微调（fine tuning）是在 BERT 预训练模型的基础上加入针对性的网络结构（微调层），并利用（相对）少量数据来训练微调层使之能够满足一定的任务需要的学习过程。在微调训练中，训练数据首先通过 BERT 预训练模型计算，这时 BERT 预训练模型起到了特征提取器的作用，它的参数不会被训练（更新）。这些被提取出来的特征...
一、关系抽取(relation-extraction) 关系抽取就是从一段文本中抽取出(主体,关系,客体)这样的三元组,用英文表示就是(subject, relation, object)这样的三元组。所以关系抽取,有的论文也叫作三元组抽取。 从…
论文链接:《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》 模型全称:Bidirectional Encoder Representations from Transformers 1 背景技术 1.1 NLP迁移学习的两种范式 特征提取(feature-based)和微调(fine-tuning)是预训练语言模型应用到下游应用的两种主流迁移学习方法。 ① 特征提取(...
因为谷歌发布的BERT-Base, Chinese模型里中文是以字为粒度进行切分,在BERT预训练过程中基于掩码的Masked Language Model(MLM)任务中也以字粒度进行Mask操作。BERT-wwm针对这个问题进行一系列中文式的改造,充分考虑传统NLP中的中文分词操作,以词为粒度进行Mask操作,也就是Whole Word Masking(wwm)操作。下面直接通过一个...
从头开始训练一个BERT模型是一个成本非常高的工作,所以现在一般是直接去下载已经预训练好的BERT模型。结合迁移学习,实现所要完成的NLP任务。谷歌在github上已经开放了预训练好的不同大小的BERT模型,可以在谷歌官方的github repo中下载[1]。 以下是官方提供的可下载版本: ...
另一种方法是基于特征的训练,这种方法在NLP任务中也很流行,最近的ELMo论文就是一个例子。在这种方法中,一个预先训练的神经网络产生了词嵌入,然后在NLP模型中用作特征。 2. BERT的工作方式 BERT使用了Transformer,它是一种学习文本中单词(或子单词)之间上下文关系的注意力机制。通常,Transformer包括两个独立的机制:一...
特殊NLP任务 BERT的论文为我们介绍了几种BERT可以处理的NLP任务: 短文本相似 文本分类 QA机器人 语义标注 BERT用做特征提取 微调方法并不是使用BERT的唯一方法,就像ELMo一样,你可以使用预选训练好的BERT来创建语境化词嵌入。然后你可以将这些嵌入提供给现有的模型。
1. BERT简介 BERT是什么? BERT为何重要? BERT如何工作? 2. 为BERT预处理文本 分词(Tokenization) 输入格式化 掩码语言模型(MLM)目标 3.针对特定任务微调BERT BERT的架构变体(BERT-base, BERT-large等) NLP中的迁移学习 下游任务和微调 示例:使用BERT进行文本分类 ...
命名实体识别 (NER) 是 NLP 的重要组成部分,涉及将文本中的命名实体识别和分类为预定义的类别。传统的 NER 系统严重依赖基于规则和基于功能的方法。然而,随着深度学习的出现,特别是像 BERT(来自 Transformer 的双向编码器表示)这样的 Transformer 架构,NER 的性能得到了大幅提高。
对比学习 nlp bert 对比分析语言学基础 一、简介 学习通用句嵌入向量是一个NLP的基础问题。本文通过对比学习的方式实现了SOTA句嵌入向量。具体来说,论文提出了称为 的对比学习框架,可以用于学习通用句嵌入向量。其中 可以分为“无监督 ”和"有监督 "。