https://zhuanlan.zhihu.com/p/46997268 NLP突破性成果 BERT 模型详细解读 章鱼小丸子 不懂算法的产品经理不是好的程序员 ​关注她 82 人赞了该文章 Google发布的论文<Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>,提到的BERT模型刷新了自然语言处理的11项记录.最近在做NLP中问答相关的内容,抽空写了篇论文详细解读.我发现大部分关注人工智…

一. 原理 哈弗曼树推导: https://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html 负采样推导: http://www.hankcs.com/nlp/word2vec.html https://github.com/kmkolasinski/deep-learning-notes/blob/master/seminars/2017-01-Word2Vec/slides.pdf https://blog.csdn.net/u014595019/article/…

这是一次由于路径问题(找不到模型)引出模型保存问题的记录 最近,我试着把使用GPU训练完成的模型部署至预发布环境时出现了一个错误,以下是log节选 unpickler.load() ModuleNotFoundError: No module named 'model' 问题分析 当时我很奇怪,因为这个模型在本地环境测试已经通过了 从错误本身来看,程序是没有找到我们的模型 那么这里可能是路径设置有误 这是训练结束用于本地测试的目录树 解决办法 我添加了一个与src并行的包test用于复现问题 到…

这里面有很多坑,最大的坑是发现各方面都装好了结果报错  Loaded runtime CuDNN library: 7.3.1 but source was compiled with: 7.4.1,这是由于最新的tensorflow1.13需要用 Cudnn7.4.1编译.这个问题,StackOverflow上有人问到,但是目前依然未有人给出解决办法,下文会详述. 1. 去nvida官网下载显卡对应的驱动 2.下载安装Anaconda3,安装时勾选加入环境变量 3. 进入Anaconda Pr…

一.BERT模型: 前提:Seq2Seq模型 前提:transformer模型 bert实战教程1 使用BERT生成句向量,BERT做文本分类.文本相似度计算 bert中文分类实践 用bert做中文命名实体识别 BERT相关资源 BERT相关论文.文章和代码资源汇总 1.WordEmbedding到BERT的发展过程: 预训练:先通过大量预料学习单词的embedding,在下游的NLP学习任务中就可以使用了. 下游任务:Frozen(预训练的底层参数embedding不变)和Fine-tunin…

1. 预训练的BERT模型 从头开始训练一个BERT模型是一个成本非常高的工作,所以现在一般是直接去下载已经预训练好的BERT模型.结合迁移学习,实现所要完成的NLP任务.谷歌在github上已经开放了预训练好的不同大小的BERT模型,可以在谷歌官方的github repo中下载[1]. 以下是官方提供的可下载版本: 其中L表示的是encoder的层数,H表示的是隐藏层的大小(也就是最后的前馈网络中的神经元个数,等同于特征输出维度). 除此之外,谷歌还提供了BERT-uncased与BERT-c…

<谷歌终于开源BERT代码:3 亿参数量,机器之心全面解读>,上周推送的这篇文章,全面解读基于TensorFlow实现的BERT代码.现在,PyTorch用户的福利来了:一个名为Hugging Face的团队近日公开了BERT模型的谷歌官方TensorFlow库的op-for-op PyTorch重新实现[点击阅读原文直接访问]: https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 这个实现可以为BERT加载任何预训练的TensorFl…

我的机器学习教程「美团」算法工程师带你入门机器学习   已经开始更新了,欢迎大家订阅~ 任何关于算法.编程.AI行业知识或博客内容的问题,可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」,加入”学习小组“,沙雕博主在线答疑~此外,公众号内还有更多AI.算法.编程和大数据知识分享,以及免费的SSR节点和学习资料.其他平台(知乎/B站)也是同名「图灵的猫」,不要迷路哦 ​ ​ ​ ​ BERT模型代码已经发布,可以在我的github: NLP-BERT--Python3.6-pytorch 中下载,请记得star…

分词(Tokenization) - NLP学习(1) N-grams模型.停顿词(stopwords)和标准化处理 - NLP学习(2) 文本向量化及词袋模型 - NLP学习(3-1) 在上一篇博文中,简单地阐述了如何将文本向量化及词袋模型的.文本向量化是为了将文本转换成机器学习算法可以直接处理的数字,直白点说就是这些转换后数字代表了文本的特征(此过程称之为特征提取或者特征编码),可以直接为机器学习模型所用.词袋模型(Bag-of-Words: BOW)则指的是统计单词在一个文本中出现的次数的…

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很…