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,…

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,语言模型的作用是为一个长度为m的文本确定一个概率分布P,表示这段文本存在的可能性.在实践中,如果文本的长度较长,P(wi | w1, w2, . . . , wi−1)的估算会非常困难.因此,研究者们提出使用一个简化模型:n元模型(n-gram model).在 n 元模型中估算条件概率时,只需要对当前词的前n个词进行计算.在n元模型中,…

预训练 先在某个任务(训练集A或者B)进行预先训练,即先在这个任务(训练集A或者B)学习网络参数,然后存起来以备后用.当我们在面临第三个任务时,网络可以采取相同的结构,在较浅的几层,网络参数可以直接加载训练集A或者B训练好的参数,其他高层仍然随机初始化.底层参数有两种方式:frozen,即预训练的参数固定不变,fine-tuning,即根据现在的任务调整预训练的参数. 优势: 1.当前任务数据量少,难以训练更多的网络参数,可以加载预训练的模型,然后根据当前的任务对参数进行fine-tuning,…

目录 概 主要内容 GPT BERT Radford A., Narasimhan K., Salimans T. and Sutskever I. Improving language understanding by generative pre-training. 2018. Devlin J., Chang M., Lee K. and Toutanova K. BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for langu…

RNN:难以并行 CNN:filter只能考虑局部的信息,要叠多层 Self-attention:可以考虑全局的信息,并且可以并行 (Attention Is All You Need) 示意图:x1, x2, x3, x4先embedding成a1, a2, a3, a4,然后输入到Self-Attention Layer输出 …

译者 | Arno 来源 | Medium XLNet是一种新的预训练模型,在20项任务中表现优于BERT,且有大幅度的提升. 这是什么原因呢? 在不了解机器学习的情况下,不难估计我们捕获的上下文越多,预测就越准确. 因此,模型能够深入而有效地捕获大多数上下文的能力是其提升的原因. 让我们玩一个游戏,在下面的上下文中,[Guess1]和[Guess2]分别是什么呢? ['Natural', 'language', 'processing', 'is', 'a', 'marriage', 'of'…

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集…

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 在本文之前我们已经介绍了ELMo和GPT的两个成功的模型,今天给大家介绍google新发布的BERT模型.BERT来头可不小,其性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新了11项NLP任务的当前最…

Bert: Bidirectional Encoder Representations from Transformers. 主要创新点:Masked LM 和 Next sentence prediction. NNLM:参考 :http://d0evi1.com/nnlm/ Bert是一个预训练模型,对比ELMo和GPT,参考:自然语言处理中的语言模型预训练方法(ELMo.GPT和BERT) 预训练的思想:我们知道目前神经网络在进行训练的时候基本都是基于后向传播(BP)算法,通过对网络模型参…

目录 前言 BERT模型概览 Seq2Seq Attention Transformer encoder部分 Decoder部分 BERT Embedding 预训练 文本分类试验 参考文献 前言 在18年末时,NLP各大公众号.新闻媒体都被BERT(<BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>)刷屏了,刷新了自然语言处理11项纪录,也被称为了2018年最强自然语言处理模型.…

一.BERT模型: 前提:Seq2Seq模型 前提:transformer模型 bert实战教程1 使用BERT生成句向量,BERT做文本分类.文本相似度计算 bert中文分类实践 用bert做中文命名实体识别 BERT相关资源 BERT相关论文.文章和代码资源汇总 1.WordEmbedding到BERT的发展过程: 预训练:先通过大量预料学习单词的embedding,在下游的NLP学习任务中就可以使用了. 下游任务:Frozen(预训练的底层参数embedding不变)和Fine-tunin…

