自然语言处理被誉为“人工智能皇冠上的明珠”。深度学习等技术的引入为自然语言处理技术带来了一场革命,尤其是近年来出现的基于预训练模型的方法,已成为研究自然语言处理的新范式。本书在介绍自然语言处理、深度学习等基本概念的基础上,重点介绍新的基于预训练模型的自然语言处理技术。本书包括基础知识、预训练词向量和...
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预训练模型是指在大规模数据上进行训练,通过学习语言的统计规律和规律的特征表示,从而得到一组通用的参数。这些参数可以被用于各种自然语言处理任务的fine-tuning,如文本分类、机器翻译、问答等。 目前,基于预训练模型的方法已经成为自然语言处理领域的主流方法之一。其中,BERT、RoBERTa、GPT等预训练模型已经被广泛应用于各...
即首先在一个原任务上预先训练一个初始模型,然后在下游任务(目标任务)上继续对该模型进行精调(Fine-Tune),从而得到提高下游任务准确率的目的,本质上也是一种迁移学习(Transfer Learning) 2 自然语言处理基础 2.1 文本的表示 2.1.1 独热表示 One-hot Encoding无法使用余弦函数计算相似度,同时会造成数据稀疏(Data Spa...
BERT中的embedding层也是随BERT预训练好的。没必要用其他词向量对其再重新初始化了。
自然语言处理:基于预训练模型的方法 作者:车万翔出版社:电子工业出版社出版时间:2021年07月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知 ¥87.80 定价 ¥118.00 电子书价 ￥82.60 配送至 北京市东城区 运费6元,满49元包邮 服务 由“当当”发货,并提供售后服务。
以BERT和GPT为代表的,基于超大规模文本数据的预训练语言模型能够充分利用大模型,大数据和大计算,使几乎所有自然语言处理任务性能都得到显著提升,在一些数据集上达到甚至超过人类水平,已成为自然语言处理的新范式.认为未来自然语言处理,乃至整个人工智能领域,将沿着"同质化"和"规模化"的道路继续前进,并将融入多模态数据,...
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