一.文本特征编码 1. 标量编码 美国:1 中国:2 印度:3 … 朝鲜:197 标量编码问题:美国 + 中国 = 3 = 印度 2. One-hot编码 美国:[1,0,0,0,…,0]中国:[0,1,0,0,…,0]印度:[0,0,1,0,…,0] 美国 + 中国 = [1,1,0,0,…,0],代表拥有美国和中国双重国籍 3. Embedding编码 二.文本序列化表示 1.Tokenization 2.Build Dictionary 3.One-hot encoding 4.Align…

Background 第二次结对编程的任务是挑选一个用自然语言搜索相关代码片段的模型实现,并且可以提出自己的想法改进.这个任务很cool,前期做了不少调研.使用自然语言搜索相关代码片段现在是个很受关注的问题,比如Github如果能够加上这个搜索功能那么绝对是一个saving lives的黑科技.目前大家需要实现某个功能的代码时,往往选择在stackoverflow.segmentfault或者直接google找相关的内容.现在搜索引擎被污染的严重,各种垃圾回答坑害生命.(逃 目前学术界对于这个问…

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…

来源商业新知网,原标题:深入理解BERT Transformer ,不仅仅是注意力机制 BERT是google最近提出的一个自然语言处理模型,它在许多任务 检测上表现非常好. 如:问答.自然语言推断和释义而且它是开源的.因此在社区中非常流行. 下图展示了不同模型的GLUE基准测试分数(不同NLP评估任务的平均得分)变化过程. 尽管目前还不清楚是否所有的GLUE任务都非常有意义,但是基于Trandformer编码器的通用模型(Open-GPT.BERT.BigBird),在一年内缩小了任务专用模型…

参考网上博客阅读了bert的代码,记个笔记.代码是 bert_modeling.py 参考的博客地址: https://blog.csdn.net/weixin_39470744/article/details/84401339 https://www.jianshu.com/p/2a3872148766 主要分为三部分: 1.输入数据处理,将词(中文的字)转换为对应的embeddging,增加positional embeddding 和token type embedding. positi…

# 好久没更新博客了,有时候随手在本上写写,或者Evernote上记记,零零散散的笔记带来零零散散的记忆o(╥﹏╥)o..还是整理到博客上比较有整体性,也方便查阅~ 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火.整个ML界略有耳闻的模型,网上相关介绍也很多,但很多技术内容太少,或是写的不全面半懂不懂,重复内容占绝大多数(这…

简介: BERT,全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一个预训练的语言模型,可以通过它得到文本表示,然后用于下游任务,比如文本分类,问答系统,情感分析等任务.BERT像是word2vec的加强版,同样是预训练得到词级别或者句子级别的向量表示,word2vec是上下文无关的(Context-Free),而BERT是上下问有关的(Contextual).意思就是,word2vec只是具有词本身的语义信息,而没有包含文本…

论文地址:Attention is you need 序列编码 深度学习做NLP的方法,基本都是先将句子分词,然后每个词转化为对应的的词向量序列,每个句子都对应的是一个矩阵\(X=(x_1,x_2,...,x_t)\),其中\(x_i\)都代表着第\(i\)个词向量,维度为d维,故\(x\in R^{n×d}\) 第一个基本的思路是RNN层,递归式进行: \[ y_t=f(y_{t-1},x_t) \] RNN结构本身比较简单,也适合序列建模,但RNN明显缺点之一在于无法并行,因而速度较慢,而且…

详细代码已上传到github: click me Abstract:    Sentiment classification is the process of analyzing and reasoning the sentimental subjective text, that is, analyzing the attitude of the speaker and inferring the sentiment category it contains. Traditional mac…

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…