Bert 时代的创新(应用篇):Bert 在 NLP 各领域的…

借着ACL2022一篇知识增强Tutorial的东风,我们来聊聊如何在预训练模型中融入知识.Tutorial分别针对NLU和NLG方向对一些经典方案进行了分类汇总,感兴趣的可以去细看下.这一章我们只针对NLU领域3个基于实体链接的知识增强方案Baidu-ERNIE,THU-ERNIE和K-Bert来聊下具体实现~ 知识增强 Knowledge is any external information absent from the input but helpful for generating…

自然语言处理中的语言模型预训练方法(ELMo.GPT和BERT) 最近,在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注.就此,我将最近看的一些相关论文进行总结,选取了几个代表性模型(包括ELMo [1],OpenAI GPT [2]和BERT [3])和大家一起学习分享. 1. 引言 在介绍论文之前,我将先简单介绍一些相关背景知识.首先是语言模型(Language Model),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布.具体来说,…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/54356280 大数据文摘与百度NLP联合出品 编译:张驰.毅航.Conrad.龙心尘 来源:https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 编者按:前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果,引爆了整个NLP界.而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用.谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了STOA效…

我的机器学习教程「美团」算法工程师带你入门机器学习   已经开始更新了,欢迎大家订阅~ 任何关于算法.编程.AI行业知识或博客内容的问题,可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」,加入”学习小组“,沙雕博主在线答疑~此外,公众号内还有更多AI.算法.编程和大数据知识分享,以及免费的SSR节点和学习资料.其他平台(知乎/B站)也是同名「图灵的猫」,不要迷路哦 ​ ​ ​ ​ BERT模型代码已经发布,可以在我的github: NLP-BERT--Python3.6-pytorch 中下载,请记得star…

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌AI研究人员最近发表的一篇论文:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.它通过在各种各样的NLP任务中呈现最先进的结果,包括问答(SQuAD v1.1).自然语言推理(MNLI)等,在机器学习社区中引起了轰动. BERT的关键技术创新是将Transf…

BERT的新语言表示模型,它代表Transformer的双向编码器表示.与最近的其他语言表示模型不同,BERT旨在通过联合调节所有层中的上下文来预先训练深度双向表示.因此,预训练的BERT表示可以通过一个额外的输出层进行微调(fine-tuning),适用于广泛任务的最先进模型的构建,比如问答任务和语言推理,无需针对具体任务做大幅架构修改. 一.BERT是如何进行预训练 pre-training的? BERT 用了两个步骤,试图去正确地训练模型的参数. 1)第一个步骤是把一篇文章中,15% 的词…

1. 什么是BERT BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的.模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation. Bert最近很火,应该是最近最火爆的A…

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 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,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这…

目录预训练源码结构简介输入输出源码解析参数主函数创建训练实例下一句预测&实例生成随机遮蔽输出结果一览预训练源码结构简介关于BERT,简单来说,它是一个基于Transformer架构,结合遮蔽词预测和上下句识别的预训练NLP模型.至于效果:在11种不同NLP测试中创出最佳成绩关于介绍BERT的文章我看了一些,个人感觉介绍的最全面的是机器之心再放上谷歌官方源码链接:BERT官方源码在看本博客之前,读者先要了解:1.Transformer架构2.BERT模型的创新之处3.python语言及tensor…