自然语言推理是NLP高级别的任务之一,不过自然语言推理包含的内容比较多,机器阅读,问答系统和对话等本质上都属于自然语言推理.最近在看AllenNLP包的时候,里面有个模块:文本蕴含任务(text entailment),它的任务形式是: 给定一个前提文本(premise),根据这个前提去推断假说文本(hypothesis)与premise的关系,一般分为蕴含关系(entailment)和矛盾关系(contradiction),蕴含关系(entailment)表示从premise中可以推断出hyp

http://www.xue63.com/toutiaojy/20180327G0DXP000.html 本文提出一种简单的自然语言推理任务下的神经网络结构,利用注意力机制(Attention Mechanism)将问题分解为可以单独解决的子问题,从而实现了并行化.在斯坦福自然语言推理(SNLI)数据集上,本文工作取得了极好的效果,并且比之前的工作减少了一个数量级的参数数量,而且模型结构不依赖任何单词顺序信息.延伸模型加入了句子内的Attention以考虑一部分单词词序信息,得到更好的提升效果.

WSDM(Web Search and Data Mining,读音为Wisdom)是业界公认的高质量学术会议,注重前沿技术在工业界的落地应用,与SIGIR一起被称为信息检索领域的Top2. 刚刚在墨尔本结束的第12届WSDM大会传来一个好消息,由美团搜索与NLP部NLP中心的刘帅朋.刘硕和任磊三位同学组成的Travel团队,在WSDM Cup 2019大赛 “真假新闻甄别任务” 中获得了第二名的好成绩.队长刘帅朋受邀于2月15日代表团队在会上作口头技术报告,向全球同行展示了来自美团点评的解决方

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

解决的问题 自然语言推理,判断a是否可以推理出b.简单讲就是判断2个句子ab是否有相同的含义. 方法 我们的自然语言推理网络由以下部分组成:输入编码(Input Encoding ),局部推理模型(Local Inference Modeling ),和推理合成(inference composition).结构图如下所示: 垂直来看,上图显示了系统的三个主要组成部分:水平来看,左边代表称为ESIM的序列NLI模型,右边代表包含了句法解析信息的树形LSTM网络. 输入编码 # Based on

一.课程介绍 斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程,由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课:https://class.coursera.org/nlp/ 以下是本课程的学习笔记,以课程PPT/PDF为主,其他参考资料为辅,融入个人拓展.注解,抛砖引玉,欢迎大家在“我爱公开课”上一起探讨学习. 课件汇总下载地址:斯坦福大学自然语言处理公开课课件汇总 二.自然语言处理概览——什么是自然语言处理(NLP) 1)相关技术与应用

http://blog.csdn.net/jdbc/article/details/53292414 过去半年以来,自然语言处理领域进化出了一件神器.此神器乃是深度神经网络的一种新模式,该模式分为:embed.encode.attend.predict四部分.本文将对这四个部分娓娓道来,并且剖析它在两个实例中的用法. 人们在谈论机器学习带来的提升时,往往只想到了机器在效率和准确率方面带给人们的提升,然而最重要的一点却是机器学习算法的通用性.如果你想写一段程序来识别社交媒体平台上的侮辱性帖子,就把

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 预训练模型及文本分类 介绍 如果你关注自然语言处理技术的发展,那你一定听说过 BERT,它的诞生对自然语言处理领域具有着里程碑式的意义.本次试验将介绍 BERT 的模型结构,以及将其应用于文本分类实践. 知识点 语言模型和词向量 BERT 结构详解 BERT 文本分类 BERT 全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformer,是谷歌在 2018 年 10 月发布的语言表示模型.BERT 通过维基百科和书籍语料组成的庞

介绍 "NLP's ImageNet moment has arrived." 想象一下我们有能力构建支持谷歌翻译的自然语言处理(NLP)模型,并且在Python中仅需几行代码来完成,这听起来是不是让人非常兴奋. 而现在我们就可以坐在自己的机器前实现这个了!借助于被HuggingFace称为PyTorch-Transformers目前最先进的NLP工具. https://github.com/huggingface/pytorch-transformers 我们可以简单地用Python

