(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...
BERT在下游任务中的应用主要有两种方式:即Feature-based和Finetune-based。其中Feature -based方法将BERT作为文本编码器获取文本表示向量,从而完成文本相似度计算、向量召回等任务。而Finetune-based方法是在预训练模型的基础上,使用具体任务的部分训练数据进行训练,从而针对性地修正预训练阶段获得的网络参数。该方法更为主...
文本相似度匹配 输入两个句子,计算语义相似度。 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,...
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”。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?
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...
2.1 基于特征的方法 Feature-basedApproaches 预训练的word embedding被认为是现代 NLP 系统中不可或缺的一部分,与从头学习的 embedding 相比提供了显着的改进。基于 word embedding 这些方法,已经推广出了 sentence embedding,paragraph embedding 等多种方法。与传统的word embedding一样,这些学习的表示通常...
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 embedding,作为task-specific model的额外特征ELMo是这...
第二阶段,下游任务使用:将一个新的句子作为elmo预训练网络的输入,这样该句子在elmo网络中能获得三个embedding, 可以将三个embedding加权作为word embedding, 并将此作为下游任务的输入,这被称为“Feature-based Pre-Training"。 GPT GPT是Generative Pre-Traxining的简称。与ELMO相似,采用两阶段的模式:利用语言模型进行...
feature-based方式是指通过预训练模型训练的中间产物得到词语的embedding,然后将得到的embedding应用到下游任务,完成任务,而不再关注预训练模型本身,典型的例子有word2vec和ELMO预训练模型。 fine-turning方法是先通过预训练模型在大规模语料集上进行学习,得到一个比较强大的模型,然后在应用到下游具体任务时,根据任务类型的...