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。 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 Prediction (NSP...
目录 收起 前言 SpanBERT 消融实验 MPNet 消融实验 MASS 消融实验 BART 前言 最近整理预训练模型,又复习看了几篇BERT变体的论文,无外乎都是从模型架构、MASK方式、预训练目标入手,实话实说,感觉没有太大的创新。而且这类模型大部分只发布了英文版本,市面上也没有可用的中文版本,在中文上的效果不得而知。
本发明提供一种基于BERT‑span模型的康复医学命名实体识别方法及系统,涉及命名实体识别技术领域。本发明首先基于LDA模型对获取的康复医学领域相关数据进行康复医学领域实体分类,并对分类后的康复医学领域实体进行标注,并基于此构建康复医学领域语料库;然后基于BERT模型和span模型构建康复医学命名实体识别模型,并利用所述康复...
SpanBERT的优势在于其独特的预训练策略和训练目标。通过扩大掩码词的粒度并使用SBO任务,SpanBERT能够更好地捕捉局部上下文信息,从而提高语义理解性能。此外,由于没有修改BERT的结构或使用更多的语料,SpanBERT仅通过设计更合理的预训练任务和目标,使模型具有更好的性能表现。 然而,SpanBERT也存在一些局限性。首先,由于需要...
【预训练语言模型】SpanBERT: Improving Pre-training by Representing and Predicting Spans (2020ACL) 陈丹琦团队的一篇改进BERT预训练任务的工作,扩展了BERT预训练语言模型: 不像BERT只MASK单独的一个token,而是随机MASK掉连续的序列( contiguous random span); ...
SpanBERT通过结合跨度掩蔽和跨度边界目标，提高了预训练模型在问答和共指消解任务上的性能。单序列训练方法从BERT的示例中获取灵感，通过删除下一句预测目标和两段抽样程序，对最多n=512个标记的单个连续段进行抽样，从而实现优于使用NSP目标的双序列训练。这种方法减少了来自不相关上下文的噪声，同时提供了更...
本篇带来Facebook的提出的两个预训练模型——SpanBERT和RoBERTa。 一,SpanBERT 论文:SpanBERT: Improving Pre-training by Representing and Predicting Spans GitHub:https://github.com/facebookresearch/SpanBERT 这篇论文中提出了一种新的mask的方法,以及一个新损失函数对象。并且讨论了bert中的NSP任务是否有用...
RoBERTa。 1.SpanBERT论文链接:SpanBERT:ImprovingPre-trainingbyRepresentingandPredictingSpans代码链接...SpanBERT是如何预训练的,具体如下图所示: 如上图所示,首先这里的mask策略是spanmask。具体的做法是首先从一个几何分布中采样span的长度,且限制最大长度为10,然后再随机采样(如 ...
1 背景 前面一篇文章 NLP预训练模型2 – BERT详解和源码分析 中,我们从模型结构、实现源码、实验结果等角度,分析了预训练语言中大名鼎鼎的BERT模型。BERT大幅刷新的GLUE得分,提高了7.7个点之多,甚至有些中文NLP任务上达到了人类水平。那是不是在预训练模型方面就没法进行其他创新了呢,答案显然是否定的。前文中我们...
🌈 NERpy: Implementation of Named Entity Recognition using Python. 命名实体识别工具,支持BertSoftmax、BertCrf、BertSpan等模型,开箱即用。 - vivounicorn/nerpy