模型的整体结构 相关代码 import torch import torch.nn as nn from transformers import BertModel, BertPreTrainedModel class FCLayer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, dropout_rate=0.0, use_activation=True): super(FCLayer, self).__init__() self.u…

分块,根据句子的词和词性,按照规则组织合分块,分块代表实体.常见实体,组织.人员.地点.日期.时间.名词短语分块(NP-chunking),通过词性标记.规则识别,通过机器学习方法识别.介词短语(PP).动词短语(VP).句子(S). 分块标记,IOB标记,I(inside,内部).O(outside,外部).B(begin,开始).树结构存储分块.多级分块,多重分块方法.级联分块. 关系抽取,找出实体间关系.实体识别认知事物,关系识别掌握真相.三元组(X,a,Y),X.Y实体,a表达关系字符串…

[关系抽取-R-BERT]加载数据集 [关系抽取-R-BERT]模型结构 [关系抽取-R-BERT]定义训练和验证循环 相关代码 import logging import os import numpy as np import torch from torch.utils.data import DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler from tqdm import tqdm, trange from transformers import…

近日,对近些年在NLP领域很火的BERT模型进行了学习,并进行实践.今天在这里做一下笔记. 本篇博客包含下列内容: BERT模型简介 概览 BERT模型结构 BERT项目学习及代码走读 项目基本特性介绍 代码走读&要点归纳 基于BERT模型实现垃圾邮件分类 TREC06语料库 基准模型介绍 BERT迁移模型实现 一.BERT模型简介 1.概览 BERT模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformer,即Transformer…

NLP论文解读 原创•作者 | 小欣   论文标题:PRGC: Potential Relation and Global Correspondence Based Joint Relational Triple Extraction 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2106.09895.pdf 代码:https://github.com/hy-struggle/PRGC 1.前言 1. 论文的相关背景 关系抽取是信息抽取和知识图谱构建的关键任务之一,它的目标是从非结构化的…

  去年,笔者写过一篇文章利用关系抽取构建知识图谱的一次尝试,试图用现在的深度学习办法去做开放领域的关系抽取,但是遗憾的是,目前在开放领域的关系抽取,还没有成熟的解决方案和模型.当时的文章仅作为笔者的一次尝试,在实际使用过程中,效果有限.   本文将讲述如何利用深度学习模型来进行人物关系抽取.人物关系抽取可以理解为是关系抽取,这是我们构建知识图谱的重要一步.本文人物关系抽取的主要思想是关系抽取的pipeline(管道)模式,因为人名可以使用现成的NER模型提取,因此本文仅解决从文章中抽取出人名后…

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…

最近,笔者想研究BERT模型,然而发现想弄懂BERT模型,还得先了解Transformer. 本文尽量贴合Transformer的原论文,但考虑到要易于理解,所以并非逐句翻译,而是根据笔者的个人理解进行翻译,其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方,都有放出原文,如有不当之处,请各位多多包含,并希望得到指导和纠正. 论文标题 Attention Is ALL You Need 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 摘要 序列转换方式由基于…

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 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,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这…

一.BERT整体结构 BERT主要用了Transformer的Encoder,而没有用其Decoder,我想是因为BERT是一个预训练模型,只要学到其中语义关系即可,不需要去解码完成具体的任务.整体架构如下图: 多个Transformer Encoder一层一层地堆叠起来,就组装成了BERT了,在论文中,作者分别用12层和24层Transformer Encoder组装了两套BERT模型,两套模型的参数总数分别为110M和340M. 二.再次理解Transformer中的Attention机制…

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…

BERT模型总结 前言 ​ BERT是在Google论文<BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>中被提出的,是一个面向NLP的无监督预训练模型,并在多达11个任务上取得了优秀的结果.这个模型的最大意义是使得NLP任务可以向CV一样使用与训练模型,这极大的方便了一个新的任务开始,因为在NLP领域,海量数据的获取还是有难度的. 模型概述:BERT是一个无监督的NLP与训练模型…

转载于 腾讯Bugly 发表于 腾讯Bugly的专栏 原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1389555 本文首先介绍BERT模型要做什么,即:模型的输入.输出分别是什么,以及模型的预训练任务是什么:然后,分析模型的内部结构,图解如何将模型的输入一步步地转化为模型输出:最后,我们在多个中/英文.不同规模的数据集上比较了BERT模型与现有方法的文本分类效果. 1. 模型的输入/输出 BERT模型的全称是:BidirectionalEnc…

本文来自于一次交流的的记录,{}内的为个人体会. 基本概念 实事知识:实体-关系-实体的三元组.比如, 知识图谱:大量实时知识组织在一起,可以构建成知识图谱. 关系抽取:由于文本中蕴含大量事实知识,需要从非结构化文本中自动地抽取出事实知识 完整的关系抽取抽取系统包括以下,其中,关系分类最核心 命名实体识别 (Named Entity Recongnition, NER) 实体链接 (Entity Linking) 关系分类 (Relation Classification) 关系抽取的任务难点…

