但是当Google提出BERT模型之后,只需要进行简单的fine-tuning,便可在英文数据集SQuAD获得SOTA结果,并且超越了人类的表现。同样的,当我们对模型进行修改以适用于中文文本后,我们发现BERT在中文的阅读理解与问答任务上表现十分出色,远高于其他模型。下面我们将分析BERT在阅读理解和问答上的应用。
BERT的整个模型训练主要采用的就是刚才说的 Masked Language Model(MLM)来作为预训练模型。 BERT训练主要分为两步就是Pre-train和Fine-tuning：1）Pre-train主要是为了训练token-level的语义理解，NSP(Next-Sentence Prediction)就是旨在分析出被盖掉的词以及在sentence-level分析出下一句话。2）Fine-tuning是用训练好...
BERT:分为pre-training 和 fine-tuning,两个阶段。 pre-training 阶段,BERT 在无标记的数据上进行无监督学习; fine-tuning 阶段,BERT利用预训练的参数初始化模型,并利用下游任务标记好的数据进行有监督学习,并对所有参数进行微调。 所有下游任务都有单独的 fine-tuning 模型,即使是使用同样的预训练参数。 下图是对...
而run_squad.py适用的是阅读理解(MRC)任务,如squad2.0和squad1.1;流程大致如下图: fine-tune的整体流程 文本分类任务fine-tuning例子:使用BERT进行fine-tuning/中文语料的 Bert finetune 阅读理解(问答)任务fine-tuning例子:【技术分享】BERT系列(三)-- BERT在阅读理解与问答上应用 NER(单句子标注任务也叫命名实体...
单句分类任务(Single Sentence Classification):这种任务需要对单个句子进行分类,如情感分析、文本分类等。在fine-tuning时,将单个句子输入模型,并同样取第一个token([CLS])的输出表示进行分类。 问答任务(Question Answering):这种任务需要模型从给定的文本中找出问题的答案。在fine-tuning时,将问题和答案一起输入模型,...
2. BERT的Fine-tuning原理 在前面的系列内容中我们已经介绍过BERT如何通过MaskedLanguageModel(MSM) 和NextSentencePrediction(NSP) 来进行预训练。这里我们介绍如何设计fine-tuning来处理阅读理解与问答。如下图所示,模型的输入序列为句子对所对应的embeddings。句子对由问题和包含答案的文本组成,并有特殊分隔符“【SEP】...
Illustrations of Fine-tuning on Different Tasks 上图为不同任务上BERT的微调表示。在所有任务中，(a）、（b）是sequence level的任务，(c）和（d）是token level的任务。在图中E表示输入embedding，T_i表示tokeni的语境表示，[CLS]是分类输出的特殊符号，[SEP]是分割非连续token序列的特殊符号。Effect of ...
另外一篇论文 Data Augmentation for BERT Fine-Tuning in Open-Domain Question Answering 也涉及到了 NLP 中的数据增强,不过这个数据增强不像上面的文章一样,训练数据通过 Bert 产生,貌似是在 QA 问题里面采用规则的方式扩充正例和负例,做例子本身没什么特别的技术含量,跟 Bert 也没啥关系。
(译)BERT Fine-Tuning Tutorial with PyTorch 本文原地址见这里,与本教程对应的 Colab Notebook的地址在这里,里面包含了完整的可运行的代码。 Introduction History 2018 年是 NLP 突破的一年,迁移学习、特别是 Allen AI 的 ELMO,OpenAI 的 Open-GPT,以及 Google 的 BERT,这些模型让研究者们刷新了多项任务的基线...
另外一篇论文 Data Augmentation for BERT Fine-Tuning in Open-Domain Question Answering 也涉及到了 NLP 中的数据增强,不过这个数据增强不像上面的文章一样,训练数据通过 Bert 产生,貌似是在 QA 问题里面采用规则的方式扩充正例和负例,做例子本身没什么特别的技术含量,跟 Bert 也没啥关系。