原文:NLP与深度学习(四)Transformer模型

. Transformer模型 在Attention机制被提出后的第 年, 年又有一篇影响力巨大的论文由Google提出,它就是著名的Attention Is All You Need 。这篇论文中提出的Transformer模型,对自然语言处理领域带来了巨大的影响,使得NLP任务的性能再次提升一个台阶。 Transformer是一个Seq Seq架构的模型,所以它也由Encoder与Decod ...

2021-09-14 00:10 0 691 推荐指数:

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[NLP]Transformer模型解析

简介[2] Attention Is All You Need是2017年google提出来的一篇论文,论文里提出了一个新的模型,叫Transformer,这个结构广泛应用于NLP各大领域,是目前比较流行的模型。该模型没有选择大热的RNN/LSTM/GRU的结构,而是只使用attention ...

Thu Feb 27 07:05:00 CST 2020 0 2398
NLP深度学习(六)BERT模型的使用

从头开始训练一个BERT模型是一个成本非常高的工作,所以现在一般是直接去下载已经预训练好的BERT模型。结合迁移学习,实现所要完成的NLP任务。谷歌在github上已经开放了预训练好的不同大小的BERT模型,可以在谷歌官方的github repo中下载[1]。 以下是官方提供的可下 ...

Sun Oct 10 07:13:00 CST 2021 2 16929
NLP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 ...

Fri Oct 01 04:35:00 CST 2021 0 850
NLP深度学习模型何时需要树形结构?

NLP深度学习模型何时需要树形结构? 前段时间阅读了Jiwei Li等人[1]在EMNLP2015上发表的论文《When Are Tree Structures Necessary for Deep Learning of Representations?》,该文主要对比了基于树形结构 ...

Sun Nov 29 19:33:00 CST 2015 0 5838
NLP深度学习(三)Seq2Seq模型与Attention机制

1. Attention与Transformer模型 Attention机制与Transformer模型,以及基于Transformer模型的预训练模型BERT的出现,对NLP领域产生了变革性提升。现在在大型NLP任务、比赛中,基本很少能见到RNN的影子了。大部分是BERT(或是其各种变体 ...

Thu Sep 02 08:45:00 CST 2021 0 286
NLP学习笔记16---transformer、bert

1.Transformer   Google于2017年6月发布在arxiv上的一篇文章《Attention is all you need》,提出解决sequence to sequence问题的transformer模型,用全attention的结构代替了lstm,抛弃了之前 ...

Sat May 02 19:16:00 CST 2020 0 626
NLP学习(3)---Bert模型

一、BERT模型: 前提:Seq2Seq模型 前提:transformer模型 bert实战教程1 使用BERT生成句向量,BERT做文本分类、文本相似度计算 bert中文分类实践 用bert做中文命名实体识别 BERT相关资源 BERT相关论文、文章和代码资源汇总 ...

Fri Jul 26 01:38:00 CST 2019 0 435
 
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