這一章我們主要關注transformer在序列標注任務上的應用，作為 年后最熱的模型結構之一，在序列標注任務上原生transformer的表現並不盡如人意，效果比bilstm還要差不少，這背后有哪些原因 解決這些問題后在NER任務上transformer的效果如何 完整代碼詳見ChineseNER Transformer水土不服的原因 Hang 在TENER的論文中給出了兩點原因 . 三角函數絕對 ...
2021-11-18 08:24 0 1885 推薦指數：
對於Transformer模型的positional encoding，最初在Attention is all you need的文章中提出的是進行絕對位置編碼，之后Shaw在2018年的文章中提出了相對位置編碼，就是本篇blog所介紹的算法RPR；2019年的Transformer-XL針對 ...
前言 在計算機視覺中，相對位置編碼的有效性還沒有得到很好的研究，甚至仍然存在爭議，本文分析了相對位置編碼中的幾個關鍵因素，提出了一種新的針對2D圖像的相對位置編碼方法，稱為圖像RPE(IRPE)。 本文來自公眾號CV技術指南的論文分享系列 關注公眾號CV技術指南 ，專注於計算機視覺 ...
1. Motivation 在Transformer-XL中，由於設計了segments，如果仍采用transformer模型中的絕對位置編碼的話，將不能區分處不同segments內同樣相對位置的詞的先后順序。 比如對於$segment_i$的第k個token，和$segment_j$的第k ...
前兩章我們分別介紹了NER的基線模型Bert-Bilstm-crf, 以及多任務和對抗學習在解決詞邊界和跨領域遷移的解決方案。這一章我們就詞匯增強這個中文NER的核心問題之一來看看都有哪些解決方案。以下預測結果和代碼詳見Github-DSXiangLi/ChineseNER。Repo里上傳 ...
就像Transformer帶火了"XX is all you need"的論文起名大法，最近也看到了好多"Unified XX Framework for XX"的paper，畢竟誰不喜歡寫好一套框架然后哪里需要哪里搬凸-凸。這一章讓我們來看下如何把NER的序列標注任務轉換成閱讀理解任務。論文 ...
目錄 引言 動機 解決方案 概覽 注釋 實現 高效實現 結果 結論 參考文獻 本文翻譯自How Self-Attention with Relative Position ...
這個系列我們來聊聊序列標注中的中文實體識別問題，第一章讓我們從當前比較通用的基准模型Bert+Bilstm+CRF說起，看看這個模型已經解決了哪些問題還有哪些問題待解決。以下模型實現和評估腳本，詳見 Github-DSXiangLi/ChineseNER。Repo里上傳了在MSRA上訓練 ...
第一章我們簡單了解了NER任務和基線模型Bert-Bilstm-CRF基線模型詳解&代碼實現，這一章按解決問題的方法來划分，我們聊聊多任務學習，和對抗遷移學習是如何優化實體識別中邊界模糊，垂直領域標注樣本少等問題的。Github-DSXiangLi/ChineseNER中提 ...
