自然语言推理:微调BERT Natural Language Inference: Fine-Tuning BERT SNLI数据集上的自然语言推理任务设计了一个基于注意力的体系结构.现在通过微调BERT来重新讨论这个任务.自然语言推理是一个序列级文本对分类问题,而微调BERT只需要额外的基于MLP的架构,如图1所示. Fig. 1.  This section feeds pretrained BERT to an MLP-based architecture for natural lang

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.Transformer:超越LSTM 七.OpenAI Transformer:为语言建模预训练一个Transformer解码器 八.在下游任务中使用迁移学习 九.BERT:从解码器到编码器 MLM语言模型 两个句子的任务 解决特定任务的模型 用于特征提取的BERT 十.把BERT牵出来遛一遛 本文翻译

一.Word2Vec简介 Word2Vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一款将词表征为实数值向量的高效工具,采用的模型有CBOW(Continuous Bag-Of-Words,连续的词袋模型)和Skip-gram两种.Word2Vec通过训练,可以把对文本内容的处理简化为K维向量空间中的向量运算,而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度.因此,Word2Vec输出的词向量可以被用来做很多NLP相关的工作,比如聚类.找同义词.词性分析等等.经过训练,部分单词向量的加法组

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

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

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

本文尽量贴合BERT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 Bert:Bidirectional Encoder Representations from Transformers 一种从Transformers模型得来的双向编码表征模型. 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1810.04805 Abstr

2019年3月,百度正式发布NLP模型ERNIE,其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨. 今天,经过短短几个月时间,百度ERNIE再升级.发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0,及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型.继1.0后,ERNIE英文任务方面取得全新突破,在共计16个中英文任务上超越了BERT和XLNet,取得了SOTA效果. 目前,百度ERNIE 2.0的Fine-tuning代码和英文预训练模型已开源.(Github 项目地址:https://gith

BERT模型是什么 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,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. 1.1 模型结构 由于模型的构成元素Transformer已经解析过,就不多说了,

BERT:用于语义理解的深度双向预训练转换器(Transformer)   鉴于最近BERT在人工智能领域特别火,但相关中文资料却很少,因此将BERT论文理论部分(1-3节)翻译成中文以方便大家后续研究. ·  摘要   本文主要介绍一个名为BERT的模型.与现有语言模型不同的是,BERT旨在通过调节所有层中的上下文来进行深度双向的预训练.因此,预训练的BERT表示可以通过另外的输出层进行调整,以创建用于广泛任务的状态模型,例如问题转换和语言参考,而无需实质的任务特定体系结构修改.   BERT

之前在BERT实战——基于Keras一文中介绍了两个库 keras_bert 和 bert4keras 但是由于 bert4keras 处于开发阶段,有些函数名称和位置等等发生了变化,那篇文章只用了 bert4keras 进行情感分析 于是这里新开了一篇文章将 2 个库都用一遍, bert4keras 也使用最新版本 本文所用bert4keras时间:2019-11-09 害怕 bert4keras 后续继续变化,需要稳定的可以先采用 keras_bert 数据集:https://github.

1.keras_bert 和 kert4keras keras_bert 是 CyberZHG 大佬封装好了Keras版的Bert,可以直接调用官方发布的预训练权重. github:https://github.com/CyberZHG/keras-bert 快速安装:pip install keras-bert kert4keras 是 苏剑林 大佬参考 keras-bert 重新编写的一个 keras 版的 bert,所以使用体验差不多,但 kert4keras 可以适配 albert gi

这里面有很多坑,最大的坑是发现各方面都装好了结果报错  Loaded runtime CuDNN library: 7.3.1 but source was compiled with: 7.4.1,这是由于最新的tensorflow1.13需要用 Cudnn7.4.1编译.这个问题,StackOverflow上有人问到,但是目前依然未有人给出解决办法,下文会详述. 1. 去nvida官网下载显卡对应的驱动 2.下载安装Anaconda3,安装时勾选加入环境变量 3. 进入Anaconda Pr

1.预训练模型      BERT是一个预训练的模型,那么什么是预训练呢?举例子进行简单的介绍      假设已有A训练集,先用A对网络进行预训练,在A任务上学会网络参数,然后保存以备后用,当来一个新的任务B,采取相同的网络结构,网络参数初始化的时候可以加载A学习好的参数,其他的高层参数随机初始化,之后用B任务的训练数据来训练网络,当加载的参数保持不变时,称为"frozen",当加载的参数随着B任务的训练进行不断的改变,称为“fine-tuning”,即更好地把参数进行调整使得更适合当

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模型在tensorflow1.x版本时,也是先发布的命令行版本,随后又发布了bert-tensorflow包,本质上就是把相关bert实现封装起来了. tensorflow2.0刚刚在2019年10月左右发布,谷歌也在积极地将之前基于tf1.0的bert实现迁移到2.0上,但近期看还没有完全迁移完成,所以目前还没有基于tf2.0的bert安装包面世,因为近期想基于现有发布的模型做一个中文多分类的事情,所以干脆就弄了个基于命令行版本的.过程中有一些坑,随之记录下来. 1. colab:因为

  在我们进行事件抽取的时候,我们需要触发词来确定是否属于某个特定的事件类型,比如我们以政治上的出访类事件为例,这类事件往往会出现"访问"这个词语,但是仅仅通过"访问"这个触发词来判断是否属于出访类事件是不可靠的,比如我们会碰到以下情况: 通过上面的例子,我们知道,像访问速度,访问量这种文档虽然出现了访问,但却不属于政治上的出访类事件.因此,这时候我们需要借助文本分类模型来判断,显然,这是一个二分类模型.   本文将会讲述如何利用BERT+DNN模型来判断文档是否属

目录 什么是Bert Bert能干什么? Bert和TensorFlow的关系 BERT的原理 Bert相关工具和服务 Bert的局限性和对应的解决方案 沉舟侧畔千帆过, 病树前头万木春. 今天介绍的是NLP新秀 - Bert. 什么是Bert 一年多之前, 那是2018年的一个秋天(10月11日), 谷歌AI团队新发布了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

目录写在前面1. Transformer1.1 从哪里来?1.2 有什么不同?1.2.1 Scaled Dot-Product Attention1.2.2 Multi-Head Attention1.2.3 Masked Multi-Head Attention2. Transformer-XL2.1 XL是指什么?2.2 它做了什么?3. 小结 写在前面前两天我正在微信上刷着消息,猛然间关注的几个学习号刷屏,又一个超强预训练语言模型问世——XLNet,它由卡耐基梅隆大学与谷歌大脑的研究者提出

摘要:BERT因为效果好和适用范围广两大优点,所以在NLP领域具有里程碑意义.实际项目中主要使用BERT来做文本分类任务,其实就是给文本打标签.因为原生态BERT预训练模型动辄几百兆甚至上千兆的大小,模型训练速度非常慢,对于BERT模型线上化非常不友好.本篇研究目前比较火的BERT最新派生产品ALBERT来完成BERT线上化服务.ALBERT使用参数减少技术来降低内存消耗从而最终达到提高BERT的训练速度,并且在主要基准测试中均名列前茅,可谓跑的快,还跑的好.希望对需要将BERT线上化感兴趣的小