而是使用双向语言模型,上面也提到了这其实是由于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. 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 引入到序列标注模型中,如...
引入$$[MASK]$$字符是为了显示地告诉模型“当前这个词你得从上下文去推断,我不会告诉你”。实际上这就是一种Denoising Autoencoder的思路,那些被替换掉的位置就相当于引入了噪音,BERT的这种预训练方式也被称为DAE LM(Denosing Autoencoder Language Model)。 为什么这15%的词不能全部都用$$[MASK]$$去替换?倘若...
BERT双向语言模型 语言的双向性 ELMO,是Embedding from Language Model的缩写( Peters等人,2018年),通过无监督预训练多层双向LSTM模型来学习带上下文信息的(Contextualized)单词表示。 双向语言模型 双向语言模型( bi-LM )是ELMO的基础。模型的输入是由n个token构成的序列,( x1,…,xn),语言模型根据历史的序列预测(x...
相比GPT和ELMo，Bert采用了一种Mask Language Model（MLM）这一不同的目标，通过随机mask掉输入文本中的...
为了生成数据对,源语句首先被传递到一个专门的语言模型(https://en.wikipedia.org/wiki/Language_model),该模型将创建具有语义的单词交换变体句,但无法保证生成句子与原句是否互为释义对的关系;接着再由人工评判员判断句子的语法是否正确,然后由其它人工评判员来判断它们是否互为释义句。 PAWS 语料库创建工作流 这种...
此外,通过将 MLM 训练修改为包括级联翻译对(翻译语言建模(Translation Language Modeling,TLM)),或通过简单地引入来自多种语言的预训练数据,可以将 MLM 预训练扩展到多语言环境。虽然在 MLM 和 TLM 训练期间学习到的内部模型表示对下游任务微调很有帮助,但如果没有句子级别的目标,它们不能直接产生翻译任务所必需的句...
Masked Language Model BERT说:“我要用 transformer 的 encoders” Ernie不屑道:“呵呵,你不能像Bi-Lstm一样考虑文章” BERT自信回答道:“我们会用masks” 解释一下Mask: 语言模型会根据前面单词来预测下一个单词,但是self-attention的注意力只会放在自己身上,那么这样100%预测到自己,毫无意义,所以用Mask,把需要...
此外,还有利用 BERT 的 Masked Language Model 来解码的 Constant-Time Machine Translation with Conditional Masked Language Models(先预测目标句子长度,然后从全为 [MASK] 的句子开始并行解码,把解码出的句子里置信度最低的 N 个词 MASK 掉再次并行解码)。 4、探索非 MLE 的训练目标,进一步加深对 RL/GAN 的...
将句首的语种标识符(Language token)去掉以后,Nl的准确度还可以进一步提升,不过其他语言上的准确度大幅下降 总结 mRASP建立了多语言预训练到微调到多个语种翻译模型的成功路径,这也会成为机器翻译的新范式。我们很期待在这个方向上不断有新的方法涌现出来,朝向最终目标大踏步前进。未来几年,机器翻译的进展可以帮助几十...