原文:自然語言處理中的語言模型預訓練方法(ELMo、GPT和BERT)

自然語言處理中的語言模型預訓練方法 ELMo GPT和BERT 最近,在自然語言處理 NLP 領域中,使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務上都獲得了不錯的提升,廣泛受到了各界的關注。就此,我將最近看的一些相關論文進行總結,選取了幾個代表性模型 包括ELMo ,OpenAI GPT 和BERT 和大家一起學習分享。 . 引言 在介紹論文之前,我將先簡單介紹一些相關背景知識。首先是語言模型 Lang ...

2018-10-21 10:59 18 37251 推薦指數:

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訓練語言模型整理(ELMo/GPT/BERT...)

目錄 簡介 訓練任務簡介 自回歸語言模型 自編碼語言模型 訓練模型的簡介與對比 ELMo 細節 ELMo的下游使用 GPT/GPT ...

Thu Nov 28 19:12:00 CST 2019 0 2020
自然語言處理訓練模型一覽

訓練模型的梳理總結 摘要 本報告將從以下幾個方面梳理訓練模型,陳述訓練(特指nlp領域)的what和how,總結訓練加微調模式的好處和弊端。通過時間線的方式梳理最近兩年來訓練模型的發展脈絡,重點闡述幾個典型的訓練模型的做法和創新點。 chap1:訓練模型 ...

Sun Mar 22 21:33:00 CST 2020 0 1684
用tensorflow實現自然語言處理——基於循環神經網絡的神經語言模型

自然語言處理和圖像處理不同,作為人類抽象出來的高級表達形式,它和圖像、聲音不同,圖像和聲音十分直覺,比如圖像的像素的顏色表達可以直接量化成數字輸入到神經網絡,當然如果是經過壓縮的格式jpeg等必須還要經過一個解碼的過程才能變成像素的高階矩陣的形式,而自然語言則不同,自然語言和數字之間沒有那么直接 ...

Fri Nov 23 04:44:00 CST 2018 1 993
自然語言處理4-5:語言模型之平滑操作

) * (1) * (1/3) * (0) = 0 但是我們都容易感覺出來,“我喜歡喝咖啡”是符合語言習慣的句子,也就是說,雖然現在的語料庫沒有這個 ...

Thu Sep 24 04:50:00 CST 2020 0 601
自然語言處理工具之gensim / 訓練模型 word2vec doc2vec

gensim intro doc | doc ZH Gensim是一個免費的 Python庫,旨在從文檔自動提取語義主題,盡可能高效(計算機方面)和 painlessly(人性化)。 Gensim旨在處理原始的非結構化數字文本(純文本)。 在Gensim的算法,比如Word2Vec ...

Wed Sep 02 18:37:00 CST 2020 0 901
【知識總結】訓練語言模型BERT的發展由來

語言模型 語言模型是根據語言客觀事實對語言進行抽象數學建模。可以描述為一串單詞序列的概率分布: 通過極大化L可以衡量一段文本是否更像是自然語言(根據文本出現的概率): 函數P的核心在於,可以根據上文預測后面單詞的概率(也可以引入下文聯合預測)。 其中一種很常用的語言模型就是神經網絡 ...

Wed Aug 19 22:43:00 CST 2020 0 493
訓練語言模型的前世今生 - 從Word Embedding到BERT

訓練語言模型的前世今生 - 從Word Embedding到BERT 本篇文章共 24619 個詞,一個字一個字手碼的不容易,轉載請標明出處: 訓練語言模型的前世今生 - 從Word Embedding到BERT - 二十三歲的有德 目錄 一、訓練 ...

Fri Aug 06 03:31:00 CST 2021 0 532
 
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