ELMo的概念也是很早就出了,应该是18年初的事情了.但我仍然是后知后觉,居然还是等BERT出来很久之后,才知道有这么个东西.这两天才仔细看了下论文和源码,在这里做一些记录,如果有不详实的地方,欢迎指出~ 文章目录前言一. ELMo原理1. ELMo整体模型结构2. 字符编码层3. biLMs原理4. 生成ELMo词向量5. 结合下游NLP任务二. PyTorch实现1. 字符编码层2. biLMs层3. 生成ELMo词向量三. 实验四. 一些分析1. 使用哪些层的输出?2. 在哪里加入ELMo

1 概述 word embedding 是现在自然语言处理中最常用的 word representation 的方法,常用的word embedding 是word2vec的方法,然而word2vec本质上是一个静态模型,也就是说利用word2vec训练完每个词之后,词的表示就固定了,之后使用的时候,无论新句子上下文的信息是什么,这个词的word embedding 都不会跟随上下文的场景发生变化,这种情况对于多义词是非常不友好的.例如英文中的 Bank这个单词,既有河岸的意思,又有银行的意思,

翻车2次,试水2次,今天在B站终于成功直播了. 人气11万. 主要讲了语言模型.词向量的训练.ELMo模型(深度.双向的LSTM模型) 预训练与词向量 词向量的常见训练方法 深度学习与层次表示 LSTM, BI-LSTM模型回顾 基于BI-LSTM的ELMo算法 总结

消息中间件是为解耦生产者和消费者的目的,三大服务点:解耦.异步.削峰. 现在的的互联网系统中,mq已经必备基础设施了,我们已明显感觉它的必要性与强大.然而,它的本质是啥?存储转发系统罢了! MQ有很多成熟产品,以RocketMQ作为切入点,成本较低.MQ主要角色为:生产者.消费者.消息服务端. 本文先来看看消费者的实现.现在通用的消费模型中,有推和拉两种模型.各有优劣,一言以避之,推更实时,拉更容易控制. 一. push模式消费例子 /** * This example shows how to

#coding=utf8 import numpy as np import pandas as pd import re from gensim import corpora, models, similarities import gensim from nltk.corpus import stopwords df = pd.read_csv("./input/HillaryEmails.csv") # 原邮件数据中有很多Nan的值,直接扔了. df = df[['Id', 'E

一.启语 前面我们说到,模型验证的原理(包含1.项目创建,2.模型创建,3.走通测试模型验证,4.在过滤器中处理返回json格式(非控制器内))-完全是新手理解使用的,新番理解 通常情况下,对于那些经常为别人提供数据接口的开发人员来说,对于调用方传递过来的参数都会有验证处理.例如: if (string.IsNullOrEmpty(entity.Name)) { //当姓名为空时,......... } || entity.Age>) { //当年龄小于0或大于100时,有的人可能超过一百岁,我

1. SGD训练时,初始化学习率为0.05时,loss出现了 nan (百度: pytorch loss nan, 但是目前暂未看懂解释,大概是loss出现了inf,学习率偏大?)

# _*_coding:UTF-8_*_ from sklearn.externals.six import StringIO from sklearn import tree import pydot import sklearn import numpy as np import sys import pickle import os from sklearn.cross_validation import train_test_split import sklearn.ensemble f

Pytorch 保存模型与加载模型 PyTorch之保存加载模型 参数初始化参 数的初始化其实就是对参数赋值.而我们需要学习的参数其实都是Variable,它其实是对Tensor的封装,同时提供了data,grad等借口,这就意味着我们可以直接对这些参数进行操作赋值了.这就是PyTorch简洁高效所在.所以我们可以进行如下操作进行初始化,当然其实有其他的方法,但是这种方法是PyTorch作者所推崇的: def weight_init(m): # 使用isinstance来判断m属于什么类型 if

