NLP與深度學習（四）Transformer模型
1. Transformer模型 在Attention機制被提出后的第3年，2017年又有一篇影響力巨大的論文由Google提出，它就是著名的Attention Is All You Need[1]。這篇論文中提出的Transformer模型，對自然語言處理領域帶來了巨大的影響，使得NLP任務 ...
原文：在NLP中深度學習模型何時需要樹形結構？
在NLP中深度學習模型何時需要樹形結構 前段時間閱讀了Jiwei Li等人 在EMNLP 上發表的論文 When Are Tree Structures Necessary for Deep Learning of Representations ,該文主要對比了基於樹形結構的遞歸神經網絡 Recursive neural network 和基於序列結構的循環神經網絡 Recurrent neur ...
2015-11-29 11:33 0 5838 推薦指數：
相關推薦
NLP與深度學習（六）BERT模型的使用
從頭開始訓練一個BERT模型是一個成本非常高的工作，所以現在一般是直接去下載已經預訓練好的BERT模型。結合遷移學習，實現所要完成的NLP任務。谷歌在github上已經開放了預訓練好的不同大小的BERT模型，可以在谷歌官方的github repo中下載[1]。 以下是官方提供的可下 ...
NLP與深度學習（五）BERT預訓練模型
1. BERT簡介 Transformer架構的出現，是NLP界的一個重要的里程碑。它激發了很多基於此架構的模型，其中一個非常重要的模型就是BERT。 BERT的全稱是Bidirectional Encoder Representation from Transformer，如名稱所示 ...
1、深度學習模型的基本結構——RNN
本系列為深度學習課程筆記，課程網址在http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html 深度學習的基本步驟：定義模型-->定義損失函數-->找到優化方法 課程大綱 1、熟悉定義符號（略過） 2、RNN 簡單地說 ...
NLP與深度學習（三）Seq2Seq模型與Attention機制
1. Attention與Transformer模型 Attention機制與Transformer模型，以及基於Transformer模型的預訓練模型BERT的出現，對NLP領域產生了變革性提升。現在在大型NLP任務、比賽中，基本很少能見到RNN的影子了。大部分是BERT（或是其各種變體 ...
NLP學習（3）---Bert模型
一、BERT模型： 前提：Seq2Seq模型 前提：transformer模型 bert實戰教程1 使用BERT生成句向量，BERT做文本分類、文本相似度計算 bert中文分類實踐 用bert做中文命名實體識別 BERT相關資源 BERT相關論文、文章和代碼資源匯總 ...
NLP與深度學習（一）NLP任務流程
Language Processing，NLP）需要做的事情。 在NLP中，常見的任務包括：自動摘要 ...
層次模型（樹形結構）
在格式化模型中，實體用記錄表示，實體的屬性對應記錄的數據項(或字段)。 層次模型所滿足的兩個條件: 有且只有一個結點沒有雙親結點，這個結點稱為根結點。 根節點以外的其他結點有且只有一個雙親結點 在層次模型中，每個結點表示一個記錄類型，每個記錄類型可包含若干個 ...