Contextualized Word Embedding 同样的单词有不同的意思,比如下面的几个句子,同样有 “bank” ,却有着不同的意思。但是用训练出来的 Word2Vec 得到 “bank ...
Transformer:https: jalammar.github.io illustrated transformer BERT:https: arxiv.org pdf . .pdf 进化史:https: zhuanlan.zhihu.com p ...
2019-02-20 20:54 0 879 推荐指数:
Contextualized Word Embedding 同样的单词有不同的意思,比如下面的几个句子,同样有 “bank” ,却有着不同的意思。但是用训练出来的 Word2Vec 得到 “bank ...
参考了pytorch官方文档:https://pytorch.org/tutorials/beginner/chatbot_tutorial.html 一、概述 使用pycharm编写项目,代码分 ...
简介 GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列是由OpenAI提出的非常强大的预训练语言模型,这一系列的模型可以在生成式任务中取得非常好的效果,对于一个新的任务,GTP只需要很少的数据便可以理解任务的需求并达到或接近state-of-the-art ...
1.背景知识 one-hot -> word class -> word embedding 不过传统的word embedding解决不了多义词的问题。 2. ELMO ...
目前效果较好的大部分的nlp任务都会应用预训练语言模型的迁移知识,主要是采用两阶段的模型。第一阶段进行预训练,一般是训练一个语言模型。最出名的是BERT,BERT的预训练阶段包括两个任务,一个是Masked Language Model,还有一个是Next Sentence Prediction ...
此文转载自:https://my.oschina.net/u/4404863/blog/4755100 大咖揭秘Java人都栽在了哪?点击免费领取《大厂面试清单》,攻克面试难关~> ...
预训练 先在某个任务(训练集A或者B)进行预先训练,即先在这个任务(训练集A或者B)学习网络参数,然后存起来以备后用。当我们在面临第三个任务时,网络可以采取相同的结构,在较浅的几层,网络参数可以直接 ...
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 ...