BERT模型的全称是:BidirectionalEncoder Representations from Transformer。 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, Jacob Devlin Ming-Wei Chang Kenton Lee Kristina Toutanova,
随后涌现了一大批类似于“BERT”的预训练(pre-trained)模型,有引入BERT中双向上下文信息的广义自回归模型XLNet,也有改进BERT训练方式和目标的RoBERTa和SpanBERT,还有结合多任务以及知识蒸馏(Knowledge Distillation)强化BERT 的MT-DNN等。除此之外,还有人试图探究BERT的原理以及其在某些任务中表现出众的真正原因。 以上种...
但是古早的word embedding模型,例如word2vec, GloVe等,对相同的token都采用同一个预训练embedding,很明显这个embedding没有涵盖足够的上下文信息。于是就有了contextualized word embedding的需求。 二、ELMo,GPT,BERT 在原始论文中,比较了三种能够产生contextualized word embedding的模型,它们都属于预训练语言模型(pre-...
值得一提的是,这种方式在有些QA任务(比如SQuAD)上有较大的精度损失,所以我们添加了两个蒸馏损失项,目的是最小化Deformer的高层表征和分类层logits与原始BERT模型的差异,这样能控制精度损失在1个点左右。 3 实验 这里简要描述下四组关键的实验结果: (1)在三个QA任务上,BERT和XLNet采用DeFormer分解后,取得了2.7-3....
BERT模 型详解 1 简介 BERT全称Bidirectional Enoceder Representations from Transformers,即双向的Transformers的Encoder。是⾕歌于2018年10⽉提出 的⼀个语⾔表⽰模型(language representation model)。 1.1 创新 预训练⽅法(pre-trained): ⽤Masked LM学习词语在上下⽂中的表⽰; ⽤Next Sentence Pred...
然后,BERT 就搭建好了……没错,真就这么简单。但其实在原论文中除了用12个这样的模块搭建BERT外,作者还测试了用24个来搭会得到什么效果,最后结论是越大越好。 到此,我们已经完成了 BERT 的搭建。但完成搭建仅仅是开始,更关键的是要让它具备理解自然语言的能力,成为一个通用语言模型。而让 BERT 具备这种能力所...
摘要 本文拜读了提出 Bert 模型的论文,考虑了在 Bert 中算法模型的实现.比较了 Bert 与其他如 Transformer、GPT 等热门 NLP 模型.BERT 在概念上很简单,在经验上也很强大。它推动了 11 项自然语言处理任务的最新技术成果,而这 11 项 NLP 任务可分类为四大自然语言处理下游任务,本文聚焦分析实现一个简单的问答任务...
论文1:Compressing BERT: Studying the Effects of Weight Pruning on Transfer Learning 链接:https://openreview.net/forum?id=SJlPOCEKvH 摘要:通用特征提取器,如用于自然语言处理的BERT,以及用于计算机视觉的VGG模型,都能在无需更多标记数据的情况下,有效地改善深度学习模型。常见范例包括使用大量数据对特征提取器进...
基于BERT模型的养老保险缴纳意愿情感分析一、引言随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理技术在各个领域的应用越来越广泛。在社会保障领域,养老保险的缴纳意愿分析对于政策制定和实施具有重要意义。本文提出了一种基于BERT模型的养老保险缴纳意愿情感分析方法,旨在通过深度学习技术对公众的养老保险态度进行准确分析,为政策...