本篇带来Facebook的提出的两个预训练模型——SpanBERT和RoBERTa. 一,SpanBERT 论文:SpanBERT: Improving Pre-training by Representing and Predicting Spans  GitHub:https://github.com/facebookresearch/SpanBERT 这篇论文中提出了一种新的mask的方法,以及一个新损失函数对象.并且讨论了bert中的NSP任务是否有用.接下来SpanBERT是如何预训练

本文是对xing_NLP中的用N-gram语言模型做完型填空这样一个NLP项目环境搭建的一个说明,本来想写在README.md中.第一次用github中的wiki,想想尝试一下也不错,然而格式非常的混乱,自己都满意,所以先在博客园记录一下,等github博客搭建成功了再说. 1. 操作系统: 作为programer,linux自然是首先选择,ubuntu,centos等等都可以.我用的是CentOS7.3,之前用Centos6.5各种报错,建议装最新版的linux系统,何为最新版?2016年以后

SRILM是一个建立和使用统计语言模型的开源工具包,从1995年开始由SRI 口语技术与研究实验室(SRI Speech Technology and Research Laboratory)开发,现在仍然不断推出新版本,被广泛应用于语音识别.机器翻译等领域.这个工具包包含一组C++类库.一组进行语言模型训练和应用的可执行程序等.利用它可以非常方便地训练和应用语言模型.给定一组连续的词,调用SRILM提供的接口,可以得到这组词出现的概率. http://www.jianshu.com/p/5b1

https://www.jqr.com/article/000225 这篇文章的目的是帮助新手和外行人更好地了解我们新论文,我们的论文展示了如何用更少的数据自动将文本分类,同时精确度还比原来的方法高.我们会用简单的术语进行解释自然语言处理.文本分类.迁移学习.语言建模.以及我们的方法是如何将这几个概念结合在一起的.如果你已经对NLP和深度学习很熟悉了,可以直接进入项目主页,查看相关技术信息:nlp.fast.ai/category/classification.html 简介 5月14日,我们发

http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 本文是学习这个视频课程系列的笔记,课程链接是 youtube 上的,讲的很好,浅显易懂,入门首选, 而且在github有代码,想看视频的也可以去他的优酷里的频道找. Tensorflow 官网 神经网络是一种数学模型,是存在于计算机的神经系统,由大量的神经元相连接并进行计算,在外界信息的基础上,改变内部的结构,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模. 神经网络由大量的节点和之间的联系构成,负责传递信息和加工信息,神经元也

1. 引言 在介绍论文之前,我将先简单介绍一些相关背景知识.首先是语言模型(Language Model),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布.具体来说,语言模型的作用是为一个长度为m的文本确定一个概率分布P,表示这段文本存在的可能性.在实践中,如果文本的长度较长,P(wi | w1, w2, . . . , wi−1)的估算会非常困难.因此,研究者们提出使用一个简化模型:n元模型(n-gram model).在 n 元模型中估算条件概率时,只需要对当前词的前n个词进行计算.在n元模型中,

自然语言处理中的语言模型预训练方法(ELMo.GPT和BERT) 最近,在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注.就此,我将最近看的一些相关论文进行总结,选取了几个代表性模型(包括ELMo [1],OpenAI GPT [2]和BERT [3])和大家一起学习分享. 1. 引言 在介绍论文之前,我将先简单介绍一些相关背景知识.首先是语言模型(Language Model),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布.具体来说,

目录 简介 预训练任务简介 自回归语言模型 自编码语言模型 预训练模型的简介与对比 ELMo 细节 ELMo的下游使用 GPT/GPT2 GPT 细节 微调 GPT2 优缺点 BERT BERT的预训练 输入表征 Fine-tunninng 缺点 ELMo/GPT/BERT对比,其优缺点 BERT-wwm RoBERTa ERNIE(艾尼) 1.0 ERNIE 2.0 XLNet 提出背景 排列语言模型(Permutation Language Model,PLM) Two-Stream Sel

一.学习NLP背景介绍:      从2019年4月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习,初步了解了关于图像标注.图像分类.物体检测,图像都目标物体检测等,基本了解了卷积神经网络(CNN)原理及相关常用模型,如:VGG16.MaxNet等.之后从9月份开始在华为云AI专家的带领指引下,对AI深度学习的另外一个重要领域:自然语言处理(NLP)的学习,到目前为止学习了:命名实体识别.文本分类.文本相似度分析.问答系统.人脸检测.在这一个多月对NLP的处理

这是一篇还在双盲审的论文,不过看了之后感觉作者真的是很有创新能力,ELECTRA可以看作是开辟了一条新的预训练的道路,模型不但提高了计算效率,加快模型的收敛速度,而且在参数很小也表现的非常好. 论文:ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DISCRIMINATORS RATHER THAN GENERATORS ELECTRA全称为Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replaceme