BERT模型源码解析 modeling.py 目录 属性 类 class BertConfig(object)   BERT模型配置参数类 class BertModel(object)   BERT模型类 函数 def gelu(x)  格鲁激活函数 def get_activation(activation_string) 通过名称获取激活函数 def get_assignment_map_from_checkpoint 读取检查点函数 def dropout(input_tensor, d…

本文默认读者有一定的Transformer基础,如果没有,请先稍作学习Transormer以及BERT. 相信网上有很多方法可以生成BERT向量,最有代表性的一个就是bert as service,用几行代码就可以生成向量,但是这样生成的是句向量,也就是说,正确的做法是输入一句句子: 我是一个中国人,我热爱着中国的每一个城市. 输出的是这句句子的向量,一个768维的向量(google预训练是这么做的),这个向量是具有上下文信息的,详细参考Transformer结构.但是网上有一些做法是用bert…

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…

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…

1 简介 BERT全称Bidirectional Enoceder Representations from Transformers,即双向的Transformers的Encoder.是谷歌于2018年10月提出的一个语言表示模型(language representation model). 1.1 创新点 预训练方法(pre-trained): 用Masked LM学习词语在上下文中的表示: 用Next Sentence Prediction来学习句子级表示. 1.2 成功 强大,效果好.…

BERT模型的OneFlow实现 模型概述 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是NLP领域的一种预训练模型.本案例中,基于论文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding实现了BERT模型的OneFlow版本. 模型架构 BERT 在实际应用中往往分为两步: 首先,预训练得到 BERT 语言模型…

在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法.而在DNN大类中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一.CNN广泛的应用于图像识别,当然现在也应用于NLP等其他领域,本文我们就对CNN的模型结构做一个总结. 在学习CNN前,推荐大家先学习DNN的知识.如果不熟悉DNN而去直接学习CNN,难度会比较的大.这是我写的DNN的教程: 深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法 深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP) 深度…

前不久,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模型在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩:全部两个衡量指标上全面超越人类,并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩,包括将GLUE基准推至80.4%(绝对改进7.6%),MultiNLI准确度达到86.7%(绝对改进率5.6%)等.BERT模型是以Transformer编码器来表示,本文在详细介绍BERT模型,Transformer编码器的原理可以参考(https…

BERT模型是什么 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的.模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation. 1.1 模型结构 由于模型的构成元素Transformer已经解析过,就不多说了,…

之前我写过一篇文章,利用bert来生成token级向量(对于中文语料来说就是字级别向量),参考我的文章:<使用BERT模型生成token级向量>.但是这样做有一个致命的缺点就是字符序列长度最长为512(包含[cls]和[sep]).其实对于大多数语料来说已经够了,但是对于有些语料库中样本的字符序列长度都比较长的情况,这就有些不够用了,比如我做一个法院文书领域预测任务,里面的事实部分许多都大于1000字,我做TextCharCNN的时候定义的最大长度为1500(能够涵盖百分之95以上的样本).…

在本系列文章第三篇Odoo 12 开发之创建第一个 Odoo 应用中,我们概览了创建 Odoo 应用所需的所有组件.本文及接下来的一篇我们将深入到组成应用的每一层:模型层.视图层和业务逻辑层. 本文中我们将深入学习模型层,以及学习如何使用模型来设计应用所需的数据结构.我们会探索模型和字段的各项作用,包括定义模型关系.添加计算字段.创建数据约束. 本文的主要内容有: 学习项目 – 优化图书馆应用 创建模型 创建字段 模型间的关系 计算字段 模型约束 了解 Odoo的 base 模型 开发准备 本文…

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…

编号:1004时间:2016年4月12日16:59:17功能:BS模式的模型结构详解 URL:http://blog.csdn.net/icerock2000/article/details/4000613…

关于可变部件模型的描写叙述在作者[2010 PAMI]Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models的论文中已经有说明: 含有n个部件的目标模型能够形式上定义为一个(n+2)元组:(F0,P1,..., Pn, b),F0是根滤波器,Pi是第i个部件的模型,b是表示偏差的实数值.每一个部件模型用一个三元组定义:(Fi,vi, di),Fi是第i个部件的滤波器:vi是一个二维向量,指定第i个滤波器的锚点位置(anch…

BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果.在处理文本分类问题时,即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型,也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们定制的文本分类模型中(如text-CNN等).总之现在只要你的计算资源能满足,一般问题都可以用BERT来处理,此次针对公司的一个实际项目——一个多类别(61类)的文本分类问题,其就取得了很好的结果. 我们此次的任务是一个数据分布极度不平衡的多类别文本分类(有的类别下只有几个或者十几个样本,有的类别下…

在现在的机器学习中,很多人都在研究自适应的参数,不需要人工调参,但是仅仅是自动调参就不能根本上解决 ai识别准确度达不到实际生产的要求和落地困难的问题吗?结论可想而知.如果不改变参数,那就得从算法的结构入手, 比如,现有的谷歌的MnasNet系列,这种是在人工的指导下进行的,但是,仅仅是这样就够了吗?我个人觉得还不够 1.在做机器学习的时候,我们模型的指标提不上去的时候,通常原因是因为边缘样本,也就是我们所说的hard-example, 如果和解决边缘样本呢?目前是人工发现这些样本并增加hard…