Instructions [THIS REPOSITORY IS UNDER DEVELOPMENT AND MOER DATASETS AND MODELS WILL BE ADDED] [FEEL FREE TO MAKE PULL REQUEST FOR A NEW DATASET OR NEW MODEL] 1. Requirements CUDA 9.0 Python 3.6 bash setup.sh Run setup.sh to download the datasets and

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很

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 NLP中的预训练 语境表示 语境表示相关研究 存在的问题 BERT的解决方案 任务一:Masked LM 任务二:预测下一句 BERT 输入表示 模型结构--Transformer编码器 Transformer vs. LSTM 模型细节 在不同任务上进行微调 GLUE SQuAD 1.1 SQuAD 2.0 SWAG 分析 预训练的影响 方向与训练时间的影响 模型规模的影响 遮罩策略的影响 多语言BERT(机器翻译) 生成训练数据(机器阅读理解) 常见问题 结论 翻译自Jacob Dev

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

ULMFiT 阅读笔记 概述 这篇文章从文本分类模型入手,主要提出了两点:一是预训练语言模型在大中小规模的数据集中都能提升分类效果,在小规模数据集中效果尤为显著.二是提出了多种预训练的调参方法,包括Discriminative Fine-tuning(分层微调.我自己取的名字,下同),Slanted triangular learning rates(斜三角学习率),Concat pooling(拼接池化),Gradual unfreezing(逐层解冻),双向语言模型等. 模型 本文以LSTM

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌AI研究人员最近发表的一篇论文:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.它通过在各种各样的NLP任务中呈现最先进的结果,包括问答(SQuAD v1.1).自然语言推理(MNLI)等,在机器学习社区中引起了轰动. BERT的关键技术创新是将Transf

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这

概述 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. BERT的应用步骤 模型结构 BERT BASE:和OPENAI Transformer大小差不

https://github.com/google-research/bert BERT ***** New May 31st, 2019: Whole Word Masking Models ***** This is a release of several new models which were the result of an improvement the pre-processing code. In the original pre-processing code, we ra

概述 Google的BERT改变了自然语言处理(NLP)的格局 了解BERT是什么,它如何工作以及产生的影响等 我们还将在Python中实现BERT,为你提供动手学习的经验 BERT简介 想象一下--你正在从事一个非常酷的数据科学项目,并且应用了最新的最先进的库来获得一个好的结果!几天后,一个新的最先进的框架出现了,它有可能进一步改进你的模型. 这不是一个假想的场景--这是在自然语言处理(NLP)领域工作的真正现实!过去的两年的突破是令人兴奋的. 谷歌的BERT就是这样一个NLP框架.我敢说它可

BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果.在处理文本分类问题时,即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型,也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们定制的文本分类模型中(如text-CNN等).总之现在只要你的计算资源能满足,一般问题都可以用BERT来处理,此次针对公司的一个实际项目——一个多类别(61类)的文本分类问题,其就取得了很好的结果. 我们此次的任务是一个数据分布极度不平衡的多类别文本分类(有的类别下只有几个或者十几个样本,有的类别下

深度长文:NLP的巨人肩膀(上):https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-12-10-17 NLP 的巨人肩膀(下):从 CoVe 到 BERT: https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-12-17-17?from=synced&keyword=NLP%E7%9A%84%E5%B7%A8%E4%BA%BA%E8%82%A9%E8%86%80 图解2018年领先的两大NLP模型:BERT和ELMo:https://

Bert预训练源码 主要代码 地址:https://github.com/google-research/bert create_pretraning_data.py:原始文件转换为训练数据格式 tokenization.py:汉字,单词切分,复合词处理,create_pretraning_data中调用 modeling.py: 模型结构 run_pretraing.py: 运行预训练 tokenization.py 作用:句子切分,特殊符号处理. 主要类:BasicTokenizer, Wo

目录 从词袋模型到BERT 分析BERT表示 不考虑上下文的方法 考虑语境的方法 结论 本文翻译自Are BERT Features InterBERTible? 从词袋模型到BERT ​ Mikolov等人提出Word2Vec已经过去很长时间了.当时似乎每一个玩机器学习的人都能背出"国王减去男人加上女人等于女王"这条"咒语".如今,这些可解释的词嵌入已经成了许多基于深度学习的NLP系统的核心部分. ​ 去年10月份,Google AI放出了BERT模型,即 Bid

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.

来源商业新知网,原标题:深入理解BERT Transformer ,不仅仅是注意力机制 BERT是google最近提出的一个自然语言处理模型,它在许多任务 检测上表现非常好. 如:问答.自然语言推断和释义而且它是开源的.因此在社区中非常流行. 下图展示了不同模型的GLUE基准测试分数(不同NLP评估任务的平均得分)变化过程. 尽管目前还不清楚是否所有的GLUE任务都非常有意义,但是基于Trandformer编码器的通用模型(Open-GPT.BERT.BigBird),在一年内缩小了任务专用模型

BERT的新语言表示模型,它代表Transformer的双向编码器表示.与最近的其他语言表示模型不同,BERT旨在通过联合调节所有层中的上下文来预先训练深度双向表示.因此,预训练的BERT表示可以通过一个额外的输出层进行微调,适用于广泛任务的最先进模型的构建,比如问答任务和语言推理,无需针对具体任务做大幅架构修改. 基础比较弱的,直接看bert,可能要结合这个文章一起看:从Word Embedding到Bert模型——自然语言处理预训练技术发展史. 简单一点可以这样概括: 后续方法的提出主要源于

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

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