这一章我们主要关注transformer在序列标注任务上的应用，作为 年后最热的模型结构之一，在序列标注任务上原生transformer的表现并不尽如人意，效果比bilstm还要差不少，这背后有哪些原因 解决这些问题后在NER任务上transformer的效果如何 完整代码详见ChineseNER Transformer水土不服的原因 Hang 在TENER的论文中给出了两点原因 . 三角函数绝对 ...
2021-11-18 08:24 0 1885 推荐指数：
对于Transformer模型的positional encoding，最初在Attention is all you need的文章中提出的是进行绝对位置编码，之后Shaw在2018年的文章中提出了相对位置编码，就是本篇blog所介绍的算法RPR；2019年的Transformer-XL针对 ...
前言 在计算机视觉中，相对位置编码的有效性还没有得到很好的研究，甚至仍然存在争议，本文分析了相对位置编码中的几个关键因素，提出了一种新的针对2D图像的相对位置编码方法，称为图像RPE(IRPE)。 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CV技术指南 ，专注于计算机视觉 ...
1. Motivation 在Transformer-XL中，由于设计了segments，如果仍采用transformer模型中的绝对位置编码的话，将不能区分处不同segments内同样相对位置的词的先后顺序。 比如对于$segment_i$的第k个token，和$segment_j$的第k ...
前两章我们分别介绍了NER的基线模型Bert-Bilstm-crf, 以及多任务和对抗学习在解决词边界和跨领域迁移的解决方案。这一章我们就词汇增强这个中文NER的核心问题之一来看看都有哪些解决方案。以下预测结果和代码详见Github-DSXiangLi/ChineseNER。Repo里上传 ...
就像Transformer带火了"XX is all you need"的论文起名大法，最近也看到了好多"Unified XX Framework for XX"的paper，毕竟谁不喜欢写好一套框架然后哪里需要哪里搬凸-凸。这一章让我们来看下如何把NER的序列标注任务转换成阅读理解任务。论文 ...
目录 引言 动机 解决方案 概览 注释 实现 高效实现 结果 结论 参考文献 本文翻译自How Self-Attention with Relative Position ...
这个系列我们来聊聊序列标注中的中文实体识别问题，第一章让我们从当前比较通用的基准模型Bert+Bilstm+CRF说起，看看这个模型已经解决了哪些问题还有哪些问题待解决。以下模型实现和评估脚本，详见 Github-DSXiangLi/ChineseNER。Repo里上传了在MSRA上训练 ...
第一章我们简单了解了NER任务和基线模型Bert-Bilstm-CRF基线模型详解&代码实现，这一章按解决问题的方法来划分，我们聊聊多任务学习，和对抗迁移学习是如何优化实体识别中边界模糊，垂直领域标注样本少等问题的。Github-DSXiangLi/ChineseNER中提 ...
