BERT相关论文.文章和代码资源汇总 4条回复 BERT最近太火,蹭个热点,整理一下相关的资源,包括Paper, 代码和文章解读. 1.Google官方: 1) BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 一切始于10月Google祭出的这篇Paper, 瞬间引爆整个AI圈包括自媒体圈: https://arxiv.org/abs/1810.04805 2) Github: ht

BERT 简介 BERT是2018年google 提出来的预训练的语言模型,并且它打破很多NLP领域的任务记录,其提出在nlp的领域具有重要意义.预训练的(pre-train)的语言模型通过无监督的学习掌握了很多自然语言的一些语法或者语义知识,之后在做下游的nlp任务时就会显得比较容易.BERT在做下游的有监督nlp任务时就像一个做了充足预习的学生去上课,那效果肯定事半功倍.之前的word2vec,glove等Word Embedding技术也是通过无监督的训练让模型预先掌握了一些基础的语言知识

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

目录 引言 概览 Token Embeddings 作用 实现 Segment Embeddings 作用 实现 Position Embeddings 作用 实现 合成表示 结论 参考文献 本文翻译自Why BERT has 3 Embedding Layers and Their Implementation Details 引言 ​ 本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节,包括token embeddings.segment embeddings, 和position embeddings.

目录 ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—1.后台主框架 ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—2.菜单特效 ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—3.面板折叠和展开 ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—4.tab多页签支持 ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—5.Demo演示Controller和View的交互 ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—6.客户管理(添加.修改.查询.分页) ASP.NET MVC搭建项目后台UI框架—7.统计报表 ASP

对于很多人用div来做网站时,总会用到,但在显示效果时前面总是会有一个小黑点,这个令很多人头痛,但又找不到要源,其它我们可以用以下方法来清除. 1.在CSS中写入代码.找到相关性的CSS,在..li和.ul下写入list-sytle:none;当然有的会这样来写list-style-type:none, 这种写法特别是在一些CMS中最常见. 2.在相关的页面找到head部分写入下面的代码 <style type="text/css"> list-style:none; &l

本博文介绍用Google pre-training的bert(Bidirectional Encoder Representational from Transformers)做中文NER(Name Entity Recognition) 第一步: git clone https://github.com/google-research/bert.git ,存放在 bert文件中 第二步: 下载BERT-Base Chinese模型, 存放在checkpoint文件中 相关文件结构如下: BER

html 中 span 换行规则如下: span不换行默认只针对英文有效 如果想对中文设置有效需要添加样式 style="white-space:nowrap;" 默认的情况是这样子的:遇到有中文的情况会换行: 在加入white-space:nowrap (<span style="white-space:nowrap;">)属性后展示符合预期: inspire by :  https://www.jianshu.com/p/e74ab89d6e01  

声明:为了帮助初学者快速入门和上手,开始源学计划,即通过源代码进行学习.该计划收取少量费用,提供有质量保证的源码,以及详细的使用说明. 第一个项目是基于bert的命名实体识别(name entity recognition),pytorch实现 基于bert与语料模型在多个NLP任务上取的不错效果,包括在命名实体识别(name entity recognition)上,在bert之前,主要采用的模型是Bi-lstm + CRF的方式,取得了不错效果. Bert横空出世后,至今已经深度侵入到序列标

准备工作,先准备 python 环境,下载 BERT 语言模型 Python 3.6 环境 需要安装kashgari Backend pypi version desc TensorFlow 2.x pip install 'kashgari>=2.0.0' coming soon TensorFlow 1.14+ pip install 'kashgari>=1.0.0,<2.0.0' current version Keras pip install 'kashgari<1.0

# 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

BERT 论文阅读 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 由 @快刀切草莓君 阅读编写. 1 引言 两种为下游任务应用预训练模型表示的现存策略 基于特征 e.g. ELMo:使用包括预训练表示作为额外特征的特定任务架构 精调 e.g. GPT Generative Pre-trained Transformer 引入最少的特定任务参数 这两种策略都使用了单一方向语言模型 限

这一章我们不聊模型来聊聊数据,解决实际问题时90%的时间其实都是在和数据作斗争,于是无标注,弱标注,少标注,半标注对应的各类解决方案可谓是百花齐放.在第二章我们也尝试通过多目标对抗学习的方式引入额外的NER样本,或者分词边界来提高people daily小样本数据集的效果. 以下我会结合一些业界的案例和新鲜出炉的NLP数据增强综述,聊聊都有哪些数据增强方案,其中哪些适用于NER以及效果提升.代码详见 people_daily_augment NLP数据增强综述 Paper:Data Augmen

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

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

一.什么是BERT? 没错下图中的小黄人就是文本的主角Bert ,而红色的小红人你应该也听过,他就是ELMo.2018年发布的BERT 是一个 NLP 任务的里程碑式模型,它的发布势必会带来一个 NLP 的新时代.BERT 是一个算法模型,它的出现打破了大量的自然语言处理任务的记录.在 BERT 的论文发布不久后,Google 的研发团队还开放了该模型的代码,并提供了一些在大量数据集上预训练好的算法模型下载方式.Goole 开源这个模型,并提供预训练好的模型,这使得所有人都可以通过它来构建一个涉

就像Transformer带火了"XX is all you need"的论文起名大法,最近也看到了好多"Unified XX Framework for XX"的paper,毕竟谁不喜欢写好一套框架然后哪里需要哪里搬凸-凸.这一章让我们来看下如何把NER的序列标注任务转换成阅读理解任务.论文本身把重点放在新的框架可以更好解决嵌套实体问题,但是实际应用中我碰到Nested NER的情况很少,不过在此之外MRC对小样本场景,以及细粒,层次化实体的识别任务也有一些启发意

原创作者 | 疯狂的Max 01 背景 命名实体识别任务分为嵌套命名实体识别(nested NER)和普通命名实体识别(flat NER),而序列标注模型只能给一个token标注一个标签,因此对于嵌套NER任务,需要使用两个以上的序列标注模型来完成标注任务. 为了解决这一问题大部分人[1][2][3]用pipelined systems处理嵌套NER任务,但这种处理方式存在错误传播.运行时间长.手工提取特征强度大等问题. 受到当下一些研究者[4][5]将NLP问题转换为QA任务的启发,作者提出一

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

<span>你好111111111111111111111111111111111111111111111111111aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa</span> 不换行! 加上样式: style="display:inline-block;width:60%;word-wrap:break-word;white-space:normal;" 是因为 span 不是块状元素.本