一、BERT-wwm wwm是Whole Word Masking(對全詞進行Mask),它相比於Bert的改進是用Mask標簽替換一個完整的詞而不是子詞,中文和英文不同,英文中最小的Token就是一個單詞,而中文中最小的Token卻是字,詞是由一個或多個字組成,且每個詞之間沒有明顯的分隔,包含 ...
SpanBert:對 Bert 預訓練的一次深度探索 SpanBERT: Improving Pre training by Representing and Predicting Spans 解讀SpanBERT: Improving Pre training by Representing and Predicting Spans 改進版BERT SpanBERT,通過表示和預測分詞提升預訓練 ...
2019-08-19 19:08 0 724 推薦指數:
一、BERT-wwm wwm是Whole Word Masking(對全詞進行Mask),它相比於Bert的改進是用Mask標簽替換一個完整的詞而不是子詞,中文和英文不同,英文中最小的Token就是一個單詞,而中文中最小的Token卻是字,詞是由一個或多個字組成,且每個詞之間沒有明顯的分隔,包含 ...
之前看過一條評論說Bert提出了很好的雙向語言模型的預訓練以及下游遷移的框架,但是它提出的各種訓練方式槽點較多,或多或少都有優化的空間。這一章就訓練方案的改良,我們來聊聊RoBERTa和SpanBERT給出的方案,看作者這兩篇paper是一個組的作品,所以彼此之間也有一些共同點。正在施工中的代碼庫 ...
BERT,全稱是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。可以理解為一種以Transformers為主要框架的雙向編碼表征模型。所以要想理解BERT的原理,還需要先理解什么是Transformers。 Trans ... ...
BERT模型是什么 BERT的全稱是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,即雙向Transformer的Encoder,因為decoder是不能獲要預測的信息的。模型的主要創新點都在pre-train方法上,即用 ...
bert微調步驟: 首先從主函數開刀: copy run_classifier.py 隨便重命名 my_classifier.py 先看主函數: 1,data_dir flags.mark_flag_as_required("data_dir")中data_dir ...
一、文本特征編碼 1. 標量編碼 美國:1 中國:2 印度:3 … 朝鮮:197 標量編碼問題:美國 + 中國 = 3 = 印度 2. One-hot編碼 美國:[1,0,0,0,…,0]中 ...
Transformer 自 Attention 機制提出后,加入 Attention 的 seq2seq 模型在各個任務上都有了提升,所以現在的 seq2seq 模型指的都是結合 RNN 和 A ...
一、BERT介紹 論文:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 簡介:BERT是基於Transformer的深度雙向語言表征模型,基本結構如圖所示,本質上是利用 ...