第二步:了解NLP基础 2.1 学习NLP基础概念 在了解NLP的基本概念和原理后,你会对这个领域有一个总体的认识。 •Coursera: 自然语言处理导论:密歇根大学的入门课程,覆盖了NLP的基础知识和应用。 •Dan Jurafsky 和 Chris Manning 的视频系列:两位NLP专家的系列视频,深入浅出地讲解NLP的各种概念和技术。 第三步:实...
git clone https://github.com/PAIR-code/lit.git ~/lit# Set up Python environmentcd ~/litconda env create -f environment.ymlconda activate lit-nlpconda install cudnn cupti # optional, for GPU supportconda install -c pytorch pytorch # optional, for PyTorch# Build the frontendcd ~/lit/lit_...
BERT是一种预训练语言表示(language representations)的方法,意思是我们在一个大型文本语料库(比如维基百科)上训练一个通用的“语言理解”模型,然后将这个模型用于我们关心的下游NLP任务(比如问题回答)。BERT优于以前的方法,因为它是第一个用于预训练NLP的无监督、深度双向的系统(unsupervised, deeply bidirectional system...
近日，来自 CMU、谷歌研究院和 DeepMind 的科学家们提出了覆盖四十种语言的大规模多语言多任务基准 XTREME，希望一举解决这个问题。 自然语言处理（NLP）所面临的其中一个关键性挑战是，构建的系统不仅要在英文中 work，而且要在世界范围内约 6900 种语言中也 work。幸运的是，虽然大多数语言呈现数据稀疏（data spars...
在这篇论文中，来自谷歌的研究者提出了一种统一各种预训练范式的预训练策略，这种策略不受模型架构以及下游任务类型影响，在 50 项 NLP 任务中实现了 SOTA 结果。当前，NLP 研究人员和从业者有大量的预训练模型可以选择。在回答应该使用什么模型的问题时，答案通常取决于需要完成什么任务。这个问题并不容易回答，因为...
基于bert模型的NLP自然语言处理实战,原理解读、TensorFlow如何实现word2vec模型、RNN网络架构等多个项目一次学完。 2085 13 6:13:43 App 【从入门到精通】基于BERT模型的自然语言处理实战-谷歌最强BERT模型解读-四小时带你快速上手的教程(人工智能/AI) 2536 3 1:04:25 App BERT原理与模型架构 11.2万 940 36:20...
在BERT 论文出现的几周前,斯坦福大学和谷歌大脑合作的一篇同样关于 NLP 预训练模型的论文发布。该研究提出一种新型自训练算法 Cross-View Training (CVT),结合预训练词向量和自训练算法,使用标注数据和无标注数据的混合,从而改善 Bi-LSTM 句子编码器的表征,进而改善整个模型。此外,CVT 与多任务学习结合起来后效果尤为...
继BERT之后，谷歌在NLP模型上又有大动作！在今天的谷歌I/O大会上，一口气发布了2个新模型：LaMDA和MUM，均基于Transformer架构。LaMDA（对话应用程序的语言模型），相比BERT的最大优势，是可以自然对话。谷歌的首席执行官桑达尔·皮猜(Sundar Pichai)强调：专为对话应用而构建的LaMDA模型是开放域的，目的是面对任何话题...
本文中,来自谷歌的研究者提出了一种统一各种预训练范式的预训练策略,这种策略不受模型架构以及下游任务类型影响,在 50 项 NLP 任务中实现了 SOTA 结果。 当前,NLP 研究人员和从业者有大量的预训练模型可以选择。在回答应该使用什么模型...
从填空到生成摘要 PEGASUS的全称是：利用提取的间隙句进行摘要概括的预训练模型（Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization）。就是设计一种间隙句生成的自监督预训练目标，来改进生成摘要的微调性能。在之前的NLP研究中，自监督预训练对下游的目标并不清楚，可能是文本生成、也可能是摘要...