Awesome-Repositories-for-NLI-and-Semantic-Similarity mainly record pytorch implementations for NLI and similarity computing REPOSITORY REFERENCE baidu/SimNet SEVERAL NTSC-Community/awaresome-neural-models-for-semantic-match SEVERAL lanwuwei/SPM_toolk

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

公告 我们始终与所有创作者站在一起,为创作自由而战.我们还会提供一切必要的技术支持. 我们全力支持科研开源(DOCX)计划.希望大家了解这个倡议,把这个倡议与自己的兴趣点结合,做点力所能及的事情. 我们的部分文档已备份到 PYPI.NPM 和 Docker,详情请查看各个文档 README 中的"下载"一节. ApacheCN 项目的最终目标:五年内备份并翻译 Github 上的所有教程(其实快被我们啃完了,剩下的不多了). 警告各位培训班:对 ApacheCN 宣传文章的举报,也将视

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

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

http://3g.163.com/all/article/DM995J240511AQHO.html 选自the Gradient 作者:Sebastian Ruder 机器之心编译 计算机视觉领域常使用在 ImageNet 上预训练的模型,它们可以进一步用于目标检测.语义分割等不同的 CV 任务.而在自然语言处理领域中,我们通常只会使用预训练词嵌入向量编码词汇间的关系,因此也就没有一个能用于整体模型的预训练方法.Sebastian Ruder 表示语言模型有作为整体预训练模型的潜质,它能由浅

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

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

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:

网页爬取 1.requests 2.BeautifulSoup 3.Scrapy 科学计算与数据分析 1.scipy 2.numpy 3.pandas 机器学习和深度学习 1.Scikit-learn 2.Tensorflow 3.Keras 4.PyTorch 自然语言处理 1.NLTK 2.SpaCy 数据可视化 1.matplotlib 2.Seaborn

1. 前言 XLNet原文链接是CMU与谷歌大脑提出的全新NLP模型,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,包括机器问答.自然语言推断.情感分析和文档排序. 这篇新论文中,作者从自回归(autoregressive)和自编码(autoencoding)两大范式分析了当前的预训练语言模型,并发现它们虽然各自都有优势,但也都有难以解决的困难.为此,研究者提出XLNet,并希望结合大阵营的优秀属性. XLNet主要在以下三个方面进行了优化 采用AR模型替代AE模型,解

主要是对 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understandingtichu提出的BERT 清华和华为提出的ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities 百度提出的ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration 这三个模型的学习记录 B

1.AI 人工的方法在机器上实现智能:机器学习.计算机视觉.规划决策.自然语言处理.认知推理.高效搜索 2.三大学派 符号主义 连接主义:CNN 行为主义 3.两条路线 结构模仿 功能模仿 4.AI芯片 人脑结构 人脑功能 5.关系 人工智能 > 机器学习 > 多层感知机 > 深度学习 6.学习种类 规则学习 样本学习 自主学习 7.样本学习 分类问题:线性.非线性 回归问题:拟合样本曲线 空域延伸 时域延伸 8.样本学习问题 数据质量:稀疏性.小样本.偏见性.不均衡性 训练效率:收敛性

自然语言句子的双向.多角度匹配,是来自IBM 2017 年的一篇文章.代码github地址:https://github.com/zhiguowang/BiMPM 摘要          这篇论文主要提出了一个双向多角度匹配的模型(BiMPM),给定两个句子P和Q,首先模型分别将二者编码成BiLSTM encoder,然后在P→Q和Q→P两个方向对编码之后的句子进行匹配,在每一个方向的匹配当中,每个句子的每个time step 都从多个不同的角度与另外一个句子的全部time steps进行匹配.

BERT:用于语义理解的深度双向预训练转换器(Transformer)   鉴于最近BERT在人工智能领域特别火,但相关中文资料却很少,因此将BERT论文理论部分(1-3节)翻译成中文以方便大家后续研究. ·  摘要   本文主要介绍一个名为BERT的模型.与现有语言模型不同的是,BERT旨在通过调节所有层中的上下文来进行深度双向的预训练.因此,预训练的BERT表示可以通过另外的输出层进行调整,以创建用于广泛任务的状态模型,例如问题转换和语言参考,而无需实质的任务特定体系结构修改.   BERT

整理了NLP领域的比赛.数据集.模型 比赛 网站 主办方(作者) decaNLP http://decanlp.com/ Salesforce CLUE https://github.com/CLUEbenchmark/CLUE 中文任务基准 GLUE https://gluebenchmark.com/tasks BioBERT https://github.com/dmis-lab/biobert 生物医学领域的NLP任务 ERNIE https://github.com/PaddlePad

该小博主介绍 本人:笔名zenRRan,方向自然语言处理,方法主要是深度学习. 未来的目标:人工智能之自然语言处理博士. 写公众号目的:将知识变成开源,让每个渴求知识而难以入门人工智能的小白以及想进阶的小牛找到新的捷径. 公众号特点:文章写的十分生动详细,不懂的可以加小编微信,一起探讨. 写公众号原因:因为我喜欢将知识分享给大家,和大家一起学习,每天进步一丢丢. 口号:坚持下去,每天进步一丢丢! 文章涉及的方向 自然语言处理(情感分析.句法分析.智能司法.机器翻译.意见挖掘等领域).机器学习和深

文章链接:https://arxiv.org/pdf/1906.08237.pdf 代码链接:英文--https://github.com/zihangdai/xlnet      中文--https://github.com/ymcui/Chinese-XLNet 一.什么是XLNet? XLNet是一个类似于BERT的模型,不算是一个全新的模型.它是CMU和Google Brain团队在2019年6月发布的模型,其在20个任务上超过BERT,并且在18个任务上取得了SOTA的效果,包括机器问

借助BERT论文, 梳理下自然语言处理当前常见的任务. NLP任务 根据判断主题的级别, 将所有的NLP任务分为两种类型: token-level task: token级别的任务. 如完形填空(Cloze), 预测句子中某个位置的单词; 或者实体识别; 或是词性标注; SQuAD等. sequence-level task: 序列级别的任务, 也可以理解为句子级别的任务. 如情感分类等各种句子分类问题; 推断两个句子的是否是同义等. token-level task Cloze task 即B

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.