据我所知,序列标签使用基于字符的表示(Lample 等人,2016;普兰克等人,2016),可以减轻在计算成本增加的情况下必须处理固定词汇表的需要,并支持完全基于字符的 NMT (Ling 等人, 2016;Lee 等人,2017)。 对抗学习对抗学习方法已经在 ML 领域掀起了风暴,在 NLP 中也有不同形式的应用。对抗性的例子越来越被广泛使用,它...
在2020年,Google发布了基于BERT的神经机器翻译系统(Neural Machine Translation,NMT),该系统在多个基准测试中取得了领先地位。与传统的统计机器翻译系统相比,NMT利用了大量的无标签文本进行预训练,从而提高了翻译的质量和效率。此外,NMT还具有易于扩展、适应多种语言等特点,为机器翻译的发展带来了新的突破。除了机器翻译,...
卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享,能够自动学习数据中的空间特征。 适用场景 :广泛应用于图像处理相关的任务,包括图像分类、目标检测、图像...
NMT是典型的Seq2Seq应用场景,将输入序列的一种语言翻译为输出序列的另一种语言,基于条件概率: p(y1,y2,...,yT′|x1,x2,...,XT)p(y1,y2,...,yT′|x1,x2,...,XT) ht=encoder(ht−1,xt)ht=encoder(ht−1,xt) st=decoder(st−1,yt−1,ct)st=decoder(st−1,yt−1,ct) 其中ct...
像BERT 这类基于 Pre-training 和 fine-tuning 的模型在 NLU(Natural Language Understanding)任务中取得了很大的成功。与之相对应地,NLG(Natural Language Generation)任务如 neural machine translation(NMT)、text summarization 和 conversational response generation 等,经常面临着训练数...
与之相对应地,NLG(Natural Language Generation)任务如neural machine translation(NMT)、text summarization和conversational response generation等,经常面临着训练数据(paired data)匮乏的问题。因此,在大量unpaired data上做pre-training然后在少量paired data上做fine-tuning,对NLU任务而言是同样有益的。然而,直接采用类似...
NMT recap NMT(Neural Machine Translation) 的encoder部分由两层标准的biLSTM组成,decoder是一个带有attiontion机制的LSTM。 以英-法翻译为例,在encoder端进行英语单词embedding的训练。 encoder的输出,会带有单词上下文的信息,好处是对很多下游NLP任务有好处。
论文作者利用上述优化后的transformer架构进行了NMT的实验,主体网络为encoder-decoder,实验结果如下: 可以看到,collabHead在维度缩减到1/4时,仍然能保持跟原始维度相近的效果,说明经过压缩之后,模型只损失了较少的信息。 论文说到这里还没结束,下面要说的才是我比较关注的内容,即如何对预训练后的bert模型应用collabHead...
最近的另一项研究表明,在完形填空测试任务中,使用依存关系和共指链作为辅助监督嵌入自注意力模型比最大的 GPT-2 模型表现得更好。其他研究表明,对共指消解(coreference resolution)和神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)等任务具有更好的泛化能力。
其中 Query 向量与 Value 向量在 NMT 中相当于目标语输入序列与源语输入序列，Query 与 Key 向量的点乘相当于余弦相似性，经过 SoftMax 函数后可得出一组归一化的概率。这些概率相当于给源语输入序列做加权平均，即表示在生成一个目标语单词时源语序列中哪些词是重要的。上图中间的 Multi-head Attention 其实就是...