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对于BERT后时代,不得不说强有力的预训练模型是刷榜 出色完成任务的基础,现在列举几个对此很有帮助的资源,同大家一起进步 一:互联网新闻情感分析复赛top 解决方案及总结 地址:https: zhuanlan.zhihu.com p 大佬的这篇知乎博客总结的非常好,打开了另一块天地,同学们可以深挖这里面的内容 二:CCF BDCI 互联网新闻情感分析 复赛top 解决方案 地址:https: g ...
2020-02-21 16:55 0 925 推荐指数:
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关于NLP领域内预训练的一些知识。记得很杂乱,主要用于个人理解,精华内容在学习资料。 一. 学习资料 从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 nlp中的词向量对比:word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert ...
一、前言 今年或许是因为疫情的原因吧,感觉时间过的嗖嗖的特别快,不知不觉间2020年已经过去了二分之一,如果把一整年的时间比作我们手机的电量的话,意味着只剩下百分之五十了,不知大家是否心理会有恐慌,在自己手机电量只剩百分之五十的时候,大家是否会找电源来进行充电呢?至少我会,不知大家是否还记得 ...
内容是结合:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 可以直接看原文 预训练一般要从图像处理领域说起:可以先用某个训练集合比如训练集合A或者训练集合B对这个网络进行预先训练,在A任务上或者B任务上学会网络参数,然后存起来以备后用。假设我们面临第三个任务C ...
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 ...
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 ...
在2017年之前,语言模型都是通过RNN,LSTM来建模,这样虽然可以学习上下文之间的关系,但是无法并行化,给模型的训练和推理带来了困难,因此有人提出了一种完全基于attention来对语言建模的模型,叫做transformer。transformer摆脱了NLP任务对于RNN,LSTM的依赖 ...
iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 初赛赛题题目、数据、源代码、提交的文档、复赛答辩PPT和决赛题目见:https://github.com/iwehdio/2020ZTE_FourierGroup 初赛使用Python语言,初赛第二阶段 ...