5. BERT:双向编码器的自然语言理解 5.1 BERT模型简介 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是Google提出的一种基于Transformer的预训练模型,能够捕捉词汇在上下文中的双向关系。 5.2 BERT的训练任务 BERT模型通过掩码语言模型(Masked Language Model, MLM)和下一句预测(Next Sentence Prediction, NSP...
1. Seq2Seq + Attention 在说明Transformer之前,还是有必要简述一下attention机制,RNN, LSTM, Seq2Seq就不再赘述 我们知道Seq2Seq是由一个encoder和一个decoder构成, 编码器负责把源序列编码成向量,解码器是一个语言模型,负责根据编码的信息生成目标序列 ,这个结构的问题在于,编码器需要把整个Source sentence的信息全...
首先,我们回顾下seq2seq想要解决的问题这样一类问题: 比如说,在语音识别的任务中,我们是输入一段语音然后输出一段文字,而在机器翻译中,假设中英翻译,那我们就是输入一段中文的文字序列然后输出一段英文序列,在这个过程中通常N!=M. 以语音识别任务为例来... ...
在说完 ELMo 之后,本来就应该开始介绍现在家族集团的中流砥柱 BERT 和 GPT 了,但是在这之前还是要简要回顾一下 attention 和 self attention,我猜很多加入 NLP 不久的人应该跟我一样,一上来从各大科普文中接收到的概念就是 self-attention 和 self-attention 的计算过程,对于 self-attention 名字的由来还是很迷...
爬楼梯逐级而上 有100级则爬100级,不出现断层,一出现断层,笔记就不完美了,所以本文准备从头开始写:NNLM → Word2Vec → Seq2Seq → Seq2Seq with Attention → Transformer → Elmo → GPT(关于GPT,可再重点看下这篇) → BERT(从不懂到弄懂所有这些模型,我用了整整5个半天即2.5天,而有了本文,你从不懂...
Word2Vec Seq2Seq Seq2Seq with Attention Transformer Elmo GPT BERT,我们希望给所有AI初学者铺路:一步一个台阶,而不是出现理解断层。” 如今惊觉,这简直就是有意无意给自己挖了个大坑,单一个word2vec就让我断断续续看了好几个月(一方面 创业嘛 你懂的,二方面 涉及的东西实在是太多了┭┮﹏┭┮) ...
简单来说,就是 decoder 跟过去的 Language model 一样,只能看到前面的信息,但是 encoder 可以看到完整的信息(双向信息)。具体细节在介绍到 BERT 和 GPT 的时候会详细介绍。 【后浪时代】BERT & GPT & 其他 如果你足够细心的话,可以看到前面我提到的例子几乎都是机器翻译相关的,这是因为 Transformer 的 encoder-...
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。
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。
生成式摘要算法以 Seq2Seq 为代表。Seq2Seq 需要用到神经网络,而 NN 需要大量的标注数据,但是如果你身边没有可训练数据而迫切需要一种算法来做摘要生成怎么办呢? 抽取式算法或许能够解你燃眉之急,下面将以 TextRank 算法为例,带你走进中文摘要的大门。 本次 Chat 讲解......