4.3. 构造上句 tokens_b:负例 BERT 从其他段落中随机选择若干个连续的句子,作为 NSP 任务的负例。这也是被诟病最多的地方。因为这样一来,NSP 不可避免地退化了,变成“判断两个句子是否在描述同一主题”。因此,后来的AlBERT干脆直接放弃了 NSP,改成了 Sentence Order Prediction(SOP)。 此外,由于负例的 tokens_...
第一部分主要介绍BERT的网络结构原理以及MLM和NSP这两种任务的具体原理;第二部分将主要介绍如何实现BERT以及BERT预训练模型在下游任务中的使用;第三部分则是介绍如何利用MLM和NSP这两个任务来训练BERT模型(可以是从头开始,也可以是基于开源的BERT预训练模型开始)。本篇文章将先对第一部分的内容进行介绍。 3.1 BERT网络...
与任务相对应，BERT 预训练的损失函数也由两部分组成，第一部分是来自 MLM 的单词级别分类任务，另一部分是 NSP 的句子级别的分类任务。通过这两个任务的联合学习，可以使得 BERT 学习到的表征既有单词级别信息，同时也包含了句子级别的语义信息。具体损失函数如下：可以看到，虽然我们的目的是得到预训练模型（由 θ...
实验结果表明,这种新颖的预训练方式显著提升了NSP-BERT在零样本学习任务上的性能。与传统BERT模型相比,NSP-BERT在多项NLP任务中均展现出了更出色的表现。此外,由于NSP任务能够捕捉句子间的逻辑和语义联系,NSP-BERT在处理复杂文本和长文本时也展现出了更强的能力。 综上所述,这篇论文通过提出NSP任务和prompt训练方式,...
1. 预训练阶段：在预训练阶段，BERT模型通过两个不同的预训练任务进行训练：a. Masked Language Model（MLM）：对于输入的句子，随机遮盖其中一些单词，然后模型需要根据上下文预测被遮盖单词的内容。这个任务鼓励模型在理解上下文的情况下学习单词的语义和关系。b. Next Sentence Prediction（NSP）：随机选择一对句子，...
简介:BERT,全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是一种无监督预训练语言模型,旨在通过大量无标记数据集训练,提高自然语言处理的准确率。BERT使用Transformer的编码器结构进行特征提取,并通过配套的MLM和NSP训练方法实现输入序列文本的双向编码。
去掉了NSP任务 图1 SpanBERT改进点汇总图 在接下来的内容中,我们将对这些预训练任务进行详细探讨,特别是前两个改进点。但是在正式讨论之前,我们先来回顾一下经典的BERT模型中的预训练任务。 1.2. BERT模型中的预训练任务 在BERT模型预训练阶段,主要使用了两项预训练任务Masking Language Model (MLM)以及Next Word...
为了使模型能够有能力理解句子间的关系,BERT使用了NSP任务来预训练,简单来说就是预测两个句子是否连在一起。具体的做法是:对于每一个训练样例,我们在语料库中挑选出句子A和句子B来组成,50%的时候句子B就是句子A的下一句(标注为IsNext),剩下50%的时候句子B是语料库中的随机句子(标注为NotNext)。接下来把训练...
NSP的问题在于,它将主题预测与相干预测混为一谈。 ALBERT代表了几个基准上自然语言处理和参数效率的最新技术。这是一个惊人的突破,ALBERT建立在BERT所做的伟大工作上,并在多个方面发展了自然语言处理。 BERT和类似的模型无疑是自然语言处理领域游戏规则的变革者。机器现在可以更好地理解语音,并实时做出智能响应。许多...
改进NSP:通过预测句子之间的顺序关系,从而学习其位置信息。 分支2:融合融合外部知识 当下知识图谱的相关研究已经取得了极大的进展,大量的外部知识库都可以应用到 NLP 的相关研究中。 嵌入实体关系知识 实体关系三元组是知识图谱的最基本的结构,也是外部知识最直接和结构化的表达。K-BERT从BERT模型输入层入手,将实体关系...