之前我写过一篇文章,利用bert来生成token级向量(对于中文语料来说就是字级别向量),参考我的文章:<使用BERT模型生成token级向量>.但是这样做有一个致命的缺点就是字符序列长度最长为512(包含[cls]和[sep]).其实对于大多数语料来说已经够了,但是对于有些语料库中样本的字符序列长度都比较长的情况,这就有些不够用了,比如我做一个法院文书领域预测任务,里面的事实部分许多都大于1000字,我做TextCharCNN的时候定义的最大长度为1500(能够涵盖百分之95以上的样本).…

本文默认读者有一定的Transformer基础,如果没有,请先稍作学习Transormer以及BERT. 相信网上有很多方法可以生成BERT向量,最有代表性的一个就是bert as service,用几行代码就可以生成向量,但是这样生成的是句向量,也就是说,正确的做法是输入一句句子: 我是一个中国人,我热爱着中国的每一个城市. 输出的是这句句子的向量,一个768维的向量(google预训练是这么做的),这个向量是具有上下文信息的,详细参考Transformer结构.但是网上有一些做法是用bert…

近日,对近些年在NLP领域很火的BERT模型进行了学习,并进行实践.今天在这里做一下笔记. 本篇博客包含下列内容: BERT模型简介 概览 BERT模型结构 BERT项目学习及代码走读 项目基本特性介绍 代码走读&要点归纳 基于BERT模型实现垃圾邮件分类 TREC06语料库 基准模型介绍 BERT迁移模型实现 一.BERT模型简介 1.概览 BERT模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformer,即Transformer…

转载于 腾讯Bugly 发表于 腾讯Bugly的专栏 原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1389555 本文首先介绍BERT模型要做什么,即:模型的输入.输出分别是什么,以及模型的预训练任务是什么:然后,分析模型的内部结构,图解如何将模型的输入一步步地转化为模型输出:最后,我们在多个中/英文.不同规模的数据集上比较了BERT模型与现有方法的文本分类效果. 1. 模型的输入/输出 BERT模型的全称是:BidirectionalEnc…

一.BERT整体结构 BERT主要用了Transformer的Encoder,而没有用其Decoder,我想是因为BERT是一个预训练模型,只要学到其中语义关系即可,不需要去解码完成具体的任务.整体架构如下图: 多个Transformer Encoder一层一层地堆叠起来,就组装成了BERT了,在论文中,作者分别用12层和24层Transformer Encoder组装了两套BERT模型,两套模型的参数总数分别为110M和340M. 二.再次理解Transformer中的Attention机制…

一.介绍 内容 使用 RNN 进行序列预测 今天我们就从一个基本的使用 RNN 生成简单序列的例子中,来窥探神经网络生成符号序列的秘密. 我们首先让神经网络模型学习形如 0^n 1^n 形式的上下文无关语法.然后再让模型尝试去生成这样的字符串.在流程中将演示 RNN 及 LSTM 相关函数的使用方法. 实验知识点 什么是上下文无关文法 使用 RNN 或 LSTM 模型生成简单序列的方法 探究 RNN 记忆功能的内部原理 二.什么是上下文无关语法 上下文无关语法 首先让我们观察以下序列: 01 0…

使用 TF-IDF 加权的空间向量模型实现句子相似度计算 字符匹配层次计算句子相似度 计算两个句子相似度的算法有很多种,但是对于从未了解过这方面算法的人来说,可能最容易想到的就是使用字符串匹配相关的算法,来检查两个句子所对应的字符串的字符相似程度.比如单纯的进行子串匹配,搜索 A 串中能与 B 串匹配的最大子串作为得分,亦或者用比较常见的最长公共子序列算法来衡量两个串的相似程度,使用编辑距离算法来衡量等. 上述基于字符匹配层次的算法一定程度上都可以计算出两个句子的相似度,不过他们只是单纯的从字符…

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 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很…

前不久,谷歌AI团队新发布的BERT模型,在NLP业内引起巨大反响,认为是NLP领域里程碑式的进步.BERT模型在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩:全部两个衡量指标上全面超越人类,并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩,包括将GLUE基准推至80.4%(绝对改进7.6%),MultiNLI准确度达到86.7%(绝对改进率5.6%)等.BERT模型是以Transformer编码器来表示,本文在详细介绍BERT模型,Transformer编码器的原理可以参考(https…

最近,笔者想研究BERT模型,然而发现想弄懂BERT模型,还得先了解Transformer. 本文尽量贴合Transformer的原论文,但考虑到要易于理解,所以并非逐句翻译,而是根据笔者的个人理解进行翻译,其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方,都有放出原文,如有不当之处,请各位多多包含,并希望得到指导和纠正. 论文标题 Attention Is ALL You Need 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 摘要 序列转换方式由基于…