Bert的优点:BERT是截至2018年10月的最新state of the art模型,通过预训练和精调横扫了11项NLP任务,这首先就是最大的优点了。而且它还用的是Transformer,也就是相对基于RNN的模型Bert更加高效、能捕捉更长距离的依赖。对比起之前的预训练模型,它捕捉到的是真正意义上的bidirectional context信息。 Bert的缺点:主要就...
Word2vec作为里程碑式的进步,对NLP的发展产生了巨大的影响,但Word2vec本身是一种浅层结构,而且其训练的词向量所“学习”到的语义信息受制于窗口大小,因此后续有学者提出利用可以获取长距离依赖的LSTM语言模型预训练词向量,而此种语言模型也有自身的缺陷,因为此种模型是根据句子的上文信息来预测下文的,或者根据下文来...
在本文中，我将使用NLP和Python来解释3种不同的文本多分类策略：老式的词袋法（tf-ldf），著名的词嵌入法（Word2Vec）和最先进的语言模型（BERT）。NLP（自然语言处理）是人工智能的一个领域，它研究计算机和人类语言之间的交互作用，特别是如何通过计算机编程来处理和分析大量的自然语言数据。NLP常用于文本数据的分类...
[SEP]:告诉Bert左右两边的输入是不同的。 [UNK]:没出现在Bert字典里的字会被这个单词替代。 [PAD]:zero padding,将长度不同的序列补充为固定长度,方便做batch运算。 [MASK]:未知遮罩 用Bert做机器阅读理解 现在我们已经知道了SQuAD这个数据集以及模型Bert。现在就可以通过Bert和SQuAD来做机器阅读理解了。 接下来...
BERT自18年10月问世以来,就引起了NLP业界的广泛关注。毫不夸张的说,BERT基本上是近几年来NLP业界意义最大的一个创新,其意义主要包括 大幅提高了GLUE任务SOTA performance(+7.7%),使得NLP真正可以应用到各生产环境中,大大推进了NLP在工业界的落地 预训练模型从大量人类优质语料中学习知识,并经过了充分的训练,从而使...
layout: blog title: Bert系列伴生的新分词器 date: 2020 04 29 09:31:52 tags: 5 categories: nlp mathjax: true typora root url: .. 本博客选自https://dxzmpk.github.io/,如
Transformer在NLP领域的应用:BERT语言大模型【原理详解+代码实战】,跟着同济大佬三小时即可跑通! 迪哥AI课堂 896 11 01:50 人工智能实现自我改进 _AIGC一步之遥 _agentgpt 卢菁老师_北大AI博士后 2215 1 23:29 [AI课程]人工智能教程《速通机器学习》第10讲-分类模型的正确-准确-召回率 卢菁老师_北大AI博...
NLP中的一个重要应用是面向目标的口语对话系统，其性能高度依赖于自然语言理解（NLU）。NLU任务主要包括意图分类和槽位填充，前者识别查询意图，后者则提取关键信息。面对BERT的出现，研究人员尝试利用其基础模型同时处理这两个任务，即一次完成意图识别与槽位填充。意图识别，作为文本分类问题，对应BERT的单句...
ALBERT是轻量级的BERT版本，通过词嵌入参数的因式分解和跨层参数共享来减少参数量。在ALBERT中，词嵌入被映射到一个低维空间，之后映射到隐藏层，从而减少参数数量。此外，ALBERT还引入了句间连贯性损失任务（SOP），以进一步提高模型性能。谷歌发布的ALBERT模型V2，主要应用了“no dropout”、“additional ...
随着bert在NLP各种任务上取得骄人的战绩,预训练模型在这不到一年的时间内得到了很大的发展,本系列的文章主要是简单回顾下在bert之后有哪些比较有名的预训练模型,这一期先介绍几个国内开源的预训练模型。 一,ERNIE(清华大学&华为诺亚) 论文:ERNIE: Enhanced Langu