“最近刚好在用ERNIE写毕业论文” “感觉还挺厉害的” “为什么叫ERNIE啊,这名字有什么深意吗?” “我想让艾尼帮我写作业” 看了上面火热的讨论,你一定很好奇“艾尼”.“ERNIE”到底是个啥? 自然语言处理( Natural Language Processing,简称NLP )被誉为人工智能“皇冠上的明珠”.NLP为各类企业及开发者提供用于文本分析及挖掘的核心工具,已经广泛应用在电商.文化娱乐.金融.物流等行业客户的多项业务中. 而艾尼(ERNIE),可谓是目前NLP领域的最强中文预训…

本文介绍了一种新的语言表征模型 BERT--来自 Transformer 的双向编码器表征.与最近的语言表征模型不同,BERT 旨在基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征.BERT 是首个在大批句子层面和 token 层面任务中取得当前最优性能的基于微调的表征模型,其性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录. 研究证明语言模型预训练可以有效改进许多自然语言处理任务,包括自然语言推断.复述(paraphrasing)等句子层面的任务,以及命名实体识别…

这个十一月,是属于深度学习开发者们的秋季盛宴.『WAVE Summit+』2019 深度学习开发者秋季峰会刚刚落下帷幕,基于ERNIE的语义理解工具套件也在此次峰会上全新发布,旨在为企业级开发者提供更领先.高效.易用的 ERNIE 应用服务,全面释放 ERNIE 的工业化价值,为人工智能产业化大生产贡献力量,赋能各行各业. 那么,ERNIE到底为何方神圣?它又有着怎样的魔力?11月23日,百度AI快车道将为大家带来答案.盛宴持续,巡回加场,本次活动聚焦百度自研的持续学习语义理解框架——百度艾尼(…

2019年3月,百度正式发布NLP模型ERNIE,其在中文任务中全面超越BERT一度引发业界广泛关注和探讨.经过短短几个月时间,百度ERNIE再升级,发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0,及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型.继1.0后,ERNIE英文任务方面取得全新突破,在共计16个中英文任务上超越了BERT和XLNet, 取得了SOTA效果. 本篇内容可以说是史上最强实操课程,由浅入深完整带大家试跑ERNIE,大家可前往AI Studio fork代码 (https://ais…

ERNIE是百度自研的持续学习语义理解框架,该框架支持增量引入词汇(lexical).语法 (syntactic) .语义(semantic)等3个层次的自定义预训练任务,能够全面捕捉训练语料中的词法.语法.语义等潜在信息. ERNIE2.0实现了在中英文16个任务上的最优效果,具体效果见下方列表. 一.ERNIE2.0中文效果验证 我们在 9 个任务上验证 ERNIE 2.0 中文模型的效果.这些任务包括:自然语言推断任务 XNLI:阅读理解任务 DRCD.DuReader.CMRC2018:…

1. 什么是XLNet XLNet 是一个类似 BERT 的模型,而不是完全不同的模型.总之,XLNet是一种通用的自回归预训练方法.它是CMU和Google Brain团队在2019年6月份发布的模型,最终,XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现,并在 18 个任务上取得了当前最佳效果(state-of-the-art),包括机器问答.自然语言推断.情感分析和文档排序. 作者表示,BERT 这样基于去噪自编码器的预训练模型可以很好地建模双向语境信息,性能优于基于自回归语言模型的…

作为NLP领域的著名框架,Huggingface(HF)为社区提供了众多好用的预训练模型和数据集.本文介绍了如何在矩池云使用Huggingface快速加载预训练模型和数据集. 1.环境 HF支持Pytorch,TensorFlow和Flax.您可以根据HF官方文档安装对应版本,也可以使用矩池云HuggingFace镜像(基于Pytorch),快速启动. 矩池云租用机器入门手册 如果使用其他镜像,你需要手动安装 transformers 和 datasets 两个包: pip install tr…

先上开源地址: https://github.com/huggingface/pytorch-transformers#quick-tour 官网: https://huggingface.co/pytorch-transformers/index.html PyTorch-Transformers(正式名称为 pytorch-pretrained-bert)是一个用于自然语言处理(NLP)的最先进的预训练模型库. 该库目前包含下列模型的 PyTorch 实现.预训练模型权重.使用脚本和下列模型…

2019年7月,百度ERNIE再升级,发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0,及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型, 它利用百度海量数据和飞桨(PaddlePaddle)多机多卡高效训练优势,通过深度神经网络与多任务学习等技术,持续学习海量数据和知识.基于该框架的艾尼(ERNIE)预训练模型,已累计学习10亿多知识,包括词法.句法.语义等多个维度的自然语言知识,有很强的通用语义表示能力,适用于各种NLP应用场景,效果提升明显,使用高效.便捷. 本篇内容教大家如何下载和使用! 一.预训…

预训练模型--开创NLP新纪元 论文地址 BERT相关论文列表 清华整理-预训练语言模型 awesome-bert-nlp BERT Lang Street huggingface models 论文贡献 对如今自然语言处理研究中常用的预训练模型进行了全面的概述,包括背景知识.模型架构.预训练任务.预训练模型的各种扩展.预训练模型的适应方法.预训练模型相关资源和应用. 基于现有的对预训练模型分类方法,从四个不同的角度提出了一个新的分类方法,它从四个不同的角度对现有的原型系统进行分类: 表示类型…