預訓練語言模型整理（ELMo/GPT/BERT...）
目錄 簡介 預訓練任務簡介 自回歸語言模型 自編碼語言模型 預訓練模型的簡介與對比 ELMo 細節 ELMo的下游使用 GPT/GPT ...
原文：預訓練中Word2vec,ELMO,GPT與BERT對比
預訓練 先在某個任務 訓練集A或者B 進行預先訓練，即先在這個任務 訓練集A或者B 學習網絡參數，然后存起來以備后用。當我們在面臨第三個任務時，網絡可以采取相同的結構，在較淺的幾層，網絡參數可以直接加載訓練集A或者B訓練好的參數，其他高層仍然隨機初始化。底層參數有兩種方式：frozen，即預訓練的參數固定不變，fine tuning，即根據現在的任務調整預訓練的參數。 優勢： 當前任務數據量少，難 ...
2019-07-20 22:28 0 2266 推薦指數：
相關推薦
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 [1]，OpenAI GPT ...
ELMO，BERT和GPT簡介
Contextualized Word Embedding 同樣的單詞有不同的意思，比如下面的幾個句子，同樣有 “bank” ，卻有着不同的意思。但是用訓練出來的 Word2Vec 得到 “bank” 的向量會是一樣的。向量一樣說明 “word” 的意思是一樣的，事實上並不是如此。這是 ...
利用python中的gensim模塊訓練和測試word2vec
word2vec的基礎知識介紹參考上一篇博客和列舉的參考資料。 首先利用安裝gensim模塊，相關依賴如下，注意版本要一致： Python >= 2.7 (tested with versions 2.7, 3.5 and 3.6) NumPy >= 1.11.3 ...
NLP獲取詞向量的方法（Glove、n-gram、word2vec、fastText、ELMo 對比分析）
自然語言處理的第一步就是獲取詞向量，獲取詞向量的方法總體可以分為兩種兩種，一個是基於統計方法的，一種是基於語言模型的。 1 Glove - 基於統計方法 Glove是一個典型的基 ...
glove 預訓練模型轉化為word2vec可讀取
下載的欲訓練模型給 tensorflow 用,需要在行首標記模型的兩個參數, 使用 gensim工具可以完成,安裝這個包以后,執行以下代碼. ...
文本分類實戰（一）—— word2vec預訓練詞向量
1 大綱概述 文本分類這個系列將會有十篇左右，包括基於word2vec預訓練的文本分類，與及基於最新的預訓練模型（ELMo，BERT等）的文本分類。總共有以下系列： word2vec預訓練詞向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 ...
自然語言處理工具之gensim / 預訓練模型 word2vec doc2vec
gensim intro doc | doc ZH Gensim是一個免費的 Python庫，旨在從文檔中自動提取語義主題，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 ...