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 一個有效的樣本：和原樣本近似。 給定文本x，以及訓練好的模型F，F x y，一個有效的對抗樣本要滿足: 其中是相似度函數，值域在 ...
2020-06-03 14:36 0 832 推薦指數：
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 ...
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 ...
文章名《How to Fine-Tune BERT for Text Classification》，2019，復旦大學 如何在文本分類中微調BERT模型？ 摘要：預訓練語言模型已經被證明在學習通用語言表示方面有顯著效果，作為一種最先進的預訓練語言模型，BERT在多項理解任務中取得了驚人的成果 ...
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， ...
論文地址：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1103/ 已有研究工作： 在文本的對抗樣本領域，因為有詞嵌入的存在，很難將特征空間的擾動向量映射到詞匯表中的有效單詞。因此在CV領域的方法不能直接用於NLP領域，一般的方法是在詞級別或者字符級別直接修改 ...
https://blog.csdn.net/BitCs_zt/article/details/82938086 列出自己閱讀的text classification論文的列表，以后有時間再整理相應的筆記。閱讀價值評分純粹是基於自己對於文章的理解，標准包括：動機、方法、數據集質量、實驗安排、相關 ...
前面曾提到過CTPN，這里就學習一下，首先還是老套路，從論文學起吧。這里給出英文原文論文網址供大家閱讀：https://arxiv.org/abs/1609.03605。 CTPN，以前一直認為縮寫一般是從題目的開始依次排序選取首字母的，怕是孤陋寡聞了，全稱 ...
