006

    ARTS: Algrothm: leetcode算法题目 Review: 阅读并且点评一篇英文技术文章 Tip/Techni: 学习一个技术技巧 Share: 分享一篇有观点和思考的技术文章 Algo ...

  2. xray写POC踩坑

    错误记录 静态文件目录不一定是static. 只考虑了linux的情况,如果是 windows 呢,能读取某些应用自己的源码吗. 实际环境参数不一定是id,thinkphp 不适合使用 poc 来写 ...

  3. Tensorflow-逻辑斯蒂回归

    1.交叉熵 逻辑斯蒂回归这个模型采用的是交叉熵,通俗点理解交叉熵 推荐一篇文章讲的很清楚: https://www.zhihu.com/question/41252833 因此,交叉熵越低,这个策略就 ...

  4. eNSP上VLAN的基础的配置及access接口

    本实验模拟公司内部,为不同的部门划分不同的VLAN ,形成的不同广播域,来保护信息的安全,拓扑图如下所示

  5. PHP中文名加密

    <?php function encryptName($name) { $encrypt_name = ''; //判断是否包含中文字符 if(preg_match("/[\x{4e0 ...

  6. IDEA设置方法注释生成模板

    1.在项目设置里面找到Editor-Live Templates(默认设置里没有这个),然后点击右边的+号,选择Template Group,创建模板组,我这里起名叫Silentdoer: 2.选中自 ...

  7. Java program to find the largest element in array

    Java program to find the largest element in array Given an array of numbers, write a java program to ...

  8. Git时间 —— 初始版本控制工具

    <第一行代码>读书手札 可能你早就听闻git,奈何看不懂命令吓退了. 今天逆流而上. (1.)安装Git 登录官网,下载最新版,一路下一步.就完成安装了. (2.)创建本地代码仓库 首先配 ...

  9. http,ftp服务的安装

    首先,要配置云源(在我上一篇博客中有云源配置的详细过程) 一.http服务的安装 1.安装 http   yum install -y httpd 2.启动http服务  systemctl  sta ...

  10. Python程序设计基本方法图

    Python程序设计基本方法图