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 ...
一.ElMO 背景:Word vec,glove和fasttext虽然能表示语义和语法信息,但是并不能够区分一词多义 网络建构: 两个单向的LSTM进行拼接,把每层拼接的中间结果之和作为输出 Q:为啥不用BI LSTM 避免传播前后向未来要预测的信息 原理与损失函数: 前向模型: 后向模型: 目标函数最大化: 词向量的表示基于当前的句子上下文 高层LSTM:捕捉上下文的词特征 语义 底层LSTM: ...
2020-08-23 20:45 0 500 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
***************************原文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/420090646 ******************************** 自回归 auturegression 语言模型,例如GPT,采用自左 ...
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&华为诺亚) 论文:ERNIE: Enhanced ...