key value 论文名称 LEX BERT: Enhancing BERT based NER with lexicons 一作 Wei Zhu 单位 上海华东师范大学 圣地亚哥AI ALL 发表 ICLR 领域 命名实体识别 主要贡献 提出一种将词信息融入到字嵌入的方法 基础模型 Chinese BERT wwm ext 优化器 AdamW 数据集 Chinese Ontonotes . ...
2021-01-16 17:12 0 419 推荐指数：
Transefomer-based 的预处理模型往往很消耗资源，对运算性能要求极高，还有严格的延迟需求。 潜在补救方法：模型压缩。 这篇文章主要讲如何压缩Transformers，重点关注BERT。使用不同的方法对attention层 全连接层等不同部分的压缩会有不同的效果，来看看 ...
论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》 以下陆续介绍bert及其变体（介绍的为粗体） bert自从横空出世以来，引起广泛关注，相关研究及bert变体/扩展喷涌 ...
简述 在文本语义相似度等句子对的回归任务上，BERT , RoBERTa 拿到sota。 但是，它要求两个句子都被输入到网络中，从而导致巨大开销：从10000个句子集合中找到最相似的sentence-pair需要进行大约5000万个推理计算（约65小时）。 BERT不适合语义相似度搜索 ...
key value 名称 Pre-training with Whole Word Masking for Chinese BERT 一作 崔一鸣 单位 ...
DynaBERT: Dynamic BERT with Adaptive Width and Depth 论文中作者提出了新的训练算法，同时对不同尺寸的子网络进行训练，通过该方法训练后可以在推理阶段直接对模型裁剪。依靠新的训练算法，本文在效果上超越了众多压缩模型，比如DistillBERT ...
论文地址： https://hal.inria.fr/hal-02131630/document 作者 ： Ganesh Jawahar, Benoît Sagot, Djamé Seddah 机构 ： Inria 研究的问题： 探究BERT的深层次表征学习的论文，也就是通过实验研究 ...
学习笔记1 学习笔记2 RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach（一种鲁棒优化的 BERT预训练方法） 细读，半天 Motivation 目前自训练方法例如Elmo，GPT，Bert，XLNet在NLP领域 ...
BERT,全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。可以理解为一种以Transformers为主要框架的双向编码表征模型。所以要想理解BERT的原理，还需要先理解什么是Transformers。 Trans ... ...
