第二步:了解NLP基础 2.1 学习NLP基础概念 在了解NLP的基本概念和原理后,你会对这个领域有一个总体的认识。 •Coursera: 自然语言处理导论:密歇根大学的入门课程,覆盖了NLP的基础知识和应用。 •Dan Jurafsky 和 Chris Manning 的视频系列:两位NLP专家的系列视频,深入浅出地讲解NLP的各种概念和技术。 第三步:实...
最近谷歌研究人员通过新的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果,这在自然语言处理学界以及工业界都引起了不小的热议。作者通过在33亿文本的语料上训练语言模型,再分别在不同的下游任务上微调,这样的模型在不同的任务均得到了目前为止最好的结果,并且有一些结果相比此前的最佳成绩得到了幅度不小的提升。作者的这一研究...
T5全称是Text-to-Text Transfer Transformer,是一种模型架构或者说是一种解决NLP任务的一种范式。 如下图,就是把所有任务,如分类、相似度计算、文本生成都用一个Text-to-text(文本到文本)的框架里进行解决。 举个例子,现在要做一个英文转德文的机器翻译任务,输入"translate English to German: That is good.",...
在这篇论文中，来自谷歌的研究者提出了一种统一各种预训练范式的预训练策略，这种策略不受模型架构以及下游任务类型影响，在 50 项 NLP 任务中实现了 SOTA 结果。当前，NLP 研究人员和从业者有大量的预训练模型可以选择。在回答应该使用什么模型的问题时，答案通常取决于需要完成什么任务。这个问题并不容易回答，因为...
cd ~/litpython -m lit_nlp.examples.quickstart_sst_demo --port=5432 情绪分类示例是基于斯坦福情感树库微调 BERT-tiny 模型,在 GPU 上不到 5 分钟即可完成。训练完成后,它将在开发集上启动 LIT 服务器。 2. 语言建模类示例 要想探索预训练模型(BERT 或 GPT-2)的预测结果,运行以下代码: cd ~/...
「Flan-T5」是Google最新的一篇工作,通过在超大规模的任务上进行微调,让语言模型具备了极强的泛化性能,做到单个模型就可以在1800多个NLP任务上都能有很好的表现。这意味着模型一旦训练完毕,可以直接在几乎全部的NLP任务上直接使用,实现「One model for ALL tasks」,这就非常有诱惑力!
自然语言权威数据集 GLUE 一直是衡量各机构 NLP 预训练技术水平最重要的指标之一。近年来在其榜单之上实现更好的成绩，也成为了科技公司技术提升的体现。不过现有的大多数 NLP 基准仅限于英文任务，无法评价 NLP 模型在其他语言上的能力。 近日，来自 CMU、谷歌研究院和 DeepMind 的科学家们提出了覆盖四十种语言的大...
【新智元导读】近日，谷歌AI团队新发布的BERT模型，在NLP业内引起巨大反响，认为是NLP领域里程碑式的进步。BERT的创新点在哪里？新智元专栏作者潘晟锋对这篇论文进行了深度解读。最近谷歌研究人员通过新的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，这在自然语言处理学界以及工业界都引起了不小的热议。作者通过在33亿文本的...
从填空到生成摘要 PEGASUS的全称是：利用提取的间隙句进行摘要概括的预训练模型（Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization）。就是设计一种间隙句生成的自监督预训练目标，来改进生成摘要的微调性能。在之前的NLP研究中，自监督预训练对下游的目标并不清楚，可能是文本生成、也可能是摘要...
本文中,来自谷歌的研究者提出了一种统一各种预训练范式的预训练策略,这种策略不受模型架构以及下游任务类型影响,在 50 项 NLP 任务中实现了 SOTA 结果。 当前,NLP 研究人员和从业者有大量的预训练模型可以选择。在回答应该使用什么模型...