c 做的是阅读理解问题,d 做的是命名实体识别(NER),模型构造也类似,取图中箭头指出的部分词对应的隐层输出分别接一个分类输出层完成任务。 类似以上这些任务的设计,可以将预训练模型 fine-tuning 到各类任务上,但也不是总是适用的,有些 NLP 任务并不适合被 Transformer encoder 架构表示,而是需要适合特定任务的模...
2.5 fine-tuning 这里fine-tuning之前对模型的修改非常简单,例如针对sequence-level classification problem(例如情感分析),取第一个token的输出表示,喂给一个softmax层得到分类结果输出;对于token-level classification(例如NER),取所有token的最后层transformer输出,喂给softmax层做分类。 总之不同类型的任务需要对模型做...
Transformer Block 缩小pretrain和fine-tuning的差距: 最近在入门NLP,主要是NER,记录下读过的文章和代码。希望能帮助到和我一样的刚入门NLP的同学。 我觉得Bert真的很值得一读,因为我学习CV要比学习NLP的时间长的多,所以看CV的文章会多一些。最近很好的文章MAE基本就是CV版本的Bert,而且最主要的是,随着self-atte...
BERT模型在NER任务中表现出色,主要得益于其强大的语言理解能力。BERT通过双向Transformer结构,能够理解上下文信息,捕捉词与词之间的关系,从而更准确地识别出命名实体。此外,BERT模型还可以通过微调(fine-tuning)来适应特定领域的NER任务,进一步提高识别精度。在BERT模型中,常见的NER标注方法包括BIO、BILOU等。这些标注方法将...
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模型的基本原理与Fine-tuning 接收文本序列,标记文本中的各种类型的实体(人员,组织,日期等)。 (1)关于输入 每个序列的第一个token始终是特殊分类嵌入([CLS]),剩下的每一个token代表一个汉字。BERT的input...,一般情况下,在NER任务中,全连接层(经过softmax)的输出为4个维度,分别作为每一类的概率。(在NER...
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。
微调（fine tuning）是在 BERT 预训练模型的基础上加入针对性的网络结构（微调层），并利用（相对）少量数据来训练微调层使之能够满足一定的任务需要的学习过程。在微调训练中，训练数据首先通过 BERT 预训练模型计算，这时 BERT 预训练模型起到了特征提取器的作用，它的参数不会被训练（更新）。这些被提取出来的特征...
由于进行的是 Few-shot NER 任务,所以作者在多个 source datasets 上面训练模型,然后他们在多个 unseen few shot target datasets 上面验证经过 fine-tuning 和不经过 fine-tuning 的模型的效果。 在进行 Token 编码时,对应每个通过 BERT 模型...
最近刷到一篇论文,题目是Revisiting Few-sample BERT Fine-tuning 。论文刚挂到arxiv上,虽然关注的人还不是很多,但是读完之后发现内容很实用,很适合应用到实际的业务中。本文主要就这篇论文中的一些观点进行解读和实验验证。 话不多说,直接进入正题。这篇论...