BERT 简介 BERT是2018年google 提出来的预训练的语言模型,并且它打破很多NLP领域的任务记录,其提出在nlp的领域具有重要意义.预训练的(pre-train)的语言模型通过无监督的学习掌握了很多自然语言的一些语法或者语义知识,之后在做下游的nlp任务时就会显得比较容易.BERT在做下游的有监督nlp任务时就像一个做了充足预习的学生去上课,那效果肯定事半功倍.之前的word2vec,glove等Word Embedding技术也是通过无监督的训练让模型预先掌握了一些基础的语言知识

今天教大家如何用Python爬虫去搭建一个「生活常识解答」机器人. 思路:这个机器人主要是依托于"阿里达摩院发布的语言模型PLUG",通过爬虫的方式,发送post请求(提问),然后返回json数据(回答) 1.问答平台 这个「生活常识解答」机器人采用的是:阿里达摩院发布的语言模型PLUG(最近刚发布的,目前是测试阶段),地址链接如下: https://nlp.aliyun.com/portal#/BigText_chinese 该模型参数规模达270亿,采用1TB以上高质量中文文本训练

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

作为一个AI工程师,对Linux的一些技能的掌握也能从一定层面反应工程师的资深水平. 要求1:基于SSH的远程访问(本篇文章) 能用一台笔记本电脑,远程登陆一台linux服务器 能随时使用笔记本电脑启动训练任务 能熟练的让代码和文件在笔记本电脑与LINUX服务器之间的传输 要求2:Linux系统的文件系统(Linux指令学习) 知道什么是硬盘的挂载 能合理的使用服务器的硬盘空间 不要求,但建议学会如何在LINUX系统上自建逻辑卷(LVM) 要求3:LINUX系统的账户管理 知道root账户与普通

NLP论文解读 |杨健 论文标题: ERNIE:Enhanced Language Representation with Informative Entities 收录会议:ACL 论文链接: https://arxiv.org/abs/1905.07129 项目地址: https://github.com/thunlp/ERNIE 1.问题 论文作者认为尽管预训练语言模型能够从大规模文本语料中学习到词法.语法等信息,然而这些预训练模型却忽略了知识图谱提供的知识. 这些知识能够为预训练模型提供

原创作者 | 杨健 论文标题: KEPLER: A unified model for knowledge embedding and pre-trained language representation 收录期刊: TACL 论文链接: https://direct.mit.edu/tacl/article/doi/10.1162/tacl_a_00360/98089/ 项目地址: https://github.com/THU-KEG/KEPLE 01.问题 上一次我们介绍了ERNIE,其实

之前看过一条评论说Bert提出了很好的双向语言模型的预训练以及下游迁移的框架,但是它提出的各种训练方式槽点较多,或多或少都有优化的空间.这一章就训练方案的改良,我们来聊聊RoBERTa和SpanBERT给出的方案,看作者这两篇paper是一个组的作品,所以彼此之间也有一些共同点~ RoBERTa RoBERTa与其说是一个新模型,更像是一个篇炼丹手札( ˘•ω•˘ ).作者针对BERT预训练中的几个超参数进行了测试,给出了更好的方案.相信你一定也在不少paper里都看到过"训练方案参考RoBER

前言:目前翻译都是在线的,要在C#开发的程序上做一个可以实时翻译的功能,好像不是那么好做.而且大多数处于局域网内,所以访问在线的api也显得比较尴尬.于是,就有了以下这篇文章,自己搭建一套简单的离线翻译系统.以下内容采用python提供基础翻译服务+ C#访问服务的功能,欢迎围观. 系统环境: WIN10 开发环境:VS2022 + VS CODE 开发语言环境: Python3.8 + .NET 6 以下正文: 1.由于本地环境没有python,所以先安装python有关环境先. 2.安装好以

搭建 OJ 需要的知识(重要性排序): Java SE(Basic Knowledge, String, FileWriter, JavaCompiler, URLClassLoader, SecurityManager, synchronized) Java Virutal Machine(Classpath,Policy) Servlet(HttpServlet) JSP(Session, JSP, EL, JSTL, Custom Tags) Tomcat(Classpath) Java

一直在学Angular2,百忙之中抽点时间来写个简单的教程. 2016年是前端飞速发展的一年,前端越来越形成了(web component)组件化的编程模式:以前Jquery通吃一切的田园时代一去不复返,如果你想了解前端最近究竟有什么变化,不妨去看看这篇文章:在2016年学习javascript是一种什么样的体验? 在学习之前,你可能需要先粗略了解几个东西! 1.nodejs 2.npm 包管理 以下的东西就当你是知道了这些概念了 1.首先,到nodejs 官网下载nodejs并安装 2.添加淘