首先,我们需要安装Transformers库。在终端中运行以下命令: pip install transformers 接下来,我们将加载预训练的BERT-large模型。在Transformers库中,有一个名为BertForQuestionAnswering的类,它支持fine-tuning。为了简化示例,我们将加载一个已经为SQuAD基准测试进行了微调的BERT模型。 from transformers import BertForQuestio...
随着深度学习的流行,越来越多的深度学习模型在此类问题上得到SOTA(state of the art) 结果,包括Stanford的博士生陈丹琦提出的融合大规模开源数据库的DrQA模型,百度提出的Neural recurrent sequence labeling model等。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...
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,并取答案部分在模型输出中的起始和结束位置作为答案的预测。 序列标注任务(Sequence Tagging,如命名实体识...
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...
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。
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token i 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...
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是用训练好的参数进行模型初始化,使用Task-Specific Label的数据对整个模型进行训练,也就是说根据不同...
BERT(BidirectionalEncoderRepresentations fromTransformers)是一个语言表示模型(language representation model)。它的主要模型结构是trasnformer的encoder堆叠而成,它其实是一个2阶段的框架,分别是pretraining,以及在各个具体任务上进行finetuning。 pretaining阶段需要大量的数据,以及大量的计算机资源,所以google开源了多国的语...
BERT取名来自 Bidirectional Encoder Representations from Transformers。架构为:预训练 + fine-tuning(对于特定的任务只需要添加一个输出层)。 1、引言 通过预训练语言模型可显著提高NLP下游任务。限制模型潜力的主要原因在于现有模型使用的都是单向的语言模型,无法充分了解到单词所在的上下文结构。
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。 它探讨的主要是在 ...