从Word2Vec到Bert,聊聊词向量的前世今生(一) 阅读大概需要11分钟 作者: 小川Ryan 整理:机器学习与自然语言处理 原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58425003 由于近日所做的工作与预训练模型联系比较紧密,却发现自己对几个词向量内部的细节有所遗忘了,因此打算写篇文章来拾起一些记忆,同时也方便以后供自己和他...
从Word2Vec到Bert,聊聊词向量 一、语言模型 1、n-gram model 谈到词向量则必须要从语言模型讲起,传统的统计语言模型是对于给定长度为m的句子,计算其概率分布P(w1, w2, ..., wm),以表示该句子存在的可能性。该概率可由下列公式计算得到: 但实际过程中句子的长度稍长便会为估计带来很大难度,因此n-gram 模型...
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一个重要研究方向，而词嵌入模型是NLP中的基础模型之一。词嵌入模型能够将文本中的词语映射到低维向量空间中，从而捕捉到词语之间的语义关系。在词嵌入模型中，Word2Vec和BERT是两个备受关注的模型。本文将对这两个模型进行对比研究，探讨它们在词嵌入任务中的优劣势。首先，我们...
可以将Bert看做一个文本编码器,可以应用在各类NLP上下游任务网络构建中作为文本嵌入层使用。如上图(a)文本匹配任务;(b)文本分类任务;(c)抽取式问答任务;(d)序列标注任务。其中Bert微调的具体用法: 序列标注 加载预训练Bert模型; 取输出字向量: embedding = bert_model.get_sequence_output(); 然后构建后续网络。
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...
NLP之一文搞懂word2vec、Elmo、Bert演变 导读 自然语言处理本质是解决文本相关的问题,我们可以把它的任务分为大致两部分:预训练产生词向量以及对词向量进行操作(下游NLP具体任务)。在自然语言处理中有词向量模型word2vec、Elmo以及Bert等,也有RNN,LSTM等下游encoding模型,初学者很容易搞混,下面就分别介绍这几个模型...
bert主要利用transformer结构,实现基于上下文的word表征,bert预训练得出的embedding table,同样可以作为一个静态的向量表征方法,可以看做是基于大量语料训练后学习到词的共性(平均)表征。 相比于word2vec训练得到的embedding table,没有利用周围词的信息(bert中周围词的信息是通过transformer中的注意力结构实现编码的,embeddin...
GPT和bert都采用Transformer,Transformer是encoder-decoder结构,GPT的单向语言模型采用decoder部分,decoder的部分见到的都是不完整的句子;bert的双向语言模型则采用encoder部分,采用了完整句子。 二、深入解剖word2vec 1、word2vec的两种模型分别是什么? word2Vec 有两种模型:CBOW 和 Skip-Gram: ...
word2vec ELMO GPT Bert的继承关系 从word2vec到ELMO到GPT在到Bert从上图可见,Bert其实和ELMO及 GPT 存在千丝万缕的关系,比如如果我们把 GPT预训练阶段换成双向语言模型,那么就得到了Bert;而如果我们把ELMO的特征抽取器换成 Transformer,那么我们也会得到Bert。所以你可以看出:Bert最关键两点,一点是特征抽取器采用...
bert输入是一个线性序列,两个句子通过分隔符分割,前后两端分别增加标识符号。每个单词有三个embedding。 位置embedding:NLP中单词顺序是重要特征,需要对位置进行编码。 单词embedding 句子embedding:前面提到的训练数据都是由两个句子构成,那么每个句子有个句子整体的embedding对应每个单词。