一个目标函数的多任务:很多任务中把loss加到一起回传,实质优化的是一个目标函数, 但优化的是多个任务,loss相加是多任务学习的一种正则策略,对多个任务的参数起一种类似与均值约束的作用[2],所以也叫multi-task 多个目标函数的单任务:一些NLP中用main-task和auxiliary-task 辅助任务,很多辅助任务的loss并不重要,...
首先去https://huggingface.co/bert-base-chinese/tree/main下载config.json vocab.txt pytorch_model.bin 然后把这三个文件放进tianchi-multi-task-nlp/bert_pretrain_model文件夹下 然后把比赛https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531841/information的数据下载 *_train1128.csv 文件改名为 total.csv ...
query是将batch标签通过一个nn产生,key与value是batch特征通过一个nn产生。然后将12*768维的矩阵升维成12*8*96的矩阵再转化为8*12*96的矩阵作为8个MultiHeadAttentionHeads。接着,基于self-attention机制,通过计算query与key的乘积计算value作为该条数据的特征,交给predict层进行预测。三个任务有各自的predict层,最后...
multi-task:训练模型的时候目标是多个相关目标共享一个表征,比如人的特征学习,一个人,既可以从年轻人和老人这方面分类,也可以从男人女人这方面分类,这两个目标联合起来学习人的特征模型,可以学习出来一个共同特征,适用于这两种分类结果,这就是多任务学习 multi-label:打多个标签,或者说进行多种分类,还是拿人举例啊,...
Fine-tuned and evaluated pretrained BERT-based models from HuggingFace for text classification, semantic similarity, and reasoning tasks. Improved model performance through hyperparameter tuning. - Multi-Task-NLP-Analyzer/README.txt at main · AlexMilion
其中,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种非常流行的预训练模型,被广泛用于各种NLP任务。然而,随着任务的多样性和复杂性的增加,单一的BERT模型往往无法满足所有的需求。为了解决这个问题,研究者们提出了BERT-multitask-learning,一种利用多任务学习(multitask learning)的方法来提高BERT的...
论文:A Unifified Architecture for Natural Language Processing: Deep Neural Networks with Multitask Learning(2008 ICML) 1.introduction 论文介绍了一个单个卷积神经网络架构来处理NLP常见的几种任务:词性标记(POS)、分块(chunking)、命名实体识别(NER)、语义角色标签(SRL)、Language mode、语义相关词(“同义词”...
NLP 预训练模型综述 训练互为补充Multi-taskdeepneuralnetworksfornaturallanguageunderstandingFine-tuning with extra...训练的模型可以学习到 universallanguagerepresentations,来帮助下游任务PTMs 提供了一个更好的初始化模型,可以提高目标任务的效果和加速收敛 PTMs 可以看做是 ...
Massive Choice, Ample Tasks (MACHAMP): A Toolkit for Multi-task Learning in NLPTransfer learning, particularly approaches that combine multi-task learning with pre-trained contextualized embeddings and fine-tuning, have advanced the field of Natural Language Processing tremendously in recent years. In ...
BioNLP2020_A BERT-based One-Pass Multi-Task Model for Clinical Temporal Relation Extraction,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。