mask+attention，mask的word结合全部其他encoder word的信息
过去的一年，深度神经网络的应用开启了自然语言处理的新时代。预训练模型在研究领域的应用已经令许多NLP项目的最新成果产生了巨大的飞跃，例如文本分类，自然语言推理和问答。
文：陈之炎 本文约4400字，建议阅读10+分钟本文对BERT模型预训练任务的源代码进行了详细解读，在Eclipse开发环境里，对BERT 源代码的各实现步骤分步解析。 BERT模型架构是一种基于多层双向变换器（Transformers）的编码器架构，在tensor2tensor库框架下发布。由于在实现过程当中采用了Transformers，BERT模型的实现几乎与Transformers一样。 BERT预训练模型没有采用传统的从左到右或从右到左的单向语言模型进行预训练，而是采用从左到右和从右到左的双向语言
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers） 是一个语言表示模型(language representation model)。它的主要模型结构是trasnformer的encoder堆叠而成，它其实是一个2阶段的框架，分别是pretraining，以及在各个具体任务上进行finetuning。
作者：saiwaiyanyu 链接：https://juejin.im/post/5dd9e07b51882572f00c4523
这是继BERT发布以来又一个令广大NLPer兴奋的消息， CMU 与谷歌大脑提出的 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果。
调用预训练的模型，来做句子的预测。 bert_as_feature.py 配置data_root为模型的地址 调用预训练模型：chinese_L-12_H-768_A-12 调用核心代码：
BERT 模型是一种 NLP 预训练技术，本文不介绍 BERT 的原理，主要关注如何快速上手使用 BERT 模型生成词向量用于下游任务。
TFX即TensorFlow Extended是官方提供的部署方案（https://www.tensorflow.org/tfx）
这篇文章展示了使用TensorFlow 2.0的BERT [1]嵌入的简单用法。由于TensorFlow 2.0最近已发布，该模块旨在使用基于高级Keras API的简单易用的模型。在一本很长的NoteBook中描述了BERT的先前用法，该NoteBook实现了电影评论预测。在这篇文章中，将看到一个使用Keras和最新的TensorFlow和TensorFlow Hub模块的简单BERT嵌入生成器。所有代码都可以在Google Colab上找到。
论文题目：Distilling Task-Specific Knowledge from BERT into Simple Neural Networks 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1903.12136.pdf
摘要：BERT是近几年NLP领域中具有里程碑意义的存在。因为效果好和应用范围广所以被广泛应用于科学研究和工程项目中。广告系列中前几篇文章有从理论的方面讲过BERT的原理，也有从实战的方面讲过使用BERT构建分类模型。本篇从源码的角度从整体到局部分析BERT模型中分类器部分的源码。
最近被 Google 的 BERT （Bidirectional Encoder Representations from Transfoemers）模型给刷屏了。第一作者还在 Reddit 上进行了解答说明，具体可以戳：这里 ，本文为了便于学习，翻译了第一作者的解读说明，不妥则删。
1.http://www.doc88.com/p-8038708924257.html
注意，在cpu上使用模型的时间大概在2到3秒，而如果项目部署在搭载了支持深度学习的GPU的电脑上，接口的返回会快很多很多，当然不要忘记将tensorflow改为安装tensorflow-gpu。
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 官方代码库 包含了BERT的实现代码与使用BERT进行文本分类和问题回答两个demo。本文对官方代码库的结构进行整理和分析，并在此基础上介绍本地数据集使用 BERT 进行 finetune 的操作流程。BERT的原理介绍见参考文献[3]。
最近被 Google 的 BERT （Bidirectional Encoder Representations from Transfoemers）模型给刷屏了。该模型破了 NLP 界的 11 项纪录，所以这两周特意挑选这篇论文来满足好奇心。第一作者还在 Reddit 上进行了解答，具体可以戳：这里。为了方便学习，我翻译了这篇解读（只包含正文）：BERT 论文 - 第一作者的 Reddit 解读说明翻译
