ESIM (Enhanced Sequential Inference Model) 为短文本匹配任务中常用且有力的模型。它对于 LSTM 的加强主要在于:将输入的两个 LSTM 层( Encoding Layer) 通过序列推理交互模型输出成新的表征。 如图所示,ESIM 为图的左边部分。整体网络结构其实比较明确,整条通路大致包括三个步骤。 步骤一:编码层。该步骤每个 token...
一号双终端通常指的是在移动通信领域,一个手机号码可以同时与两个终端设备(如手机和智能手表)关联,实现共享通信功能。在国内,一些运营商已经支持这一功能,允许用户将同一个手机号码的通话、短信等服务扩展到其他智能设备上。 对于您提到的“estk 5bert 9esim”,这些可能是特定技术或产品的代号,但并非广泛认知的标准...
每个filter 卷积核产生一个 feature ,一个 TextCNN 网络包括很多不同窗口大小的卷积核,如常用的 filter size ∈{3,4,5} 每个 filter 的 featuremaps=100。 增强序列推理模型(ESIM) ESIM (Enhanced Sequential Inference Model) 为短文本匹配任务中常用且有力的模型。它对于 LSTM 的加强主要在于:将输入的两个 L...
比Siamese-LSTM高6个点。在类似文本匹配的比赛中，BiMPM和ESIM的表现也非常突出，也能一定程度上说明不...
在第一种情况下,非预训练的语言模型ESIM很难捕捉到由差异词引起的语义冲突。因此,ESIM在案例1中给出了错误的预测结果。 BERT在案例1中可以借助于上下文来识别语义差异,但在案例3中,BERT不能捕捉到数字 "12 "和 "24 "之间的差异,并给出了错误的预测。
我们使用2e-5的学习率,批次大小为16,训练三个周期,结果如表4所示。BERTLARGE比作者的基线模型ESIM+ELMo系统性能高出27.1%。 表4:SWAG验证集和测试集准确率。测试结果由SWAG作者根据隐含的标签 进行评分,如SWAG论文所述,人类的表现为100分。 5 消融研究 ...
我们用学习率2e-5批量大小16,对此模型做了3个周期的微调。结果呈现在表4。BERTLARGE的性能优于该作者ESIM+ELMo系统的基线达+27.1%。 表4:SWAG开发和测试精度。测试结果由SWAG作者们对其隐藏标签进行评分。如SWAG论文所述,人类性能是用100个样本测量的。
我们以2e-5的学习率和16的批量大小微调模型3个周期。结果见表4。BERT_LARGE较作者的基准ESIM+ELMo(增强序列推理+基于语言模型的词嵌入联合模型)系统提升+27.1%,较OpenAI GPT提升8.3%。 5 消融研究 本章对BERT的多个方面进行消融实验(移除模型中的指定部件以研究该部件的贡献)以更好理解其相对重要性。更多消融研究...
我们使用 2e−52e−5 的学习率,16 的批次大小训练模型 3 个周期。结果如表 4 所示。BERTLARGEBERTLARGE优于作者的 ESIM+ELMo 的基线标准模型的 27.1% 。 表4:SWAG 验证集和测试集准确率。测试结果由 SWAG 作者对隐藏的标签进行评分。人类的表现是用 100 个样本来衡量的,正如 SWAG 论文中描述的那样。
在分类任务方面,BERT-Large的表现远超之前的SOTA所能达到的水平;在斯坦福问答集(SQuAD v1.1)任务中,BERT-Large破了记录,且在命名实体识别方面也效果卓越。SWAG是指给定一个句子,让模型在四个选项中选出这句话后最有可能出现的下文,这是一个很难的任务,ESIM+ELMo只达到了59.1分,BERT取得了86.6分。