前两章我们分别介绍了NER的基线模型Bert-Bilstm-crf, 以及多任务和对抗学习在解决词边界和跨领域迁移的解决方案.这一章我们就词汇增强这个中文NER的核心问题之一来看看都有哪些解决方案.以下预测结果和代码详见Github-DSXiangLi/ChineseNER 第一章提到过中文NER的普遍使用字符粒度的输入,从而避免分词错误/分词粒度和NER粒度不一致限制模型表现的天花板,以及词输入OOV的问题.但是字符输入会有两个问题 缺失了字符在词汇中的语义表达 丢失了词边界信息 有人说不要担

论文地址:Attention is you need 序列编码 深度学习做NLP的方法,基本都是先将句子分词,然后每个词转化为对应的的词向量序列,每个句子都对应的是一个矩阵\(X=(x_1,x_2,...,x_t)\),其中\(x_i\)都代表着第\(i\)个词向量,维度为d维,故\(x\in R^{n×d}\) 第一个基本的思路是RNN层,递归式进行: \[ y_t=f(y_{t-1},x_t) \] RNN结构本身比较简单,也适合序列建模,但RNN明显缺点之一在于无法并行,因而速度较慢,而且

目录 前言 BERT模型概览 Seq2Seq Attention Transformer encoder部分 Decoder部分 BERT Embedding 预训练 文本分类试验 参考文献 前言 在18年末时,NLP各大公众号.新闻媒体都被BERT(<BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding>)刷屏了,刷新了自然语言处理11项纪录,也被称为了2018年最强自然语言处理模型.

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 本篇文章共 24619 个词,一个字一个字手码的不容易,转载请标明出处:预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录 一.预训练 1.1 图像领域的预训练 1.2 预训练的思想 二.语言模型 2.1 统计语言模型 神经网络语言模型 三.词向量 3.1 独热(Onehot)编码 3.2 Word Embedding 四.Word2Vec 模型 五.自然语言处理的预训练模型 六

模型蒸馏的目标主要用于模型的线上部署,解决Bert太大,推理太慢的问题.因此用一个小模型去逼近大模型的效果,实现的方式一般是Teacher-Stuent框架,先用大模型(Teacher)去对样本进行拟合,再用小模型(Student)去模仿Teacher. 为什么蒸馏本身会比直接用小模型去拟合样本取得更好的效果呢?这里先抛出几个可能的方向 样本降噪:大模型本身作为一个'BottleNeck',把难以学到的信息和噪声样本进行了一定程度过滤,降低了学习难度 样本增强:把大模型的预测prob作为小模型的

借着ACL2022一篇知识增强Tutorial的东风,我们来聊聊如何在预训练模型中融入知识.Tutorial分别针对NLU和NLG方向对一些经典方案进行了分类汇总,感兴趣的可以去细看下.这一章我们只针对NLU领域3个基于实体链接的知识增强方案Baidu-ERNIE,THU-ERNIE和K-Bert来聊下具体实现~ 知识增强 Knowledge is any external information absent from the input but helpful for generating

最近几天有点忙,所以我们今天来一篇短的,简单地介绍一下数据库设计中的一种模式——Soft Delete. 可以说,该模式毁誉参半,甚至有非常多的人认为该模式是一个Anti-Pattern.因此在本篇文章中,我们不仅仅会对该模式进行介绍,同时也会列出该模式可能导致的一系列问题,以帮助大家正确地决定是否使用该模式. Soft Delete简介 首先先来想一个需求,那就是对用户操作的回滚支持.例如我现在正在用Word编写这篇文章.当我执行了一个错误操作的时候,我仅仅需要键入Ctrl + Z就可以进行回

創建的內核線程長期佔用cpu,一直內核認為線程soft lockup,如無法獲取自旋鎖等:因此線程可適度調用schdule(),以進行進程的調度:因為kwatchdog的執行級別低,一直得不到執行 [ 8644.084020] BUG: soft lockup - CPU#0 stuck for 22s! [ip_consumer:7777] [ 8644.087361] Modules linked in: kfw(O) dm_crypt snd_hda_codec_realtek nfsd

一不小心在eclipse的git库中执行了Reset Soft(HEAD ONLY)操作,不料界面中竟然没有找到撤销方法(于是心中五味俱全,经过一番折腾,无果还是回归Git本身),最终通过命令行,很快搞定撤销了,其实有2种方法可以还原. 方法一: 1.先通过git reflog找到上一次的历史提交记录id,git如果没有特意设置,是会保存记录一段时间的(a few days or a month) 2.git reset --hard [id] 方法二: git reset --hard HEA

