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/GPT ...
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 ,OpenAI GPT 和BERT 和大家一起学习分享。 . 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 Lang ...
2018-10-21 10:59 18 37251 推荐指数:
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/GPT ...
预训练模型的梳理总结 摘要 本报告将从以下几个方面梳理预训练模型,陈述预训练(特指nlp领域)的what和how,总结预训练加微调模式的好处和弊端。通过时间线的方式梳理最近两年来预训练模型的发展脉络,重点阐述几个典型的预训练模型的做法和创新点。 chap1:预训练模型 预 ...
,最早的预训练模型可以说是word2vec, Mikolov应用语言模型进行训练,产生的词向量(wor ...
自然语言处理和图像处理不同,作为人类抽象出来的高级表达形式,它和图像、声音不同,图像和声音十分直觉,比如图像的像素的颜色表达可以直接量化成数字输入到神经网络中,当然如果是经过压缩的格式jpeg等必须还要经过一个解码的过程才能变成像素的高阶矩阵的形式,而自然语言则不同,自然语言和数字之间没有那么直接 ...
) * (1) * (1/3) * (0) = 0 但是我们都容易感觉出来,“我喜欢喝咖啡”是符合语言习惯的句子,也就是说,虽然现在的语料库中没有这个 ...
gensim intro doc | doc ZH Gensim是一个免费的 Python库,旨在从文档中自动提取语义主题,尽可能高效(计算机方面)和 painlessly(人性化)。 Gensim旨在处理原始的非结构化数字文本(纯文本)。 在Gensim的算法,比如Word2Vec ...
语言模型 语言模型是根据语言客观事实对语言进行抽象数学建模。可以描述为一串单词序列的概率分布: 通过极大化L可以衡量一段文本是否更像是自然语言(根据文本出现的概率): 函数P的核心在于,可以根据上文预测后面单词的概率(也可以引入下文联合预测)。 其中一种很常用的语言模型就是神经网络 ...
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 ...