在BERT之中是通过MASK来标注哪些位置是需要AE预测的位置,而MASK只修改了对应位置的token embedding,而position embedding是保留了原始位置的信息的,这样在进行self-attention计算时,模型只是不能有效获取MAS K位置的token信息但是可以获取位置信息。不过其实我对BERT的底层位置信息在经过多层transfromer block之后MASK部分的...
具体做法是,针对中文,如果一个完整的词的部分字被mask,则同属该词的其他部分也会被mask,即对组成同一个词的汉字全部进行Mask,即为全词Mask。 这样做的目的是:预训练过程中,模型能够学习到词的语义信息,训练完成后字的embedding就具有了词的语义信息了,这对各类中文NLP任务都是友好的。 2.7 SpanBERT 论文:《Spa...
bert 生成句子的embedding bert语言 简介 bert是google2018年提出的一种两阶段语言模型,全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers,它本质上是基于Denoising AutoEncoding模型,即bert是AE语言模型,好处是能够双向编码获取上下文信息,缺点是它会在输入侧引入噪声——[MASK]标记符号,造成预训练-微调两个阶段的...
2.输入X:利用字典将每一个字或者单词用数字表示,并装换成token embedding+segment embedding+position embedding 序列的长度为512或者1024,不足的用padding补充。 3.训练语料的总量:330亿语料 4.MLM(Mask Language Model) 掩码语义模型:有一个mask机制 保证训练的时候不要“抄答案”,而是预测计算,才能得到好的模型...
generator的embedding和discriminator共享 smaller generator generator的size只是discriminator的1/4到1/2 如果BERT 效果太好,直接就输出了和原来一摸一样的单词,这也不是我们期望的。 WWM(whole word masking) 随机地 mask 掉某个 token 效果是否真的好呢?对于中文来说,词是由多个字组成的,一个字就是一个 token...
具体来看,模型Input是字粒度的word-embedding,可以使用BERT-Embedding层的输出或者word2vec。检测网络由Bi-GRU组成,充分学习输入的上下文信息,输出是每个位置 i 可能为错别字的概率 p(i),值越大表示该位置出错的可能性越大。 检测网络 与 Soft Masking
通过使用不同的段嵌入(segment embedding)来标识不同语言模型任务; 在每个训练批次,三分之一时间训练双向语言模型,三分之一时间训练序列到序列模型,各六分之一时间训练 left-to-right 和 right-to-left 单向语言模型; 使用Bert-LARGE 模型做参数初始化,使用 ...
Electra在下游迁移的时候只使用判别器的部分,因此和MASK实现了解耦。但Electra的判别器也是质疑声音最大的地方,Bert的Embedding Output有丰富的上下文语义的一个前提是每个token的预测都是在全Vocab上做softmax,所以Embedding需要包含相对复杂&多样的信息才能完成这个任务,而Electra只是简单的二分类任务,对Embedding表征信息的...
本质上就是将序号转化为one-hot vector,然后再与embedding矩阵相乘,从而得到矩阵中的某一行/列,这个行/列向量即为所求,这种操作就是look up,这种embedding矩阵也称为look-up table。类似的,token_type_ids则是用于查找segment embedding的,而attention_mask就只是用于标识是否需要attention操作,不会转化为向量。那么po...
2.bert的mask的过程就相当于是DAE的过程，是为了降噪。 3.为了更好的考虑上下文，携带双向信息。MLM任...