GIT reset命令,似乎让人很迷惑,以至于误解,误用.但是事实上不应该如此难以理解,只要你理解到这个命令究竟在干什么. 首先我们来看几个术语 HEAD 这是当前分支版本顶端的别名,也就是在当前分支你最近的一个提交 Index index也被称为staging area,是指一整套即将被下一个提交的文件集合.他也是将成为HEAD的父亲的那个commit Working Copy working copy代表你正在工作的那个文件集 Flow 当你第一次checkout一个分支,HEAD就指向当前

之前分为两部分讨论过SVM.第一部分讨论了线性SVM,并且针对线性不可分的数据,把原始的问题转化为对偶的SVM求解.http://www.cnblogs.com/futurehau/p/6143178.html 然后考虑到特征数量特别特别多的时候,引入核函数的求解.http://www.cnblogs.com/futurehau/p/6149558.html 但是,之前也遗留了一个问题,就是比如高斯核函数或其他的核函数,虽然large margin能够在一定程度上防止过拟合,但是加入你的核函数太

https://github.com/Androooid/treasure/blob/master/source/lightsky/posts/mat_usage.md 1.1 GC Root JAVA虚拟机通过可达性(Reachability)来判断对象是否存活,基本思想:以"GC Roots"的对象作为起始点向下搜索,搜索形成的路径称为引用链,当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连(即不可达的),则该对象被判定为可以被回收的对象,反之不能被回收. GC Roots可以是以下

The Cow Lexicon Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 9041   Accepted: 4293 Description Few know that the cows have their own dictionary with W (1 ≤ W ≤ 600) words, each containing no more 25 of the characters 'a'..'z'. Their c

又见面了,还是原来的配方,还是熟悉的DP....直接秒了... The Cow Lexicon Time Limit: 2000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 7316 Accepted: 3421 Description Few know that the cows have their own dictionary with W (1 ≤ W ≤ 600) words, each containing no more 25 of the

How to: Linux / UNIX create soft link with ln command by NIXCRAFT on SEPTEMBER 25, 2007 · 42 COMMENTS· LAST UPDATED SEPTEMBER 25, 2007 in DEBIAN / UBUNTU, FILE SYSTEM, FREEBSD Q. How do I create a soft link (symbolic link) under UNIX or Linux operati

转自:http://www.cnblogs.com/openix/p/4034530.html 转自:http://blog.csdn.net/panzhenjie/article/details/10074551/ 在linux kernel里,有一个debug选项LOCKUP_DETECTOR. 使能它可以打开kernel中的soft lockup和hard lockup探测. 这两个东西到底有什么用处那? 首先,soft/hard lockup的实现在kernel/watchdog.c中,

http://poj.org/problem?id=3267 The Cow Lexicon Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 9380   Accepted: 4469 Description Few know that the cows have their own dictionary with W (1 ≤ W ≤ 600) words, each containing no more 25 of t

The Cow Lexicon Time Limit: 2000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 8815 Accepted: 4162 Description Few know that the cows have their own dictionary with W (1 ≤ W ≤ 600) words, each containing no more 25 of the characters 'a'..'z'. Their cowmu

(写在前面:机器学习入行快2年了,多多少少用过一些算法,但由于敲公式太过浪费时间,所以一直搁置了开一个机器学习系列的博客.但是现在毕竟是电子化的时代,也不可能每时每刻都带着自己的记事本.如果可以掏出手机或iPad登陆网站就可以看到自己的一些笔记,才更有助于知识的巩固.借此机会,重新整理各大算法,希望自己能有更深的认识,如果有可能,也大言不惭的说希望能够帮助到需要帮助的朋友-) (本篇博客内容来自台大林轩田老师Coursera Machine Learning Technology视频及周志华老师

一般人都知道 H 和 S 的表面上的区别,即 S 就是 soft, H 就是 hard,S 后,序列里还是会保留序列的信息,而 H 则不会. -------------------------------------------后面都不用看了,H和S没有区别,比对软件不能发现嵌合体-------------------------------------- 但这只是表面上的,在深层次的意义上, H 和 S 又有什么本质的不同呢? 首先要了解嵌合体的概念: 嵌合体就是两个不同的序列错误的拼接到了一

The Cow Lexicon Time Limit : 4000/2000ms (Java/Other)   Memory Limit : 131072/65536K (Java/Other) Total Submission(s) : 16   Accepted Submission(s) : 10 Problem Description Few know that the cows have their own dictionary with W (1 ≤ W ≤ 600) words,