论文<BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding> 以下陆续介绍bert及其变体(介绍的为粗体) bert自从横空出世以来,引起广泛关注,相关研究及bert变体/扩展喷涌而出,如ELECTRA.DistilBERT.SpanBERT.RoBERTa.MASS.UniLM.ERNIE等. 由此,bert的成就不仅是打破了多项记录,更是开创了一副可期的前景. 1, Bert 在看b…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/46997268 NLP突破性成果 BERT 模型详细解读 章鱼小丸子 不懂算法的产品经理不是好的程序员 ​关注她 82 人赞了该文章 Google发布的论文<Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>,提到的BERT模型刷新了自然语言处理的11项记录.最近在做NLP中问答相关的内容,抽空写了篇论文详细解读.我发现大部分关注人工智…

这两天,XLNet貌似也引起了NLP圈的极大关注,从实验数据看,在某些场景下,确实XLNet相对Bert有很大幅度的提升.就像我们之前说的,感觉Bert打开两阶段模式的魔法盒开关后,在这条路上,会有越来越多的同行者,而XLNet就是其中比较引人注目的一位. 当然,我估计很快我们会看到更多的这个模式下的新工作.未来两年,在两阶段新模式(预训练+Finetuning)下,应该会有更多的好工作涌现出来.根本原因在于:这个模式的潜力还没有被充分挖掘,貌似还有很大的提升空间.当然,这也意味着NLP在未来两…

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 本篇文章共 24619 个词,一个字一个字手码的不容易,转载请标明出处:预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录 一.预训练 1.1 图像领域的预训练 1.2 预训练的思想 二.语言模型 2.1 统计语言模型 神经网络语言模型 三.词向量 3.1 独热(Onehot)编码 3.2 Word Embedding 四.Word2Vec 模型 五.自然语言处理的预训练模型 六…

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 来源 | 微软研究院AI头条 编者按:在过去的一段时间,自然语言处理领域取得了许多重要的进展,Transformer.BERT.无监督机器翻译,这些词汇仿佛在一夜之间就进入了人们的视野.你知道它们具体都是什么意思吗?今天,我们就将为大家介绍三个NLP领域的热门词汇. 01Transformer Transformer在2017年由Google在题为<Attention Is All You Need…

一.学习NLP背景介绍:      从2019年4月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习,初步了解了关于图像标注.图像分类.物体检测,图像都目标物体检测等,基本了解了卷积神经网络(CNN)原理及相关常用模型,如:VGG16.MaxNet等.之后从9月份开始在华为云AI专家的带领指引下,对AI深度学习的另外一个重要领域:自然语言处理(NLP)的学习,到目前为止学习了:命名实体识别.文本分类.文本相似度分析.问答系统.人脸检测.在这一个多月对NLP的处理…

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning 一.Methods Previously Proposed 1. End-to-end Mechanisms 方法简介:对于每个mini-batch中的 image 进行增强,每一张图片经过增强处理都得到两张图片q 和 $ k_+ $, 这两张互为正样本.采用两个不同的 encoder 分别对 q和 dictionary中的keys(包含q对应的正样本 $ k_+…

1  自然语言处理三大特征抽取器(CNN/RNN/TF)比较 白衣骑士Transformer:盖世英雄站上舞台 华山论剑:三大特征抽取器比较 综合排名情况 以上介绍内容是从几个不同角度来对RNN/CNN/Transformer进行对比,综合这几个方面的实验数据,我自己得出的结论是这样的:单从任务综合效果方面来说,Transformer明显优于CNN,CNN略微优于RNN.速度方面Transformer和CNN明显占优,RNN在这方面劣势非常明显.这两者再综合起来,如果我给的排序结果是Transf…

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning 一.Methods Previously Proposed 1. End-to-end Mechanisms 方法简介:对于每个mini-batch中的 image 进行增强,每一张图片经过增强处理都得到两张图片q 和 $ k_+ $, 这两张互为正样本.采用两个不同的 encoder 分别对 q和 dictionary中的keys(包含q对应的正样本 $ k_+…

