NLP中的预训练语言模型（五）—— ELECTRA
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 DIS ...
原文：NLP中的预训练语言模型（一）—— ERNIE们和BERT-wwm
随着bert在NLP各种任务上取得骄人的战绩，预训练模型在这不到一年的时间内得到了很大的发展，本系列的文章主要是简单回顾下在bert之后有哪些比较有名的预训练模型，这一期先介绍几个国内开源的预训练模型。 一，ERNIE 清华大学 amp 华为诺亚 论文：ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities GitHub ...
2019-09-12 18:38 0 3061 推荐指数：
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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 ...
【知识总结】预训练语言模型BERT的发展由来
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
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 ...
预训练语言模型整理（ELMo/GPT/BERT...）
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 ...
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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 ...
NLP中的预训练语言模型（三）—— XL-Net和Transformer-XL
本篇带来XL-Net和它的基础结构Transformer-XL。在讲解XL-Net之前需要先了解Transformer-XL，Transformer-XL不属于预训练模型范畴，而是Transformer的扩展版，旨在解决Transformer的捕获长距离依赖信息的上限问题。接下来我们详细的介绍 ...
BERT-wwm、BERT-wwm-ext、RoBERTa、SpanBERT、ERNIE2
一、BERT-wwm wwm是Whole Word Masking（对全词进行Mask），它相比于Bert的改进是用Mask标签替换一个完整的词而不是子词，中文和英文不同，英文中最小的Token就是一个单词，而中文中最小的Token却是字，词是由一个或多个字组成，且每个词之间没有明显的分隔，包含 ...