BERT是一种基于Transformer编码器结构的模型,只有Encoder部分。与传统的Transformer模型不同,BERT采用了双向训练的方法,即同时考虑了句子中的前文和后文信息。这种设计使得BERT在处理上下文语义理解任务时具有更强的能力。BERT可以应用于各种NLP任务,如文本分类、命名实体识别、问答系统等。由于其强大的性能和广泛的适用性,...
Bert通常与Transformer,预训练模型,微调一起被提及,简单而言Bert基于Transformer结构,提出了预训练模型这种新的方式思想,通过这种预训练模型方式,给定一个下游NLP任务进行微调,即可很好地完成则个任务。 具体而言,Bert是在Transformer的Encoder层网络结构的基础之上,通过海量数据的无监督学习训练得到的一组网络参数(如下图所...
最后的实验表明 BERT 模型的有效性,并在 11 项 NLP 任务中夺得 SOTA 结果。 Bert模型的主要特点: BERT的网络架构使用的是《Attention is all you need》中提出的多层Transformer结构,其最大的特点是抛弃了传统的RNN和CNN,通过Attention机制将任意位置的两个单词的距离转换成1,有效的解决了NLP中棘手的长期依赖问题,...
一方面谷歌生凑出了「芝麻街」的角色“BERT”这个名字,趣味性十足;另一方面,除了使用Transformer架构,这个名字还强调了另外两件重要的事:“双向”——BERT对语言前后两个方向的依赖关系进行了概率建模;“编码器”——BERT只采用Transformer架构的编码器部分,所以我们称之为Transformer的“左手”。 BERT是基于自家的Transfor...
BERT是一种预训练语言模型,它的主要贡献是提出了预训练的思想,即使用互联网中海量的文本数据来对模型进行预训练,用户在使用时直接把预训练好的模型拿过来在具体的任务上进行微调训练就可以达到不错的效果。 用学生学习的例子来解释神经网络学习的过程 我们假设不同的网络结构,如CNN,RNN,Transformer等就是一个个的学...
Transformer的解码器 解码器会接收编码器生成的词向量,然后通过这个词向量去生成翻译的结果。 解码器的Self-Attention在编码已经生成的单词 假如目标词“我是一个学生"-- 》masked Self- Attention 训练阶段:目标词”我是一个学生”是已知的,然后Self-Attention是对“我是一个学生” 做计算 如果不做masked,每次训练...
于是Transform诞生了,紧跟着是BERT的诞生,至此NLP领域也开启了CV领域的ImageNet时代(迁移学习时代)。更加强大的特征提取能力为复杂的NLP任务提供了强有力的语义向量表示,让NLP更进一步的走进了每一个人的生活。当然attention只是Transformer模型结构的一部分,但是也...
1.Transformer Google于2017年6月发布在arxiv上的一篇文章《Attention is all you need》,提出解决sequence to sequence问题的transformer模型,用全attention的结构代替了lstm,抛弃了之前传统的encoder-decoder模型必须结合cnn或者rnn的固有模式,只用attention,可谓大道至简。文章的主要目的是在减少计算量和提高并行效率的同时...
在学会 Transformer 和 Bert 之前,我们需要理解Attention和Self-Attention机制。Attention的本质是要找到输入的feature的权重分布,这个feature在某一个维度有一个长度的概念,如果我们输入一个长为 n 的 feature,那么 Attention 就要学习一个长为 n 的分布权重,这个权重是由相...
Transformer 一、Attention 详解 背景： LSTM 依然存在 序列过长梯度消失 和 无法并行运算 等缺点。