Transformer原理 论文地址:Attention Is All You Need:https://arxiv.org/abs/1706.03762 Transformer是一种完全基于Attention机制来加速深度学习训练过程的算法模型.Transformer最大的优势在于其在并行化处理上做出的贡献. Transformer抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN ,目前大热的Bert就是基于Transformer构建的,这个模型广泛应用于NLP领域,例如机器翻译,问答系
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 10月11日,Google AI Language 发布了论文 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 提出的 BERT 模型在 11 个 NLP 任务上的表现刷新了记录,包括问答 Question Answering (SQuAD v1.1),推理
本文(部分内容)翻译自文章A Visual Guide to Using BERT for the First Time,其作者为Jay Alammar,访问网址为:http://jalammar.github.io/a-visual-guide-to-using-bert-for-the-first-time/ ,可以作为那些不熟悉BERT的读者首次阅读.文章中如有翻译不当之处,还请批评指正. 本文是关于如何使用BERT的变异版本来进行句子分类的简单教程.该例子足够简单,因此可以作为首
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
一章我们来聊聊在中文领域都有哪些预训练模型的改良方案.Bert-WWM,MacBert,ChineseBert主要从3个方向在预训练中补充中文文本的信息:词粒度信息,中文笔画信息,拼音信息.与其说是推荐帖,可能更多需要客观看待以下'中文'改良的在实际应用中的效果~ Bert-WWM Take Away: Whole Word Masking全词掩码 Paper:Bert-WWM,Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT Githu
这个系列我们来聊聊序列标注中的中文实体识别问题,第一章让我们从当前比较通用的基准模型Bert+Bilstm+CRF说起,看看这个模型已经解决了哪些问题还有哪些问题待解决.以下模型实现和评估脚本,详见 Github-DSXiangLi/ChineseNER NER问题抽象 实体识别需要从文本中抽取两类信息,不同类型的实体本身token组合的信息(实体长啥样),以及实体出现的上下文信息(实体在哪里)一种解法就是通过序列标注把以上问题转化成每个字符的分类问题,label主要有两种其中BIO更常见些 B
