这篇paper把bert蒸馏成lstm,提出了hard distillation 和 soft distillation两种方案。 3.1 hard distillation 这个思路需要满足两个条件,有少量专家样本,有海量未标注样本。 流程图如下 少量专家样本基于bert做fine-tunning后,根据我的经验,如果专家样本准确率足够高,分布足够合理,跑出来的model效果往往是非常令人满意的。
下游任务 相同的还有LSTM,其最大区别,LSTM的训练是迭代的(类似for循环实现)当前字训练完成LSTM单元,才进入下一字。但transformer的训练是并行的,所有字是全部同时训练的,大大加快了计算效率。同时使用了位置嵌入(positional encoding)来理解语言顺序,使用自注意力机制和全连接层进行计算。 弊端:无法实现加速、并行计算 R...
Bi-LSTM是一种双向长短时记忆网络,它结合了TextCNN和TextRNN的优点。Bi-LSTM使用两个独立的LSTM网络,一个从左到右处理文本,另一个从右到左处理文本。它可以捕获更全面的上下文信息,并且在处理长序列时更有效。 在这个流程图中,输入文本被转换为嵌入向量,然后经过一个双向LSTM层和一个最大池化层,最后通过一个全...
如果我们想提高模型的准确率,一般有以下几种方法: 一、加大模型规模 这种做法在弱模型通过集成学习后成为强模型的效果非常明显。例如决策树和随机森林,通过准确率低的分类器集成在一起进行加权投票得到更精确的结果,犹如三个臭皮匠赛过诸葛亮。神经网络模型也是这种体现,因为深度学习近乎是个可以拟合任何数据集的函数,...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种预训练语言表示模型,由Google于2018年提出。它采用了Transformer架构,并利用双向上下文信息对输入文本进行编码,从而捕捉到更丰富的语义信息。BERT的核心思想是通过预训练任务来学习通用的语言表示,然后通过微调任务将这些表示应用于特定任务,如问答、分类等。
图4-2. 文本对分类数据集处理流程图 如图4-2所示,第1步需要将原始的数据样本进行分词(tokenize)处理;第2步再根据tokenize后的结果构造一个字典,不过在使用BERT预训练时并不需要我们自己来构造这个字典,直接使用相应开源模型中的vocab.txt文件构造字典即可,因为只有vocab.txt中每个字的索引顺序才与开源模型中每个字...
(1)计算能力的限制:当要记住很多“信息“,模型就要变得更复杂,然而目前计算能力依然是限制神经网络发展的瓶颈。 (2)优化算法的限制:LSTM只能在一定程度上缓解RNN中的长距离依赖问题,且信息“记忆”能力并不高。 在介绍什么是注意力机制之前,先让大家看一张图片。
⑧比较基线BuTTER,比较结果双向长期短期记忆(LSTM)模型与CRF层序列标签(BiLSTM-CRF)被用作基线,已达到先进的结果显示在几个NLP任务,如词性标注,分块,NER任务。 3. 结果 实验 我们进行了2个实验:(1)比较了BERT模型和基于语料库的BuTTER模型,该模型在之前的研究中提出了食物和非食物实体任务;(2)给出BERT模型的结...
3、现有模型如cnn、rnn、bi-lstm等,其模型训练效果,准确度、f1值等没有bert、transformer等前沿模型的效果好,缺少对问题文本内部的字或词之间的相关性分析。 技术实现要素: 为解决上述技术问题,本发明提出一种基于bert(bidirectionalencoderrepresentationsfromtransformers)和知识库的问答方法和系统。
图2 - 预训练在图像领域的应用 假设我们拥有两个尽量相似的任务 A 和 B(可以都为图像处理任务),任务 A 是我们目标任务,任务 B 是可以提前训练好的一个任务: 我们训练任务 B 得到一个 CNN 模型 B 由于CNN 浅层特征的通用性,我们可以做如下两种处理: ...