1.2 Task 2: Predict the Next Sentence(任务二:预测下一个句子) 1.2.1 Input Representation(输入表示) 1.2.2 Predict the next sentence 二、Combining the two methods 2.1 Input Representation(输入表示) 2.2 Training(训练) 2.3 Data(数据)
1引言 通常来说,在NLP领域的很多场景中模型最后所做的基本上都是一个分类任务,虽然表面上看起来不是。例如:文本蕴含任务其实就是将两个序列拼接在一起,然后预测其所属的类别;基于神经网络的序列生成模型(翻译、文本生成等)本质就是预测词表中下一个最有可能出现的词
NLP中的预训练模型 语言模型演变经历的几个阶段word2vec/Glove将离散的文本数据转换为固定长度的静态词向量,后根据下游任务训练不同的语言模型 ELMo预训练模型将文本数据结合上下文信息,转换为动态词向量,后根据下游任务训练不同的语言模型 BERT同样将文本数据转换为动态词向量,能够更好地捕捉句子级别的信息与语境信息,...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种深度学习模型,尤其适用于自然语言处理(NLP)任务。BERT通过预训练的方法,能够捕获语言的上下文特点,使其在多个下游NLP任务中表现优秀,如文本分类、命名实体识别(NER)、问答系统等。本文提出一个基于BERT的文本分类项目方案,详细介绍其实现方法及示例代码。
1 NLP发展阶段 深度学习在NLP上有两个阶段:基础的神经网络阶段 1.1 基础神经网络阶段 1.1.1 卷积神经网络 将语言当作图片数据,进行卷积操作。 1.1.2 循环神经网络 按照语言文本的顺序,用循环神经网络来学习一段连续文本中的语义。 1.1.3 基于注意力机制的神经网络 ...
预训练:先通过大量预料学习单词的embedding,在下游的NLP学习任务中就可以使用了。 下游任务:Frozen(预训练的底层参数embedding不变)和Fine-tuning(预训练embedding参数调整更适应当前任务)。 (1)语言模型: 场景:假设现在让你设计一个神经网络结构,去做这个语言模型的任务,就是说给你很多语料做这个事情,训练好一个神经...
BERT是由Google在2018年提出的一种预训练语言模型,它采用了双向Transformer编码器结构,这意味着它可以同时从左到右和从右到左处理文本,从而捕捉到更丰富的上下文信息。这种结构使得BERT在各种NLP任务中表现出色,如情感分析、命名实体识别、问答系统等。 **BERT的优势** ...
面向NLP的深度学习的“种子” 像BERT、XLNet 和 GPT-3 这样的神经语言模型在过去几年里屡次成为头条新闻。为什么会这样呢? 针对常见的自然语言处理任务,如实体识别、问答系统,机器学习算法通常需要特征向量作为输入。自然语言输入被表示为向量,从这一点开始,我们训练模型来对文本进行分类、对文档进行聚类、回答问题等【...
一句话简介:2018年年底发掘的自编码模型,采用预训练和下游微调方式处理NLP任务;解决动态语义问题,word embedding 送入双向transformer(借用了ELMo的双向思路,GPT的transformer)中。Masked LM(MLM,借用了CBOW的上下预测中心的思虑,也是双向的)和Next Sentence Prediction(NSP,学习句子之间的关系)两种方法分别捕捉词语和句子...
OpenAI论文概述了许多Transformer使用迁移学习来处理不同类型NLP任务的例子。如下图例子所示: BERT: From Decoders to Encoders OpenAI transformer为我们提供了基于Transformer的精密的预训练模型。但是从LSTM到Transformer的过渡中,我们发现少了些东西。ELMo的语言模型是双向的,但是OpenAI的transformer是前向训练的语言模型。