模型读取和存储 总结下来,就是几个函数 torch.load()/torch.save() 通过python的pickle完成序列化与反序列化.完成内存<-->磁盘转换. Module.state_dict()/Module.load_state_dict() state_dict()获取模型参数.load_state_dict()加载模型参数 读写Tensor 我们可以直接使用save函数和load函数分别存储和读取Tensor.save使用Python的pickle实用程序将对象进行序列化

2013年----word Embedding 2017年----Transformer 2018年----ELMo.Transformer-decoder.GPT-1.BERT 2019年----Transformer-XL.XLNet.GPT-2 2020年----GPT-3 Transformer 谷歌提出的Transformer模型,用全Attention的结构代替的LSTM,在翻译上取得了更好的成绩.这里基于Attention Is All You Need,对 Transformer

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

自然语言处理的第一步就是获取词向量,获取词向量的方法总体可以分为两种两种,一个是基于统计方法的,一种是基于语言模型的. 1 Glove - 基于统计方法 Glove是一个典型的基于统计的获取词向量的方法,基本思想是:用一个词语周边其他词语出现的次数(或者说两个词共同出现的次数)来表示每一个词语,此时每个词向量的维度等于词库容量,每一维存储着词库对应序号的词语出现在当前词语周围的次数,所有这些词向量组成的矩阵就是共现矩阵. 我们也可以换一个角度来理解共现矩阵,共现矩阵就是两个词同时出现的次数,共现

详细图文并茂以及git flow工具解释参考: http://danielkummer.github.io/git-flow-cheatsheet/index.zh_CN.html 原文地址:http://nvie.com/posts/a-successful-git-branching-model/ 本文中我将介绍我在多年的项目开发中使用的开发模型,这个模型被实践检验为正确有效的模式.本文中,我将不会涉及到项目的任何细节,只讨论关于分支策略和release管理 为什么要使用Git? 网上有很多

进程模型 转载请注明出处:https://ahangchen.gitbooks.io/chromium_doc_zh/content/zh//General_Architecture/Process_Models.html 全书地址 Chromium中文文档 for https://www.chromium.org/developers/design-documents 持续更新ing,欢迎star gitbook地址:https://ahangchen.gitbooks.io/chromium

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

前言 笔者几年前曾参与过一套网络银行的系统建设以及后续这套系统在信用.云服务.保险.基金.支付等领域的复用,使用了IFW模型的变体.当时仅仅是根据架构师的设计进行编码.测试和交付以及后续的维护,没有对这套模型进行系统化的总结,心中总是有点缺失.这么多年过去,借着在组内分享的机会,系统地整理一下这块的知识,希望对以后的设计建模能有所帮助. 限于笔者水平,同时IFW模型实际上是非常复杂(以至于对于专业的咨询公司来说,这套模型的咨询+分析+落地方案设计费用通常在百万到千万级别),短短的一篇博文仅仅是管

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 今天给大家介绍一篇2018年提出的论文<Deep contextualized word representations>,在这篇论文中提出了一个很重要的思想ELMo.本人认为ELMo的提出对

目录 第1讲 前言:本书讲什么:如何使用本书: 第2讲 初始SLAM:引子-小萝卜的例子:经典视觉SLAM框架:SLAM问题的数学表述:实践-编程基础: 第3讲 三维空间刚体运动 旋转矩阵:实践-Eigen:旋转向量和欧拉角:四元数:相似.仿射.射影变换:实践-Eigen几何模块:可视化演示: 第4讲 李群与李代数 李群李代数基础:指数与对数映射:李代数求导与扰动模型:实践-Sophus:相似变换群与李代数:小结: 第5讲 相机与图像 相机模型:图像:实践-图像的存取与访问:实践-拼接点云: 第

1.在上一篇博客中我们构建度为二的因子分解机模型,这篇博客对这个模型进行实践 下图为准备的数据集: 完整代码为: # -*- coding: UTF-8 -*- # date:2018/6/6 # User:WangHong import numpy as np from random import normalvariate # 正态分布 def loadDataSet(data): '''导入训练数据 input: data(string)训练数据 output: dataMat(list)