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...
基于预训练模型的方法在处理自然语言任务上得到了广泛的应用。以下将详细介绍这种方法的基本原理、优点和应用。 一、基本原理 基于预训练模型的方法是指先在大规模的文本语料库上进行训练,然后将训练好的模型应用到特定任务中去。通常,这种方法可以分成两个阶段:预训练和微调。 在预训练阶段,通过大规模的语料库来训练...
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...
自然语言处理:基于预训练模型的方法上QQ阅读看本书 新人免费读10天 领看书特权 数学符号 数与数组 a 标量(整数或实数) a 向量 A 矩阵 A 张量 In n行n列的单位阵 I 单位阵,维度根据上下文确定 vw 词w的分布式向量表示 ew 词w的独热向量表示:[0,···,1,0,···,0],w下标处元素为1 diag(a) ...
近年来,基于预训练模型的方法在自然语言处理领域取得了巨大的成功。预训练模型通过对大量无标签数据进行学习,获得对语言的内在结构和语义的深入理解。然后,这些预训练模型可以作为其他任务的有力基座,通过微调来适应特定任务。这种方法极大地提高了自然语言处理的性能,并推动了各个领域的创新应用。预训练模型的应用领域...
BERT通过训练一个双向Transformer模型,能够对输入文本进行深层次的上下文理解和表示学习。它的出现极大地推动了自然语言处理领域的发展。 在实际应用中,基于预训练模型的自然语言处理方法在多个任务上取得了令人瞩目的成果。例如,文本分类任务中,通过微调预训练模型,可以实现更准确的文本分类和情感分析。在机器翻译任务中,...
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,...
语言模型(Language Model,LM)(也称统计语言模型)是描述自然语言概率分布的模型,是一个非常基础和重要的自然语言处理任务。利用语言模型,可以计算一个词序列或一句话的概率,也可以在给定上文的条件下对接下来可能出现的词进行概率分布的估计。同时,语言模型是一项天然的预训练任务,在基于预训练模型的自然语言处理方法中起...
在NLP领域,基于预训练模型的方法是当前最为流行的一种研究手段。这种方法的主要思想是,在大规模语料库上训练一个神经网络模型,预先学习语言的基本规律,然后将这个模型作为基础,再进行针对性的微调,以适应具体的NLP任务。 在中文语境下,基于预训练模型的方法也引起了广泛的关注。目前,全球性的预训练模型BERT已经被广泛...
自然语言处理:基于预训练模型的方法(全彩)一本书读懂ChatGPT背后核心技术,详解大规模预训练语言模型,揭秘聊天机器人ChatGPT背后的核心技术:大规模预训练语言模型、GPT,详解预训练语言模型的基础知识、模型设计、代码实现和前沿进展。