谷歌NLP模型的官方TensorFlow实现很强,现在,它的PyTorch版本来了!只需简单运行一次转换脚本,就可得到一个PyTorch模型,且结果与原始版本相近,甚至更好。 上周,谷歌最强NLP模型BERT开源了官方TensorFlow代码和预训练模型,引起大量关注。 现在,PyTorch用户的福利来了:一个名为Hugging Face的团队近日公开了BERT模型的谷歌官方...
pytorch--NLP 番子xiwa “性静情逸,心动神疲,守真志满 ,逐物意移。” 人类语言有一定的主观性和任意性,不像图像一样是客观的,可以很容易数字化,相比之下,如何使用数字来描述人类的语言是一个相对困难的问题。同时,语言的歧义性也造成了深度学习模型对人类自然语言的描述具有一定的困难。 基本知识 机器翻译 基...
BERT模型在其出现之后的一个时段内, 成为NLP任务的主流技术思想。这种思想也称为BERT学。 2 NLP常见的任务 NLP可以细分为自然语言理解(Natural Language Understanding, NLU) 与 自然语言生成(Natural Language Generation,NLG) 两种情况。 2.1 基于文章处理的任务 2.1.1 含义 主要是对文章中的全部文本进行处理,即文...
# 简单的BiLSTM模型classEntityRecognitionModel(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,embedding_dim,hidden_dim,tagset_size):super(EntityRecognitionModel,self).__init__()self.embedding=nn.Embedding(vocab_size,embedding_dim)self.lstm=nn.LSTM(embedding_dim,hidden_dim,bidirectional=True)self.hidden2t...
自注意力允许模型通过整合上下文信息来增强输入嵌入,使其能够动态地权衡序列中不同元素的重要性。这一特性在NLP中尤其有价值,因为词语的含义往往随其在句子或文档中的上下文而变化。 尽管已提出多种高效版本的自注意力,但《Attention Is A...
NLP 中的对抗训练(附 PyTorch 实现) 对抗样本的基本概念 要认识对抗训练,首先要了解 "对抗样本",它首先出现在论文Intriguing properties of neural networks之中。简单来说,它是指对于人类来说 "看起来" 几乎一样,但对于模型来说预测结果却完全不一样的样本,比如下面的经典例子(一只熊猫加了点扰动就被识别成了...
这篇文章主要介绍Pytorch中常用的几个循环神经网络模型,包括RNN,LSTM,GRU,以及其他相关知识点。 nn.Embedding 在使用各种NLP模型之前,需要将单词进行向量化,其中,pytorch自带一个Embedding层,用来实现单词的编码。Embedding层 随机初始化了一个查询表,他可以将一个词转换成一个词向量。需要注意的是,Embedding层输入的是...
代码地址:https://github.com/liangyming/NLP-Word2Vec.git 1. 什么是Word2Vec Word2vec是Google开源的将词表征为实数值向量的高效工具,其利用深度学习的思想,可以通过训练,把对词的处理简化为K维向量空间中的向量运算。简单来说,Word
因此,在NLP任务中,对抗训练的角色不再是为了防御基于梯度的恶意攻击,反而更多的是作为一种regularization,提高模型的泛化能力。 有了这些“思想准备”,我们来看看NLP对抗训练的常用的几个方法和具体实现吧。 5. NLP中的两种对抗训练 + PyTorch实现 a. Fast Gradient Method(FGM) ...
在最先进的一系列NLP库中,PyTorch-Transformers出现最晚,却已打破各种NLP任务中已有的一切基准。它最吸引人的地方在于涵盖了PyTorch实现、预训练模型权重及其他重要元素,可以帮助用户快速入门。 运行最先进的模型需要庞大的计算能力。PyTorch-Transformers在很大程度上解决了这个问题,它能够帮助这类人群建立起最先进的NLP模...