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

引言 其实最近挺纠结的,有一点点焦虑,因为自己一直都期望往自然语言处理的方向发展,梦想成为一名NLP算法工程师,也正是我喜欢的事,而不是为了生存而工作.我觉得这也是我这辈子为数不多的剩下的可以自己去追求自己喜欢的东西的机会了.然而现实很残酷,大部分的公司算法工程师一般都是名牌大学,硕士起招,如同一个跨不过的门槛,让人望而却步,即使我觉得可能这个方向以后的路并不如其他的唾手可得的路轻松,但我的心中却一直有一股信念让我义无反顾,不管怎样,梦还是要有的,万一实现了呢~ <br />![](https

转 https://blog.csdn.net/hzp666/article/details/79373720     Python NLTK 自然语言处理入门与例程 在这篇文章中,我们将基于 Python 讨论自然语言处理(NLP).本教程将会使用 Python NLTK 库.NLTK 是一个当下流行的,用于自然语言处理的 Python 库. 那么 NLP 到底是什么?学习 NLP 能带来什么好处? 简单的说,自然语言处理( NLP )就是开发能够理解人类语言的应用程序和服务. 我们生活中经常

引言 在信息检索, 文本挖掘和自然语言处理领域, IF-IDF 这个名字, 从它在 20 世纪 70 年代初被发明, 已名震江湖近半个世纪而不曾衰歇. 它表示的简单性, 应用的有效性, 使得它成为不同文本处理任务文本特征权重表示的首选方案. 如果要评选一个 NLP 领域最难以被忘记的公式, 我想, TF-IDF应该是无可争议的第一和唯一. 虽然在以上领域,目前出现了不少以深度学习为基础的新的文本表达和权重(Weighting)表示方法,但是 TF-IDF 作为一个古董方法,依然在很多应用中发挥着

1. 引言 上一篇介绍了如何用无监督方法来训练sentence embedding,本文将介绍如何利用监督学习训练句子编码器从而获取sentence embedding,包括利用释义数据库PPDB.自然语言推理数据SNLI.以及综合利用监督训练数据和无监督训练数据. 2. 基于释义数据库PPDB 2015发表的论文Towards universal paraphrastic sentence embeddings提出使用PPDB(the Paraphrase Database)来学习通用的sen

# 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

GitHub NLP项目:自然语言处理项目的相关干货整理 自然语言处理(NLP)是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域.本文作者为自然语言处理NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理项目领域的概览,包括了很多人工智能应用程序.选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果.这些自然语言处理项目资源能为想要深入钻研一个自然语言处理NLP任务的人们提供一个良好的开端. 自然语言处理项目的相关干货整理: 指代消解 https://github.com/Kyu

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

什么是BERT? BERT,全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers.可以理解为一种以Transformers为主要框架的双向编码表征模型.所以要想理解BERT的原理,还需要先理解什么是Transformers. Transformers简单来说是一个将一组序列转换成另一组序列的黑盒子,这个黑盒子内部由编码器和解码器组成,编码器负责编码输入序列,然后解码器负责将编码器的输出转换为另一组序列.具体可以参考这篇文章<想研究B

一.ZEN 目前,大多数中文预训练模型基本上沿用了英文模型的做法,聚焦于小颗粒度文本单元(字)的输入.然而,与英文相比,中文没有空格等明确的词语边界.这个特点使得很多文本表达中存在的交叉歧义也被带入了以字为序列的文本编码中,使得模型更难从单字的序列中学习到大颗粒度文本蕴含的语义信息,例如双字或者多字词的整体含义等.虽然通过大规模文本建模可以一定程度上区分不同上下文环境的语义,但是依然没有充分并显式地利用预训练和微调整语料中经常出现的词.短语.实体等更大颗粒度的信息.目前很多模型的解决方法依然是遵