预训练模型--开创NLP新纪元 论文地址 BERT相关论文列表 清华整理-预训练语言模型 awesome-bert-nlp BERT Lang Street huggingface models 论文贡献 对如今自然语言处理研究中常用的预训练模型进行了全面的概述,包括背景知识.模型架构.预训练任务.预训练模型的各种扩展.预训练模型的适应方法.预训练模型相关资源和应用. 基于现有的对预训练模型分类方法,从四个不同的角度提出了一个新的分类方法,它从四个不同的角度对现有的原型系统进行分类: 表示类型

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

神经结构进步.GPU深度学习训练效率突破.RNN,时间序列数据有效,每个神经元通过内部组件保存输入信息. 卷积神经网络,图像分类,无法对视频每帧图像发生事情关联分析,无法利用前帧图像信息.RNN最大特点,神经元某些输出作为输入再次传输到神经元,可以利用之前信息. xt是RNN输入,A是RNN节点,ht是输出.对RNN输入数据xt,网络计算得输出结果ht,某些信息(state,状态)传到网络输入.输出ht与label比较得误差,用梯度下降(Gradient Descent)和Back-Propag

问题描述:样本为所有恐龙名字,为了构建字符级语言模型来生成新的名称,你的模型将学习不同的名称模式,并随机生成新的名字. 在这里你将学习到: 如何存储文本数据以便使用rnn进行处理. 如何合成数据,通过每次采样预测,并将其传递给下一个rnn单元. 如何构建字符级文本生成循环神经网络. 为什么梯度修剪很重要? import numpy as np import random import time import cllm_utils 1 - 问题描述 1.1 - 数据集与预处理 # 获取名称 dat

自然语言处理和图像处理不同,作为人类抽象出来的高级表达形式,它和图像.声音不同,图像和声音十分直觉,比如图像的像素的颜色表达可以直接量化成数字输入到神经网络中,当然如果是经过压缩的格式jpeg等必须还要经过一个解码的过程才能变成像素的高阶矩阵的形式,而自然语言则不同,自然语言和数字之间没有那么直接的相关关系,也就不是那么容易作为特征输入到神经网络中去了,所以,用神经网络处理自然语言,不可避免的在数据预处理方面更加繁琐,也更加细致!自然语言处理的另外一个不同之处在于语言之间的相关关系,举一个最简单

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构

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

参考: https://www.cnblogs.com/pinard/p/7243513.html https://blog.csdn.net/cindy_1102/article/details/88079703 http://web.stanford.edu/class/cs224n/readings/cs224n-2019-notes01-wordvecs1.pdf 1.NLP简介 1.1.什么是自然语言? 用来表示某种意义或东西的符号 1.2.NLP任务 1).简单 拼写检查 关键词提取

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

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/239 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看

前言 本文提出了一种新的弱监督多标签分类(WSML)方法,该方法拒绝或纠正大损失样本,以防止模型记忆有噪声的标签.由于没有繁重和复杂的组件,提出的方法在几个部分标签设置(包括Pascal VOC 2012.MS COCO.NUSWIDE.CUB和OpenImages V3数据集)上优于以前最先进的WSML方法.各种分析还表明,方法的实际效果很好,验证了在弱监督的多标签分类中正确处理损失很重要. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. ​

一.背景 近期研究了一下语言模型,同事推荐了一个比较好用的工具包kenlm,记录下使用过程. 二.使用kenlm训练 n-gram 1.工具介绍:http://kheafield.com/code/kenlm/ 2.工具包的下载地址:http://kheafield.com/code/kenlm.tar.gz 3.解压后运行,./bjam 进行编译 4.使用如下命令进行训练:bin/lmplz -o 5 --verbose_header --text data/chat_log.txt --ar

magnitude是精确距离,sqrMagnitude是节省CPU的粗略距离,精度有损失 CubeA坐标 x:0 y:0.844 z:0 CubeC坐标 x:0 y:0 z:0 Vector3 aaa = A.position - C.position; Debug.DrawLine(A.position, C.position, Color.green); Debug.Log("aaa: " + aaa.ToString() + " magnitude:" + a

主要两个方面 Probabilistic modeling 概率建模,神经网络模型尝试去预测一个概率分布 Cross-entropy作为误差函数使得我们可以对于观测到的数据 给予较高的概率值 同时可以解决saturation的问题 前面提到的线性隐层的降维作用(减少训练参数)     这是一个最初版的神经网络语言模型     选取什么要的loss function,为什么用cross-entropy,为什么不用squared loss呢? 首先 可以看到 cross-entropy更能从数值上体

一.发展 起源:统计语言模型起源于 Ponte 和 Croft 在 1998年的 SIGIR上发表的论文 应用:语言模型的应用很多: corsslingual retrieval distributed IR expert finding passage retrieval web search genomics retrieval 基因组学检索 topic tracking subtopic retrieval 二.basic model 1.Ponte and Croft 核心思想:quer

这是个持续多年的话题了,很多大公司,尤其是牛逼的独立分包公司(开发公司)都会有代码审核和严格QA程序,一般的公司就很难说咯,在法律上目前还没有完全支持处罚程序员bug经济损失的判例(国内如此),国外也是分为故意损害和无意损害两类,但是举证故意损害举证很困难.就我的经验来说(我只在小公司和小小公司待过,大公司和超级公司只是从资料和论文以及产品里看过),一般会有限制级要求和程序性要求,其他的就是使命感和责任心的管理,加强程序员的自我管理是很重要的学问:这里说的是OKR,不是KPI:技术型公司不适用制

前文 的最后给出了玉伯的一道课后题,今天我们来讲讲这题的思路. 题目是这样的: Number.MAX_VALUE + 1 == Number.MAX_VALUE; Number.MAX_VALUE + 2 == Number.MAX_VALUE; ... Number.MAX_VALUE + x == Number.MAX_VALUE; Number.MAX_VALUE + x + 1 == Infinity; ... Number.MAX_VALUE + Number.MAX_VALUE ==

原文转载:http://licstar.net/archives/328 Deep Learning 算法已经在图像和音频领域取得了惊人的成果,但是在 NLP 领域中尚未见到如此激动人心的结果.关于这个原因,引一条我比较赞同的微博. @王威廉:Steve Renals算了一下icassp录取文章题目中包含deep learning的数量,发现有44篇,而naacl则有0篇.有一种说法是,语言(词.句子.篇章等)属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体,而语音和图像属于较为底层的原始输入信号,所以