还值得一提的是,由于BERT-MRC利用了query中的关于实体类型表述的先验知识,作者推测在较少训练数据的情况下,BERT-MRC也会有更好的表现。 如下图Figure 3所示:在中文OntoNotes4.0训练集上,基于query的BERT-MRC方法在训练数据量减半的情况下也能获得与BERT-Tagger相当的性能。 07 结论与研究思考 BERT-MRC模型将NER任...
这里就可以有一些不同的模型设计，比如说考虑效率的话，可以将question，passage分开做encoding，然后做个...
准确地说,多通道BERT为QA删除了BERT中每个通道的最终规范化层(与BERTserini中相同),然后在所有通道的所有单词位置上添加一个全局softmax。全局规范化使读者模型更加稳定,同时从大量文章中找出答案。 有趣的是,Wang et al., 2019发现,显式句间匹配似乎对具有BERT的MRC任务并不重要;一个可能的原因是,BERT中的多头...
2.1 BERT-MRC的缺陷 首先,论文提到了之前使用 BERT-MRC 的方式做序列标注问题,虽然相比传统的 BERT-CRF 方法有一定的效果提升,但是仍然有两个缺陷。其中一个就是前言中提到的效率问题。另外一个则是 BERT-MRC 并没有充分利用标签的知识信息。前言中提到,BERT-MRC 引入了标签的先验知识,然而 LEAR 论文中通过对 a...
谷歌开源BERT不费吹灰之力轻松训练自然语言模型 KK 目前自然语言处理模型是人工智能的前沿科技,他们是很多AI系统与用户交互的接口。NLP 发展的主要阻碍来自于模型对于高质量标记数据的依赖。由于语言是一个任何事物都可以应用的普遍交流的机制,这也意味着很难找到一个特定领域的注解数据去训练模型。针对这个挑战, NLP ...
BERT-MRC将BERT作为基础模型主干,通过[CLS]和[SEP]将query和context连接起来,进入BERT模型训练,取BERT最后一层的context中字符的对应输出作为最终的输出。 3.2 Span 选择 MRC任务对于span选择有2种策略,一种是直接预测answer span的开始位置和结束位置分别对应的token index,但这种策略在给定query的情况下只能输出单个sp...
mark一下。因为mrc问题不一定是抽取能解的，要完美解决这个问题是不可能只靠抽取式框架的。
这里就可以有一些不同的模型设计，比如说考虑效率的话，可以将question，passage分开做encoding，然后做个...
这里就可以有一些不同的模型设计，比如说考虑效率的话，可以将question，passage分开做encoding，然后做个...
准确地说,多通道BERT为QA删除了BERT中每个通道的最终规范化层(与BERTserini中相同),然后在所有通道的所有单词位置上添加一个全局softmax。全局规范化使读者模型更加稳定,同时从大量文章中找出答案。 有趣的是,Wang et al., 2019发现,显式句间匹配似乎对具有BERT的MRC任务并不重要;一个可能的原因是,BERT中的多头...