摘要：預訓練語言模型如BERT等已經極大地提高了多項自然處理任務的性能，然而預訓練語言模型通常具需要很大計算資源，所以其很難在有限的資源設備上運行。為了加速推理 減小模型的尺寸而同時保留精度，首先提出了一個新穎的遷移蒸餾方法，它是一種基於遷移方法的知識蒸餾思路。利用整個新穎的KD方法，大量的知識編碼在一個大的 老師 BERT可以很好地被遷移到一個小的 學生 TinyBERT模型那里。我們引入一個 ...
2020-02-05 16:42 0 1055 推薦指數：
概述： UniLM是微軟研究院在Bert的基礎上，最新產出的預訓練語言模型，被稱為統一預訓練語言模型。它可以完成單向、序列到序列和雙向預測任務，可以說是結合了AR和AE兩種語言模型的優點，Unilm在抽象摘要、生成式問題回答和語言生成數據集的抽樣領域取得了最優秀的成績。 一、AR與AE ...
參考：NLP重鑄篇之對抗文本攻擊 [ 論文源碼： github ] 作者提出了一種對抗樣本生成算法TEXTFOOLER。 論文中，作者使用這種方法，對文本分類與文本蘊含兩種任務做了測試，成功的攻擊了這兩種任務的相關模型，包括：BERT,CNN,LSTM,ESIM等等。 問題定義 ...
目錄 研究背景 論文思路 實現方式細節 實驗結果 附件 專業術語列表 一、研究背景 1.1 涉及領域，前人工作等 本文主要涉及NLP的一種語言模型，之前已經 ...
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 摘要 我們引入了一個新的叫做bert的語言表示模型，它用transformer的雙向編碼器表示。與最近的語言表示模型不同，BERT ...
摘要： 提出了一個新的語言表示模型(language representation), BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers。不同於以往提出的語言表示模型，它在每一層的每個位置都能利用其左右兩側的信息用於學習 ...
參考：機器之心 論文：Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey 首先簡要介紹了語言表示學習及相關研究進展； 其次從四個方面對現有 PTM (Pre-trained Model) 進行系統分類 ...
論文地址： https://hal.inria.fr/hal-02131630/document 作者 ： Ganesh Jawahar, Benoît Sagot, Djamé Seddah 機構 ： Inria 研究的問題： 探究BERT的深層次表征學習的論文，也就是通過實驗研究 ...
本文介紹的是斯坦福自然語言處理工具的升級版：Stanza,在v1.0.0之前，這個工具被稱為StanfordNLP。 2021年了，今天想使用斯坦福自然語言處理工具發現人家升級了，不用安裝JDK了， ...