自然语言处理是一门用于理解人类语言.情感和思想的技术,被称为是人工智能皇冠上的明珠. 随着深度学习发展,自然语言处理技术近年来发展迅速,在技术上表现为BERT.GPT等表现极佳的模型:在应用中表现为chatbot.知识图谱.舆情监控等基于NLP技术的产品在市场上的大规模出现. 基于此,各类公司开始出现NLP算法工程师的需求,待遇在软件工程师岗位中处于相当上游的水平. 基于此,不少同学和工程师有学习NLP的愿望,本文对首先NLP做一个简单的介绍:然后,作为一个过来人,为初学NLP的同学提供一些必要…

Abductive Commonsense Reasoning(溯因推理) 介绍 溯因推理是对不完全观察情境的最合理解释或假设的推论. 上图给出的是一个简明扼要的例子: 给定不同时间节点上的情境观测值 \(O_{1}\) 和 \(O_{2}\) ,溯因推理的任务是从给出的一众解释性假设 \(H_{1}, \space H_{2}, \space \cdots ,H_{n}\) 中选出最合理的.例如,上图在 \(t_{0}\) 时刻观测到的情境 \(O_{1}\) 是:Jenny打扫好了房间并给窗…

预训练模型--开创NLP新纪元 论文地址 BERT相关论文列表 清华整理-预训练语言模型 awesome-bert-nlp BERT Lang Street huggingface models 论文贡献 对如今自然语言处理研究中常用的预训练模型进行了全面的概述,包括背景知识.模型架构.预训练任务.预训练模型的各种扩展.预训练模型的适应方法.预训练模型相关资源和应用. 基于现有的对预训练模型分类方法,从四个不同的角度提出了一个新的分类方法,它从四个不同的角度对现有的原型系统进行分类: 表示类型…

目录 简介 预训练任务简介 自回归语言模型 自编码语言模型 预训练模型的简介与对比 ELMo 细节 ELMo的下游使用 GPT/GPT2 GPT 细节 微调 GPT2 优缺点 BERT BERT的预训练 输入表征 Fine-tunninng 缺点 ELMo/GPT/BERT对比,其优缺点 BERT-wwm RoBERTa ERNIE(艾尼) 1.0 ERNIE 2.0 XLNet 提出背景 排列语言模型(Permutation Language Model,PLM) Two-Stream Sel…

1.Contextualized Word Embedding 同样的单词有不同的意思,比如下面的几个句子,同样有 “bank” ,却有着不同的意思.但是用训练出来的 Word2Vec 得到 “bank” 的向量会是一样的.向量一样说明 “word” 的意思是一样的,事实上并不是如此.这是 Word2Vec 的缺陷. 下面的句子中,同样是“bank”,确是不同的 token,只是有同样的 type 我们期望每一个 word token 都有一个 embedding.每个 word token 的…

Transformer: https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ BERT: https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf 进化史:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699…

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…

目录 NLP中的预训练 语境表示 语境表示相关研究 存在的问题 BERT的解决方案 任务一:Masked LM 任务二:预测下一句 BERT 输入表示 模型结构--Transformer编码器 Transformer vs. LSTM 模型细节 在不同任务上进行微调 GLUE SQuAD 1.1 SQuAD 2.0 SWAG 分析 预训练的影响 方向与训练时间的影响 模型规模的影响 遮罩策略的影响 多语言BERT(机器翻译) 生成训练数据(机器阅读理解) 常见问题 结论 翻译自Jacob Dev…

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,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. 基础比较弱的,直接看bert,可能要结合这个文章一起看:从Word Embedding到Bert模型——自然语言处理预训练技术发展史. 简单一点可以这样概括: 后续方法的提出主要源于…

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 谷歌AI语言组论文<BERT:语言理解的深度双向变换器预训练>,介绍一种新的语言表征模型BERT——来自变换器的双向编码器表征量.异于最新语言表征模型,BERT基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征量.BERT是首个大批句子层面和词块层面任务中取得当前最优性能的表征模型,性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新11项NLP任务当前最…