二、Feature-based & Fine tune NNLM 的 两种训练策略; 2.1 Feature - based(如 ELMo): 核心:训练模型,输出 Feature(特征:LM embedding),将 Feature 输入(特定)模型来做特定任务 利用预训练的 NNLM 的结果也就是 LM embedding,将其作为额外的特征, 引入到原任务的模型(task-specific model)中。 过程: 首先...
(1) Feature-Based: 使用预训练语言模型的表征作为NLP任务的额外特征来适配任务层模型,比如ELMo Phase1 无监督训练得到语言模型后 Phase2 固定语言模型参数,使用有标记的任务数据进行有监督训练 【语言模型变成一个特征插件】 (2) Fine-tuning: 预训练语言模型后,在语言模型上继续增加任务层,微调整个模型,比如GPT...
除此之外，BERT 还在命名实体识别等任务上取得了更好的结果。BERT 在各项任务上的应用也不仅仅局限于 fine-tuning 的方式，还可以通过 feature-based 的方式结合。谷歌将在 10 底前公开模型的训练代码和预训练模型。虽然 BERT 已经在多项任务上展现了其强大的威力，但未来仍需更多工作进行进一步探索。它究竟把握住...
对于上图所示下游任务QA中的回答句子Y来说也是如此处理。 因为ELMO给下游提供的是每个单词的特征形式,所以这一类预训练的方法被称为“Feature-based Pre-Training”。 前面我们提到静态Word Embedding无法解决多义词的问题,那么ELMO引入上下文动态调整单词的embedding后多义词问题解决了吗?解决了,而且比我们期待的解决得还...
命名实体识别 给定一个句子,输出句子中特定的实体,比如人名、地址、时间等。 怎么使用BERT? BERT有2种用法: feature-based 直接使用BERT预训练模型提取出文本序列的特征向量。比如文本相似度匹配。 fine-tuning 在预训练模型层上添加新的网络;冻结预训练模型的所有层,训练完成后,放开预训练模型的所有层,联合训练解冻...
1 基于表示的语义匹配——Feature-based 思想 类似于DSSM双塔结构,通过BERT将Query和Doc编码为向量,Doc向量离线计算完成进入索引,Query向量线上实时计算,通过近似最近邻(ANN)等方法实现相关Doc召回。 缺点: Feature-based方式是经过BERT得到Query和Doc的表示向量,然后计算余弦相似度,所有业务场景下Query-Doc相似度都是固...
1.feature-based feature-based只变化了最后一层的参数。通常feature-based方法包括两步:(1)首先在大的语料A上无监督地训练语言模型,训练完毕得到语言模型然后构造task-specific model例如序列标注模型。(2)采用有标记的语料B来有监督地训练task-sepcific model,将语言模型的参数固定,语料B的训练数据经过语言模型得到LM...
对于上图所示下游任务QA中的回答句子Y来说也是如此处理。因为ELMO给下游提供的是每个单词的特征形式,所以这一类预训练的方法被称为“Feature-based Pre-Training”。至于为何这么做能够达到区分多义词的效果,你可以想一想,其实比较容易想明白原因。 为何可以解决多义词问题?
However, many existing models are based on simple explanatory variables, including those extracted from low quality reviews that can be misleading and lead to confusion. Quality feature selection is essential for predicting the helpfulness of online customer reviews. The Bidirectional Encoder ...
5.3 Feature-based Approach with BERT 到目前为止,所有提出的BERT结果都使用了微调方法,其中在预训练模型中添加了一个简单的分类层,并且在下游任务上共同对所有参数进行了微调。 然而,从预训练模型中提取固定特征的基于特征的方法具有一定的优势。 首先,并非所有任务都可以由Transformer编码器体系结构轻松表示,因此需要添...