LUSE: 无监督数据预训练短文本编码模型 1 前言 本博文本应写之前立的Flag:基于加密技术编译一个自己的Python解释器,经过半个多月尝试已经成功,但考虑到安全性问题就不公开了,有兴趣的朋友私聊讨论吧. 从本篇博客开始,本人将转化写作模式,由话痨模式转为极简模式,力求三言两语让各位看的明白. 2 工作简介 受到MOCO和SimCSE的启发, 基于自监督,使用海量无监督数据(nlp_chinese_corpus),预训练了一个专门用于短文本表征的编码器.该编码器在分类任务尤其是短文本相似度

一.学习NLP背景介绍:      从2019年4月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习,初步了解了关于图像标注.图像分类.物体检测,图像都目标物体检测等,基本了解了卷积神经网络(CNN)原理及相关常用模型,如:VGG16.MaxNet等.之后从9月份开始在华为云AI专家的带领指引下,对AI深度学习的另外一个重要领域:自然语言处理(NLP)的学习,到目前为止学习了:命名实体识别.文本分类.文本相似度分析.问答系统.人脸检测.在这一个多月对NLP的处理

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 本篇文章共 24619 个词,一个字一个字手码的不容易,转载请标明出处:预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录 一.预训练 1.1 图像领域的预训练 1.2 预训练的思想 二.语言模型 2.1 统计语言模型 神经网络语言模型 三.词向量 3.1 独热(Onehot)编码 3.2 Word Embedding 四.Word2Vec 模型 五.自然语言处理的预训练模型 六

目录 简介 预训练任务简介 自回归语言模型 自编码语言模型 预训练模型的简介与对比 ELMo 细节 ELMo的下游使用 GPT/GPT2 GPT 细节 微调 GPT2 优缺点 BERT BERT的预训练 输入表征 Fine-tunninng 缺点 ELMo/GPT/BERT对比,其优缺点 BERT-wwm RoBERTa ERNIE(艾尼) 1.0 ERNIE 2.0 XLNet 提出背景 排列语言模型(Permutation Language Model,PLM) Two-Stream Sel

这是一篇还在双盲审的论文,不过看了之后感觉作者真的是很有创新能力,ELECTRA可以看作是开辟了一条新的预训练的道路,模型不但提高了计算效率,加快模型的收敛速度,而且在参数很小也表现的非常好. 论文:ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DISCRIMINATORS RATHER THAN GENERATORS ELECTRA全称为Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replaceme

如我们有一个分类任务,数据库很小,这时还是需要通过预训练来避免深度模型的过拟合问题的,只不过预训练是通过在一个大的数据库上(比如imagenet),通过有监督的训练来完成的.这种有监督预训练加小的数据库上微调的模式称为Transfer learning. R-CNN是大样本下有监督预训练 + 小样本微调的方式,解决了小样本难以训练甚至过拟合的问题. 速度:经典的目标检测算法使用滑动窗法依次判断所有可能的区域.R-CNN预先提取一系列较可能是物体的候选区域,之后仅在这些候选区域上提取特征,进行判断

NLP论文解读 |杨健 论文标题: ERNIE:Enhanced Language Representation with Informative Entities 收录会议:ACL 论文链接: https://arxiv.org/abs/1905.07129 项目地址: https://github.com/thunlp/ERNIE 1.问题 论文作者认为尽管预训练语言模型能够从大规模文本语料中学习到词法.语法等信息,然而这些预训练模型却忽略了知识图谱提供的知识. 这些知识能够为预训练模型提供

原创作者 | 杨健 论文标题: KEPLER: A unified model for knowledge embedding and pre-trained language representation 收录期刊: TACL 论文链接: https://direct.mit.edu/tacl/article/doi/10.1162/tacl_a_00360/98089/ 项目地址: https://github.com/THU-KEG/KEPLE 01.问题 上一次我们介绍了ERNIE,其实

原创作者 | 杨健 论文标题: K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph 收录会议: AAAI 论文链接: https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/5681 项目地址: https://github.com/autoliuweijie/K-BERT 01 背景论述 笔者在前面的论文解读中提到过ERNIE使用基于自注意力机制来克服异构向量的融合,而KEPLER

