将实体和语言领域知识注入到模型,实现了基于医学的预训练模型MC-BERT。 相关工作 BERT类模型将语境引入建模。后续的改进包括:有效地利用外部知识,如知识图改进表征效果;通过控制BERT的MASK方法改进效果;BioBert利用医学领域数据训练模型,本文将结合上述几种方法,以训练中文医疗知识表征。 方法 相对BERT的改进有以下三部分...
https://github.com/MC-BERT/MC-BERTgithub.com/MC-BERT/MC-BERT 介绍 预先训练的上下文表示(如BERT)已经成为在许多NLP任务中获得最新结果的基础。然而,大规模的预训练在计算上是昂贵的。ELECTRA是早期加速预训练的一个尝试,它训练了一个判别模型,该模型可以预测每个输入令牌是否被一个生成器取代。我们的研究...
将BERT模型作为基础模型,用医学数据训练。 具体训练方法如下: 数据来源 下游任务 文中提出的ChineseBLUE评价数据集,具体任务包含: 命名实体识别(NER):识别疾病、药物、症状等,医疗数据集包含中国电子健康档案标注的cEHRNER,和中国社区问题数据标注cMedQANER。 解释识别(PI):评价两句话是否同意。医疗数据集名为cMedQQ...
总之,这个模块通过自注意力机制实现快速并行,改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,并且可以增加到非常深的深度,充分发掘DNN模型的特性,提升模型准确率。 BERT的原理一层层深究下去是这样的:【BERT】–【Transformer】–【self-attention】–【attention机制】–【seq2seq】 Hugging Face BERT实战参考: HuggingFace简明教程...
此外,我们还对语言网络 I-BERT 和生成网络 CycleGAN 进行了模拟。考虑到 Eyeriss 和 Google TPUv1 的配置,我们修改了 SCALE-Sim ,以估算每个内存设备的静态和动态能耗。为了使我们的功耗模型适应各种设备配置,我们根据它们的内存要求进行了调整。具体来说,对于需要 108KB SRAM 的 Eyeriss,我们修改了嵌入式 RAM ...
虽然最近的预训练模型 (如 BERT) 在更抽象的如新闻文章和百科词条这种具有丰富文本信息的领域问答方面取得了进展,但在更现实的领域,由于报导的偏差,文本本质上是有限的,类似于「用牙签涂眼影是一个坏主意」这样的事实很少得到直接报道。人工智能系统能够在不经历物理世界的情况下可靠地回答物理常识问题吗?是否能够捕获...
传统情感分类模型不能充分利用原始评论文本中所蕴含的情感和语义信息㊁字词多义性调整㊁短文本语义稀疏等问题㊂提出一种基于E R N I E 预训练模型和改进D P C N N 的多通道的中文情感分类模型(M C _E _I m p r o v D P C _B _S V )来提高分类准确率,并实现准确分类㊂关键词:中文情感分类...
本文根据实体关系抽取的特点,提出了SEF-BERT关系抽取模型(Fusion Sentence-Entity Features and Bert Model).该模型以预训练BERT模型为基础,文本在经过BERT模型预训练之后,进一步提取语句特征和实体特征.然后对语句特征和实体特征进行融合处理,使融合特征向量能够同时具有语句和两个实体的特征,增强了模型对特征向量的处理...
各研究之间异质性较大(P<0.1,I2=68%),故采用随机效应模型进行数据分析。结果显示McKeown术淋巴结清扫数目更多[MD=–1.25,95%CI(–2.03,–0.47),P=0.002];见表3。 2.3.4 术后拔管时间 共纳入12项研究[22-28,33,35,38,40,43],共有1 708例患者,其中Ivor Lewis术784例患者、McKeown术924例患者。
BERT类模型将语境引入建模。后续的改进包括:有效地利用外部知识,如知识图改进表征效果;通过控制BERT的MASK方法改进效果;BioBert利用医学领域数据训练模型,本文将结合上述几种方法,以训练中文医疗知识表征。 方法 相对BERT的改进有以下三部分: 全实体Masking MC-BERT以BERT为基础,因BERT中文以字为单位,文中方法利用知识图...