梳理NLP预训练模型
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 ...
原文：【转自知乎】NLP算法面试必备！史上最全！PTMs：NLP预训练模型的全面总结
NLP算法面试必备 史上最全 PTMs：NLP预训练模型的全面总结 预训练模型 Pre trained Models,PTMs 的出现将NLP带入了一个全新时代。 年 月 日，邱锡鹏老师发表了关于NLP预训练模型的综述 Pre trained Models for Natural Language Processing: A Survey ，这是一篇全面的综述，系统地对PTMs进行了归纳分类。 本 ...
2020-03-27 17:48 0 2648 推荐指数：
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一、分布式词表示（直接使用低维、稠密、连续的向量表示词）（静态的表示） 1、Word2Vec 训练方法：用中心词预测周围词。 局限性：Word2Vec产生的词向量只有每个单词独立的信息，而没有上下文的信息。 2、Glove Global Vector for Word ...
NLP与深度学习（五）BERT预训练模型
1. BERT简介 Transformer架构的出现，是NLP界的一个重要的里程碑。它激发了很多基于此架构的模型，其中一个非常重要的模型就是BERT。 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformer，如名称所示 ...
预训练模型——开创NLP新纪元
预训练模型——开创NLP新纪元 论文地址 BERT相关论文列表 清华整理-预训练语言模型 awesome-bert-nlp BERT Lang Street huggingface models 论文贡献 对如今自然语言处理研究中常用的预训练模型进行了全面的概述，包括 ...
NLP之预训练
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 ...
NLP中的预训练语言模型（五）—— ELECTRA
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利用NLP预训练模型进行舆情分类
最近在研究金融舆情分类的工作，所以调研了一些这方面的内容。 如果对这一块不了解的朋友，首先可能需要先了解下google发布的bert，其实我也是现学的。 NLP的发展历程经过了下面几个阶段，到18年，由google发布的bert在NLP任务上取得不错的成绩，后续近几年就变成预训练模型的世界 ...
NLP（三十四）：huggingface transformers预训练模型如何下载至本地，并使用？
huggingface的transformers框架，囊括了BERT、GPT、GPT2、ToBERTa、T5等众多模型，同时支持pytorch和tensorflow 2，代码非常规范，使用也非常简单，但是模型使用的时候，要从他们的服务器上去下载模型，那么有没有办法，把这些预训练模型下载好，在使用 ...