问题一:Bert 原始的论文证明了:在 GLUE 这种综合的 NLP 数据集合下,Bert 预训练对几乎所有类型的 NLP 任务(生成模型除外)都有明显促进作用。但是,毕竟 GLUE 的各种任务有一定比例的数据集合规模偏小,领域也还是相对有限,在更多领域、更大规模的数据情况下,是否真的像 Bert 原始论文里的实验展示的那样,预训练技术...
这也是一个很有意思的探索方向,当然,这种方向因为要动Bert的第一个预训练阶段,所以属于NLP届土豪们的工作范畴,穷人们还是散退、旁观、鼓掌、叫好为妙。 第三,Bert的适用场景,与NLP任务对深层语义特征的需求程度有关。感觉越是需要深层语义特征的任务,越适合利用Bert来解决;而对有些NLP任务来说,浅层的特征即可解...
这也是一个很有意思的探索方向,当然,这种方向因为要动Bert的第一个预训练阶段,所以属于NLP届土豪们的工作范畴,穷人们还是散退、旁观、鼓掌、叫好为妙。 第三,Bert的适用场景,与NLP任务对深层语义特征的需求程度有关。感觉越是需要深层语义特征的任务,越适合利用Bert来解决;而对有些NLP任务来说,浅层的特征即可解...
另外一篇论文Data Augmentation for BERT Fine-Tuning in Open-Domain Question Answering也涉及到了NLP中的数据增强,不过这个数据增强不像上面的文章一样,训练数据通过Bert产生,貌似是在QA问题里面采用规则的方式扩充正例和负例,做例子本身没什么特别的技术含量,跟Bert也没啥关系。它探讨的主要是在Bert模型下的QA任务...
另外一篇論文 Data Augmentation for BERT Fine-Tuning in Open-Domain Question Answering 也涉及到了 NLP 中的資料增強,不過這個資料增強不像上面的文章一樣,訓練資料透過 Bert 產生,貌似是在 QA 問題裡面採用規則的方式擴充正例和負例,做例子本身沒什麼特別的技術含量,跟 Bert 也沒啥關係。
所以,如果采取 Encoder-Decoder 框架做生成式的文本摘要,要想发挥出 Bert 的威力,并不容易。因为它面临与 Bert 做 NLP 生成类任务完全相同的问题,而 Bert 目前在生成模型方面是个难题,尽管最近出了几个方案,但是实际上,这个问题貌似仍然并没有被很好地解决,所以它是严重依赖 Bert 生成模型的技术进展的。
nlp bert 后的特征相似性 nlp文本相似性 Abstract 短文本匹配是指使用 NLP 模型预测两个文本的语义相关性,很多领域内都有它的身影,比如:信息检索(information retrieval)、问答系统(question answering system)、对话系统(dialogue system)。本文将回顾近年来基于神经网络的表现较好的一些文本匹配算法。首先会介绍一下 ...
In this article, we will delve into the concept of BERT and explore its potential applications in detail.BERT is a type of Transformer model, which has been successfully applied to various NLP tasks, including language translation, text classification, and question answering. The key difference ...
这种设计真是让人眼前一亮,感觉就像是给NLP研究注入了新的活力。 BertGCN:异质图的转导式文本分类 📊 接下来是2021年ACL上的一篇论文——《BertGCN: Transductive Text Classification by Combining GCN and BERT》。这篇文章将整个数据集构建成一个异质图,然后结合GCN(图卷积网络)和BERT来进行转导式文本分类。
这一篇是回答第一个问题的,主题集中在各个NLP领域的Bert应用,一般这种应用不涉及对Bert本身能力的改进,就是单纯的应用并发挥Bert预训练模型的能力,相对比较简单;至于对Bert本身能力的增强或者改进,技术性会更强些,我归纳了大约10个Bert的未来改进方向,放在第二篇文章里,过阵子会把第二篇再改改发出来,在那篇内容...