NLP中的預訓練語言模型（五）—— ELECTRA
這是一篇還在雙盲審的論文，不過看了之后感覺作者真的是很有創新能力，ELECTRA可以看作是開辟了一條新的預訓練的道路，模型不但提高了計算效率，加快模型的收斂速度，而且在參數很小也表現的非常好。 論文：ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DIS ...
原文：NLP中的預訓練語言模型（一）—— ERNIE們和BERT-wwm
隨着bert在NLP各種任務上取得驕人的戰績，預訓練模型在這不到一年的時間內得到了很大的發展，本系列的文章主要是簡單回顧下在bert之后有哪些比較有名的預訓練模型，這一期先介紹幾個國內開源的預訓練模型。 一，ERNIE 清華大學 amp 華為諾亞 論文：ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities GitHub ...
2019-09-12 18:38 0 3061 推薦指數：
相關推薦
NLP中的預訓練語言模型（二）—— Facebook的SpanBERT和RoBERTa
本篇帶來Facebook的提出的兩個預訓練模型——SpanBERT和RoBERTa。 一，SpanBERT 論文：SpanBERT: Improving Pre-training by Representing and Predicting Spans GitHub：https ...
【知識總結】預訓練語言模型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 ...
預訓練語言模型的前世今生 - 從Word Embedding到BERT
預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： 預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、預訓練 ...
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/GPT2 ...
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 ...
NLP中的預訓練語言模型（三）—— XL-Net和Transformer-XL
本篇帶來XL-Net和它的基礎結構Transformer-XL。在講解XL-Net之前需要先了解Transformer-XL，Transformer-XL不屬於預訓練模型范疇，而是Transformer的擴展版，旨在解決Transformer的捕獲長距離依賴信息的上限問題。接下來我們詳細的介紹 ...
BERT-wwm、BERT-wwm-ext、RoBERTa、SpanBERT、ERNIE2
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 ...