参考这篇文章: 小数据福音!BERT在极小数据下带来显著提升的开源实现 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTc4ODE0Mw==&mid=2247493161&idx=1&sn=58ddcd071602c42dda93275289311bb3&chksm=96ea39a9a19db0bf15df95cc9961064a3bab4e4a0b8d25a9bfb45c154942330b9cdb0abe0f4b&mpshare=1…

SpanBert:对 Bert 预训练的一次深度探索 SpanBERT: Improving Pre-training by Representing and Predicting Spans 解读SpanBERT:<Improving Pre-training by Representing and Predicting Spans> 改进版BERT——SpanBERT,通过表示和预测分词提升预训练效果! 中文预训练BERT-wwm(Pre-Trained Chinese BERT with…

2018年终总结之AI领域开源框架汇总 [稍显活跃的第一季度] 2018.3.04——OpenAI公布 “后见之明经验复现(Hindsight Experience Reply, HER)”的开源算法,这个新的算法保证人工智能可以像人类一样从自己的错误中汲取教训. 2018.3.13——第四范式免费对外开放旗下“第四范式智能客服平台”,这是智能客服市场的首款免费产品. 2018.3.18——Uber开源了神经进化算法开发的交互式可视化工具 VINE,该工具可以轻松实现神经网络群体的各种特定指标以…

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集…

目录 一.例子:句子分类 二.模型架构 模型的输入 模型的输出 三.与卷积网络并行 四.嵌入表示的新时代 回顾一下词嵌入 ELMo: 语境的重要性 五.ULM-FiT:搞懂NLP中的迁移学习 六.Transformer:超越LSTM 七.OpenAI Transformer:为语言建模预训练一个Transformer解码器 八.在下游任务中使用迁移学习 九.BERT:从解码器到编码器 MLM语言模型 两个句子的任务 解决特定任务的模型 用于特征提取的BERT 十.把BERT牵出来遛一遛 本文翻译…

来源商业新知网,原标题:深入理解BERT Transformer ,不仅仅是注意力机制 BERT是google最近提出的一个自然语言处理模型,它在许多任务 检测上表现非常好. 如:问答.自然语言推断和释义而且它是开源的.因此在社区中非常流行. 下图展示了不同模型的GLUE基准测试分数(不同NLP评估任务的平均得分)变化过程. 尽管目前还不清楚是否所有的GLUE任务都非常有意义,但是基于Trandformer编码器的通用模型(Open-GPT.BERT.BigBird),在一年内缩小了任务专用模型…

# 好久没更新博客了,有时候随手在本上写写,或者Evernote上记记,零零散散的笔记带来零零散散的记忆o(╥﹏╥)o..还是整理到博客上比较有整体性,也方便查阅~ 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火.整个ML界略有耳闻的模型,网上相关介绍也很多,但很多技术内容太少,或是写的不全面半懂不懂,重复内容占绝大多数(这…

  BERT是谷歌公司于2018年11月发布的一款新模型,它一种预训练语言表示的方法,在大量文本语料(维基百科)上训练了一个通用的"语言理解"模型,然后用这个模型去执行想做的NLP任务.一经公布,它便引爆了整个NLP界,其在11个主流NLP任务中都取得优异的结果,因此成为NLP领域最吸引人的一个模型.简单来说,BERT就是在训练了大量的文本语料(无监督)之后,能够在对英语中的单词(或中文的汉字)给出一个向量表示,使得该单词(或汉字)具有一定的语义表示能力,因此,BERT具有一定的先验知…

详细代码已上传到github: click me Abstract:    Sentiment classification is the process of analyzing and reasoning the sentimental subjective text, that is, analyzing the attitude of the speaker and inferring the sentiment category it contains. Traditional mac…

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. 今天,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. 目前,百度ERNIE 2.0的Fine-tuning代码和英文预训练模型已开源.(Github 项目地址:https://gith…