from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer, BertModel, BertForMaskedLM # OPTIONAL: if you want to have more information on what's happening, activate the logger as follows import logging #logging.basicConfig(level=logging.INFO) import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline # Load pre...
Bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型,Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果,可以说是18年NLP中最重要的突破。Bert模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是通过训练Masked Language Model和预测下一句任务得到的模型。 关于Bert具体训练的细节和更多的原理,有兴趣...
BERT使用了一种新的语言模型掩码语言模型-MLM(masked language model),这是BERT使用的两个无监督任务之一,另外一个则是预测两个句子是否为来自连续的段落-Next Sentence Prediction (NSP)。 1. Masked LM 像那种单向语言模型,一般都是根据上文(前面的tokens)来预测下一个token或者根据下文(后面的tokens)来预测上一...
一、Masked Language Model任务简介Masked Language Model任务的目标是让模型预测被遮蔽或替换的词。在训练过程中,模型会随机遮蔽输入句子中的一部分单词,然后要求模型根据上下文信息来预测这些被遮蔽的单词。通过这种方式,模型可以学习到句子中单词之间的依赖关系,从而更好地理解语言的内在结构和语义信息。二、BERT的Masked...
首先是语言模型(Language Model),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布。具体来说,语言模型的作用是为一个长度为m的文本确定一个概率分布P,表示这段文本存在的可能性。在实践中,如果文本的长度较长,P(wi| w1, w2, . . . , wi−1)的估算会非常困难。因此,研究者们提出使用一个简化模型:n元模型(n...
ELMO: Embeddings from Language Model。 自然语言中的Embedding: 比如学习下一个单词是什么。通过将不同句子送入RNN,这样能够学习到一个单词在不同语境下的含义Embedding。如果RNN有很多层,那么ELMO会将每个层的隐层的特征都出来,作为这个单词的Embedding。
继 18 年 BERT 刷爆了当时刚出不久的 GLUE 榜单后，预训练语言模型便成为自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 任务的标配。直觉上模型至少某种程度上「理解了语言」才能如此有效 -- 如 Sebastian Ruder 在一篇文章 [1]中所称，要解决语言建模 (Language Modeling) 这个任务，语言模型 (Language Model...
对于左半部分, 给定了N个tokens[t1, t2, …, tN]， Language Model通过前面k-1个位置的token序列来...
直觉上模型至少某种程度上「理解了语言」才能如此有效 -- 如 Sebastian Ruder 在一篇文章 [1]中所称,要解决语言建模 (Language Modeling) 这个任务,语言模型 (Language Model) 需要同时学到句法 (Syntax) 和语义 (Semantics)。 以BERT 为代表的语言模型是否真的「理解了语言」?若真如此,随着算力和数据的堆砌,在...
1. Language Model 语言模型来辅助NLP任务已经得到了学术界较为广泛的探讨,通常有两种方式: 1.1 Feature-based方法 Feature-based指利用语言模型的中间结果也就是LM embedding, 将其作为额外的特征,引入到原任务的模型中,例如在下图中,采用了两个单向RNN构成的语言模型,将语言模型的中间结果 ...