K-BERT从BERT模型输入层入手,将实体关系的三元组显式地嵌入到输入层中。 特征向量拼接知识 BERT可以将任意文本表示为特征向量的形式,因此可以考虑采用向量拼接的方式在 BERT 模型中融合外部知识。 SemBERT利用语义角色标注工具,获取文本中的语义角色向量表示,与原始BERT文本表示融合。 训练目标融合知识 在知识图谱技术中,...
百度提出的ERNIE模型主要是针对BERT在中文NLP任务中表现不够好提出的改进。同样是针对原始BERT在中文上是基于字的处理,ERNIE模型在BERT的基础上,加入了海量语料中的实体、短语等先验语义知识,建模真实世界的语义关系,在训练时将短语、实体等先验知识进行mask,强迫模型对其进行建模,学习它们的语义表示。 具体来说, ERNIE...
如表2所示,直接添加传统的深度可分离卷积与自注意力模块并行会损害性能,而插入动态卷积对基线BERT架构的平均GLUE分数几乎没有改进。通过进一步增加基于跨度的动态卷积的局部依赖性,性能可以显著提高。 4.4 对比结果 我们将ConvBERT模型与BERT、ELECTRA以及最先进的方法在GLUE和SQuAD上进行比较,以验证我们方法的优势。 GLUE...
在上面代码中,我们使用预训练的Bert模型进行关键词提取,对于关键词提取精度要求不是特别高的场景,基本上可以满足需求,然而如果我们需要提取的语料与通用语料库差异较大时,或者我们对于提取的关键词有更高精度的业务要求时,那么我们就需要对模型进行改进优化。 这里假设我们收集了大量的特定领域商品标题数据,那么可以采用对...
一、预训练目标的改进BERT模型的预训练目标包括掩藏语言模型(Masked Language Model,MLM)和相邻句预测(Next Sentence Prediction,NSP)。这两个目标有助于BERT模型学习文本的上下文信息和句子间的关系。然而,这两个目标也存在一些局限性。为了进一步提高BERT模型的性能,研究者们提出了一些新的预训练目标。 层次化掩藏语言...
例如,在情感分析任务中,可以选择预训练好的BERT模型进行微调,或者使用知识蒸馏技术将预训练好的大模型的知识蒸馏到一个小模型中。在文本分类任务中,可以使用分段训练技术将长文本分成多个短段进行训练,以提高性能。总之,BERT系列模型是一种强大的自然语言处理工具,具有广泛的应用前景。通过对BERT模型的深入理解和改进,...
BERT 利用了真双向的Transformer 为了利用双向信息,改进了普通语言模型成为完形填空式的Mask-LM(Mask-Language Model) 利用Next Sentence Prediction任务学习句子级别信息 进一步完善和扩展了GPT中设计的通用任务框架,使得BERT能够支持包括:句子对分类任务、单句子分类任务、阅读理解任务和序列标注任务 Transformer Encoder因为...
Google-research开源的BERT代码中,微调BERT进行文本分类的demo代码是基于TPUEstimator的单卡实现,即使机器上有多块GPU,也无法并行训练,不满足大规模训练的要求。本文分析开源demo代码无法多卡训练的原因,并给出修改代码,支持多卡训练的方案。 1. 在多卡机器上单卡运行 ...
ERNIE是BERT的改进模型，主要针对BERT在中文NLP任务中的局限性进行改进，通过引入实体和短语的知识来提升模型的性能。以下是关于ERNIE模型的详细介绍：百度ERNIE： 改进点：针对BERT在中文处理上的不足，百度ERNIE通过引入实体和短语的知识来强化模型对真实世界语义关系的理解。 训练方法：在大规模语料中mask...
在三个关系抽取基准数据集上的实验结果表明，本文的方法可以改进BERT模型的表示，并实现最先进的性能。本文还探讨了模型的可解释性，表明对比预训练的BERT更依赖于预测的基本原理。1.介绍 对比学习被用来学习计算机视觉中图像的高质量表示。然而，由于缺乏一种通用的文本数据增强方法，在生物医学自然语言处理（BioNLP）中...