②自编码语言模型(Autoencoder LM) 自编码语言模型-AE LM(AutoEncoder Language Model):自回归语言模型只能根据上文预测下一个单词,Bert通过在输入X中随机Mask掉一部分单词,然后预训练过程的主要任务之一是根据上下文单词来预测这些被Mask掉的单词,这是典型的DAE(Denoising Autoencoder)的思路。那些被Mask掉的单词就是...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)全称是“双向编码器表征法”或简单地称为“双向变换器模型”,是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,由Google在2018年推出,代码已开源。BERT在自然语言处理(NLP)领域具有广泛的应用和出色的性能,为多种语言理解任务提供了强大的预训练模型基础。 BERT采用...
BERT模型是一个强大的预训练模型,通过采用Transformer训练出一个强大的预训练模型,并可以将预训练的模型进行迁移学习。例如在基于中医医案的命名实体识别研究中,研究者提出在BiLSTM-CRF算法上加入BERT语言模型来提高中医医案命名实体识别效果。该模型采用双向Transformer编码器,生成的字...
01 Bert简介 BERT是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型。BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers。BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩: 全部两个衡量指标上全面超越人类，并且在11种不同NLP测试中创出SOTA表现，包括将GLUE基准推高至80.4% (绝对改进7...
BERT全称是来自变换器的双向编码器表征量(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),它是Google于2018年末开发并发布的一种新型语言模型。与BERT模型相似的预训练语言模型例如问答、命名实体识别、自然语言推理、文本分类等在许多自然语言处理任务中发挥着重要作用。 BERT是一种基于微调的多层双向变换器编码器...
Bert通常与Transformer,预训练模型,微调一起被提及,简单而言Bert基于Transformer结构,提出了预训练模型这种新的方式思想,通过这种预训练模型方式,给定一个下游NLP任务进行微调,即可很好地完成则个任务。 具体而言,Bert是在Transformer的Encoder层网络结构的基础之上,通过海量数据的无监督学习训练得到的一组网络参数(如下图所...
BERT是一种预训练语言模型(pre-trained language model, PLM),其全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers(双向编码表示)。 什么是语言模型?什么又是预训练语言模型? 语言模型 是这样一个模型:对于任意的词序列,它能够计算出这个序列是一句话的概率。比如词序列A:“知乎|的|文章|真|水|啊”,这...
1、主模型 BERT的主模型是BERT中最重要组件,BERT通过预训练(pre-training),具体来说,就是在主模型后再接个专门的模块计算预训练的损失(loss),预训练后就得到了主模型的参数(parameter),当应用到下游任务时,就在主模型后接个跟下游任务配套的模块,然后主模型赋上预训练的参数,下游任务模块随机初始化,然后微调(fi...
01、BERT模型的输入输出 BERT模型的输入主要包含三部分,分别是 ①token embedding词向量 ② segment embedding段落向量 ③ position embedding位置向量。 这里简单说下BERT输入与Transformer的区别: Transformer的输入只包含两部分,token embedding词向量和position encoding位置向量,且position encoding用的是函数式(正余弦函数...
在BERT模型中，双向编码器是指模型能够同时考虑上下文的双向信息，从而更好地捕捉语言的语义和关联。传统...