摘要：单任务学习常常受限于单目标函数的不足，多任务学习能有效利用任务相关性的先验性，故而受到了学界的关注.在 中文自然语言处理领域，关于多任务学习的研究极为匮乏，该领域需同时考虑到中文文本特征提取和多任务的建模.本论文提 出了 一种多任务学习模型MTL-BERT.首先将BERT 作为特征提取器以提升模型的泛化性....
MTL-BERT模型首先通过掩码标记预测任务对大量未标记的分子数据进行预训练,以挖掘SMILES字符串中的上下文信息。...图2 模型训练测试流程图 模型结构研究 为了找出哪种MTL-BERT结构可以更好地完成分子特性预测任务,本文设计并比较了3种不同大小的结构。表中列出了3种类型的MTL-BERT结构的模型参数和性能。...结果如图4...
A Novel Cascade Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction 阅读总结 Purpose Background Methods BERT Encoder Cacade Decoder Results Conclusions Purpose 作者引入一个新的角度重新审视关系抽取任务,并提出了一个新的二元标记框架CAS... 图解Intellij12使用Maven创建和管理JavaWeb项目 ...
Code:None 论文简述:回答包含文本和人造学术知识问题是学术研究的重要组成部分。查询学术知识和检索合适的答案目前几乎不可能,其主要原因是:在发表的文章中包括机器无法操作、模棱两可和结构化的内容。为此本文提出了一个基于BERT的JarvisQA系统,该系统可以检索文章中表格数据中提出的各种不同问题的直接答案。JarvisQA在两...
引言:本文主要偏向于开放式对话,其主要内容包括:基于常识知识的对话生成模型、基于多视角注意力的学习方案(多任务学习)、俄罗斯开放知识问答库RuBQ、多语言QALD流程、基于BERT的JarvisQA系统、基于多实例学习方法、结构化的语义表示协助问答系统调试等。 论文打包获取方式:关注AINLPer微信公众号(每日更新...)回复:QA009...
第1期回顾:CopyNet、SeqGAN、BERTSUM…你都掌握了吗?一文总结文本摘要必备经典模型(一) 本期收录模型速览 文本摘要可以看做是一种信息压缩技术,具体是指利用技术从单个文本或多个文本(文本集合)中抽取、总结或提炼要点信息,以概括展示原始文本(集)中的主要信息。在互联网快速发展的现代社会,文本摘要的作用越来越重要...
△序列并行帮助BERT提升2倍训练速度,或1.5倍序列长度 而序列并行针对大图片、视频、长文本、长时间医疗监测等数据,可以帮助突破原有机器能力限制,直接处理长序列数据。 显存优化 Colossal-AI综合了多重显存优化技术,包含多维并行,ZeRO冗余内存消除,CPU offload,Gradient Checkpoint,自动混合精度(AMP)等前沿技术,最大限度...
例如,根据德国弗莱堡大学机器学习研究人员今年早些时候发表的一篇论文所述,一种使用进化策略的算法,其中最成功的算法能够生存和进化,利用电子游戏 Q*bert 中的一个bug,来累积几乎无限的积分。 该论文的作者之一弗兰克·哈特 (Frank Hutter) 表示,在这款游戏推出 36 年的时间里,包括开发者在内的任何人都没有发现这个...
本文将分 2 期进行连载,共介绍17个在文本摘要任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第1 期:CopyNet、SummaRuNNer、SeqGAN、Latent Extractive、NEUSUM、BERTSUM、BRIO 第2 期:NAM、RAS、PGN、Re3Sum、MTLSum、KGSum、PEGASUS、FASum、RNN(ext) + ABS + RL + Rerank、BottleSUM ...
可作为所有对Transformer 工作原理#大语言模型 #算法 #人工智能论文辅导 #注意力机制 #动态特征融合 内行人都在学的大模型黑书 内行人都在学的大模型黑书,这本书详细解释了如何逐步使用Transformer,在详细介绍BERT、RoBERTa、T5 和GPT-3 等流行模型前,先讲述了Transformer 的架构以便为你的学习奠定坚实基础。感...