引言 在机器学习领域,语言识别和图像识别都比较容易做到。语音识别的输入数据可以是音频频谱序列向量所构成的matrix,图像识别的输入数据是像素点向量构成的矩阵。但是文本是一种抽象的东西,显然不能直接把文本数据喂给机器当做输入,因此这里就需要对文本数据进行处理。 现在,有这么一个有趣的例子 ...
预训练语言模型的前世今生 从Word Embedding到BERT 本篇文章共 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 . 图像领域的预训练 . 预训练的思想 二 语言模型 . 统计语言模型 神经网络语言模型 三 词向量 . 独热 Onehot 编码 . Word Embedding 四 ...
2021-08-05 19:31 0 532 推荐指数:
引言 在机器学习领域,语言识别和图像识别都比较容易做到。语音识别的输入数据可以是音频频谱序列向量所构成的matrix,图像识别的输入数据是像素点向量构成的矩阵。但是文本是一种抽象的东西,显然不能直接把文本数据喂给机器当做输入,因此这里就需要对文本数据进行处理。 现在,有这么一个有趣的例子 ...
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 ...
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 ...
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 ...
一.ElMO 背景:Word2vec,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 ...
1.什么是Bert? Bert用我自己的话就是:使用了transformer中encoder的两阶段两任务两版本的语言模型 没错,就是有好多2,每个2有什么意思呢? 先大体说一下,两阶段是指预训练和微调阶段,两任务是指Mask Language和NSP任务,两个版本是指Google发布 ...
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 ...