本篇带来XL-Net和它的基础结构Transformer-XL.在讲解XL-Net之前需要先了解Transformer-XL,Transformer-XL不属于预训练模型范畴,而是Transformer的扩展版,旨在解决Transformer的捕获长距离依赖信息的上限问题.接下来我们详细的介绍Transformer-XL和XL-Net. 一,Transformer-XL 论文:TRANSFORMER-XL: LANGUAGE MODELING WITH LONGER-TERM DEPENDENC

本篇带来Facebook的提出的两个预训练模型——SpanBERT和RoBERTa. 一,SpanBERT 论文:SpanBERT: Improving Pre-training by Representing and Predicting Spans  GitHub:https://github.com/facebookresearch/SpanBERT 这篇论文中提出了一种新的mask的方法,以及一个新损失函数对象.并且讨论了bert中的NSP任务是否有用.接下来SpanBERT是如何预训练

随着bert在NLP各种任务上取得骄人的战绩,预训练模型在这不到一年的时间内得到了很大的发展,本系列的文章主要是简单回顾下在bert之后有哪些比较有名的预训练模型,这一期先介绍几个国内开源的预训练模型. 一,ERNIE(清华大学&华为诺亚) 论文:ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities GitHub:https://github.com/thunlp/ERNIE 清华大学和华为诺亚方舟实验室联合提出的引入

bert之类的预训练模型在NLP各项任务上取得的效果是显著的,但是因为bert的模型参数多,推断速度慢等原因,导致bert在工业界上的应用很难普及,针对预训练模型做模型压缩是促进其在工业界应用的关键,今天介绍三篇小型化bert模型——DistillBert, ALBERT, TINYBERT. 一,DistillBert 论文:DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter  GitHub

原文链接:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=49591213 1. 前言 在学习深度学习的过程中,主要参考了四份资料: 台湾大学的机器学习技法公开课: Andrew NG的深度学习教程: Li feifei的CNN教程: caffe官网的教程: 对比过这几份资料,突然间产生一个困惑:台大和Andrew的教程中用了很大的篇幅介绍了无监督的自编码神经网络,但在Li feifei的教程和caffe的实现中几乎没有涉及.当时一直搞不清这种现象的原因,直到

http://m.blog.csdn.net/article/details?id=49591213 1. 前言 在学习深度学习的过程中,主要参考了四份资料: 台湾大学的机器学习技法公开课: Andrew NG的深度学习教程: Li feifei的CNN教程: caffe官网的教程: 对比过这几份资料,突然间产生一个困惑:台大和Andrew的教程中用了很大的篇幅介绍了无监督的自编码神经网络,但在Li feifei的教程和caffe的实现中几乎没有涉及.当时一直搞不清这种现象的原因,直到翻阅了深度

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

BERT:用于语义理解的深度双向预训练转换器(Transformer)   鉴于最近BERT在人工智能领域特别火,但相关中文资料却很少,因此将BERT论文理论部分(1-3节)翻译成中文以方便大家后续研究. ·  摘要   本文主要介绍一个名为BERT的模型.与现有语言模型不同的是,BERT旨在通过调节所有层中的上下文来进行深度双向的预训练.因此,预训练的BERT表示可以通过另外的输出层进行调整,以创建用于广泛任务的状态模型,例如问题转换和语言参考,而无需实质的任务特定体系结构修改.   BERT

预训练 先在某个任务(训练集A或者B)进行预先训练,即先在这个任务(训练集A或者B)学习网络参数,然后存起来以备后用.当我们在面临第三个任务时,网络可以采取相同的结构,在较浅的几层,网络参数可以直接加载训练集A或者B训练好的参数,其他高层仍然随机初始化.底层参数有两种方式:frozen,即预训练的参数固定不变,fine-tuning,即根据现在的任务调整预训练的参数. 优势: 1.当前任务数据量少,难以训练更多的网络参数,可以加载预训练的模型,然后根据当前的任务对参数进行fine-tuning,

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

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