想起一句格言“All models are wrong, but some are useful.”发展到现在,NLP更迭了很多模型,有的甚至淡出了人们视野,但是,没有无用的模型,只有适合它的地方,即便是规则方法,在现在很多NLP应用中依然发挥着作用。在这里,笔者尝试总结NLP不同任务场景一些有意思的模型,经验有限,如有不全或不当地方,请予指正。 除...
可以进一步构建网络,来替换表格这种形式。 这里简单使用全连接网络,即NN-based LM,训练过程如下图所示。 给出第一个单词,输出下一个单词,不断往后,直到句子结束。 当然,这个NN结构也可以替换成更复杂一些的RNN Fusion 现在Models和Language Model都准备好了,下面就用三种方式将他们融合(Fusion)。 Shallow Fusion Sha...
3-BERT-based Models 基于BERT 的模型都写在/models/bert/modeling_bert.py里面,包括 BERT 预训练模型和 BERT 分类等模型。 首先,以下所有的模型都是基于BertPreTrainedModel这一抽象基类的,而后者则基于一个更大的基类PreTrainedModel。这里我们关注BertPreTrainedModel的功能: 用于初始化模型权重,同时维护继承自PreTrain...
Machince Learning: SVM, Word2Vec … Dependency Models: BRCNN, DRNN … CNN-based Models: Multi-Attention CNN, Attention CNN, PCNN+ATT … BERT-based Models: R-BERT, Matching-the-Blanks … 本文将介绍R-BERT模型。 模型介绍 R-BERT模型是Alibaba Group (U.S.) Inc的两位研究者在...
《Towards Efficient Post-training Quantization of Pre-trained Language Models》 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2109.15082.pdf 方法概述 下图为并行蒸馏下的模型后量化总体框架: 模块化重构误差最小化 由于Transformer-based 的预训练语言模型通常含有多个线性层耦合在一起,如果采用现有的逐层重构误差优化的...
《Towards Efficient Post-training Quantization of Pre-trained Language Models》论文链接：https://arxiv.org/pdf/2109.15082.pdf 方法概述 下图为并行蒸馏下的模型后量化总体框架：模块化重构误差最小化 由于 Transformer-based 的预训练语言模型通常含有多个线性层耦合在一起，如果采用现有的逐层重构误差优化的方法...
统计语言模型(Statistical Language Models, SLM)是一种利用概率和统计理论来表示文本中词汇、短语和句子的相对频率的模型。SLM在许多自然语言处理任务中都有应用,如语音识别、文本生成、机器翻译等。 n-gram模型 n-gram模型是一种常见的SLM,其中n表示窗口内的词数。以下是一个使用Python的例子来展示n-gram的基本概念...
4、Generation-based Methods 基于生成的方法是不同于分类、序列标注和阅读理解的事件抽取新范式,它不再将事件抽取分解为触发词提取、论元识别、论元分类等不同的子任务和预测标签,而是在sequence-to-structure架构中对整个事件提取过程统一建模,并且所有触发词、论元及其角色类别标签都作为自然语言词统一的生成,以端到端...
因为 ELMO给下游提供的是每个单词的特征形式,所以这一类预训练的方法被称为"Feature-based Pre-Training"。 回到顶部 三、ELMO模型解析 3.1 模型结构 ELMO 基于语言模型的,确切的来说是一个 Bidirectional language models,也是一个 Bidirectional LSTM结构。我们要做的是给定一个含有N个tokens的序列。分为以下三...
transformer based模型 left-to-right LM:GPT,GPT3 masked LM:Bert,Robert encoder-decoder:bart,t5 Transformer[1] Transformer是一个纯基于自注意力机制的encoder-decoder结构,用来做机器翻译任务。 Encoder:由N个相同的block堆叠而成,每一个block由一个多头自注意力层(multi-head self-attention)和MLP层组成,每层...