XLM-R统一采用基于unigram语言模型的sentence piece,对所有的语言做相同的处理,不再区分语言。 得到预训练模型之后可以用于不同的下游任务,包括跨语言的文本分类,机器翻译模型的初始化,小语种的语言模型,获取预训练的word embedding等。另外,不同的语言,训练语料的资源数量也是不同的,英文的语料资源足够多,而一些小...
最终,本文的XLM-R模型首次实现了在不牺牲每种语言性能的情况下进行多语言建模。 介绍 跨语言理解领域的早期工作已经证明多语言遮蔽语言模型(multilingual masked language models) 在跨语言理解方面的有效性,但是诸如XLM和multilingual BERT这样的模型(都在Wikipedia上预训练)在学习低资源语言的有用表征方面仍然能力有限。
【新智元导读】Facebook AI最新推出一个名为XLM-R的新模型,使用100种语言、2.5 TB文本数据进行训练,在多项跨语言理解基准测试中取得了SOTA的结果,并超越了单语言的BERT模型。代码已开源,来新智元 AI 朋友圈获取吧~ Facebook AI近日发布一个名为XLM-R的新模型,使用100种语言、2.5 TB文本数据进行训练,在四项跨语...
尽管原有的BERT模型可以在上百种语言上进行预训练,但是语言之间的信息并不是互通的,不同的语言模型之间没有共享知识。Facebook的XLM模型克服了信息不互通的难题,将不同语言放在一起采用新的训练目标进行训练,从而让模型能够掌握更多的跨语言信息。这种跨语言模型的一个显著优点是,对于预训练后的后续任务(比如文本分类...
最终,本文的XLM-R模型首次实现了在不牺牲每种语言性能的情况下进行多语言建模。 介绍 跨语言理解领域的早期工作已经证明多语言遮蔽语言模型(multilingual masked language models) 在跨语言理解方面的有效性,但是诸如XLM和multilingual BERT这样的模型(都在Wikipedia上预训练)在学习低资源语言的有用表征方面仍然能力有限。
Facebook AI近日发布一个名为XLM-R的新模型,使用100种语言、2.5 TB文本数据进行训练,在四项跨语言理解基准测试中取得了迄今最好的结果。 Yann LeCun在Twitter上赞赏该研究 XLM-R使用自我监督(self-supervised)的训练技术实现了跨语言理解的SOTA性能。在这项任务中,用一种语言对模型进行训练,然后将模型用于其他语言...
于特征融合的机器翻译双语平行语料过滤方法,该方法在XLM-R分类模型的基 础上,将源语言句子及可能的目标语言句子输入UNQE模型中,通过平均池化 与最大池化操作,获得句子级别质量特征,之后将句对平均质量特征、句对最大 质量特征以及XLM-R提取的分类特征进行深度融合,利用融合后的特征进行有 ...
本周的论文既揭幕了 EMNLP 2019 最佳论文,也有 Facebook 在多个跨语言理解基准上取得 SOTA 结果的新模型以及登上 Nature Communications 的最优学习 85% 规则。 目录: Specializing Word Embeddings(for Parsing)by Information Bottleneck Loss Landscape Sightseeing with Multi-Point Optimization ...
3D打印技术通过逐层打印的方式将数字模型转化为实体物体,广泛应用于航空航天、汽车、医疗、建筑、消费品等多个领域。在航空航天领域,3D打印技术用于制造复杂零部件,显著降低了生产成本和时间;在医疗领域,3D打印的个性化假肢、牙科修复体和生物组织为患者提供了更精准的治疗方案。 我国3D打印行处于快速发展期 我国3D打印...
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