Author-作者 Junseong Kim, Scatter Lab License-协议 This project following Apache 2.0 License as written in LICENSE file 本项目基于Apache2.0协议
在信息爆炸的时代，自然语言处理（NLP）成为了一门极其重要的学科。它不仅应用于搜索引擎、推荐系统，还广泛应用于语音识别、情感分析等多个领域。然而，理解和生成自然语言一直是机器学习面临的巨大挑战。接下来，我们将深入探讨自然语言处理的一些传统方法，以及它们在处理语言模型时所面临的各种挑战。
authors:: Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova container:: Proceedings of the 2019 conference of the north American chapter of the association for computational linguistics: Human language technologies, volume 1 (long and short papers) year:: 2019 DOI:: 10.18653/v1/N19-1423 rating:: ⭐⭐⭐⭐⭐ share:: false comment:: 经典bert的模型
【磐创AI 导读】：本文将会带大家了解XLNet在语言建模中优于BERT的原因，欢迎大家转发、留言。
从现在的大趋势来看，使用某种模型预训练一个语言模型看起来是一种比较靠谱的方法。从之前AI2的 ELMo，到 OpenAI的fine-tune transformer，再到Google的这个BERT，全都是对预训练的语言模型的应用。 BERT这个模型与其它两个不同的是 它在训练双向语言模型时以减小的概率把少量的词替成了Mask或者另一个随机的词。我个人感觉这个目的在于使模型被迫增加对上下文的记忆。至于这个概率，我猜是Jacob拍脑袋随便设的。 增加了一个预测下一句的loss。这个看起来就比较新奇了。 BERT模型具有以下两个特点： 第一，是这个模型非常的深，12层，并不宽(wide），中间层只有1024，而之前的Transformer模型中间层有2048。这似乎又印证了计算机图像处理的一个观点——深而窄 比 浅而宽 的模型更好。 第二，MLM（Masked Language Model），同时利用左侧和右侧的词语，这个在ELMo上已经出现了，绝对不是原创。其次，对于Mask（遮挡）在语言模型上的应用，已经被Ziang Xie提出了（我很有幸的也参与到了这篇论文中）：[1703.02573] Data Noising as Smoothing in Neural Network Language Models。
今天rumor就结合Distilled BiLSTM/BERT-PKD/DistillBERT/TinyBERT/MobileBERT/MiniLM六大经典模型，带大家把BERT蒸馏整到明明白白！
命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。
预训练语言模型的缩写大多是芝麻街的人物。这显然是起名艺术大师们的有意为之。他们甚至都可以抛弃用首字母缩写的原则去硬凑出芝麻街人名
最近在看paddle相关，于是就打算仔细过一遍百度ERNIE的源码。之前粗看的时候还没有ERNIE2.0、ERNIE-tiny,整体感觉跟BERT也挺类似的，不知道更新了之后会是啥样~看完也会整理跟下面类似的总结，刚好也在研究paddle或ERNIE的同学可以加我一起讨论哈哈哈
本文将介绍大语言模型中使用的不同令牌遮蔽技术，并比较它们的优点，以及使用Pytorch实现以了解它们的底层工作原理。
今天学习的是谷歌大脑的同学和 CMU 的同学的论文《XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding》，于 2019 年发表于 NIPS，目前引用超 300 次。
在run_classifier.py的main()函数中： 这里定义了一个字典，用于存放不同数据的处理器。
谷歌AI团队新发布的BERT模型，在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类！并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩，包括将GLUE基准推至80.4％（绝对改进7.6％），MultiNLI准确度达到86.7% （绝对改进率5.6％）等。
今天我们学习的是谷歌的同学 2018 年的论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》，目前引用量超 3800 次。
想象一下这样一个在大量未标注数据集中训练的模型，你仅仅只需要做一点的微调，就可以在11个不同的NLP任务上取得 SOTA结果。没错，BERT就是这样，它彻底改变了我们设计NLP模型的方式。
考虑本身数据集的一些特点，针对表达多样性，语言噪音，同义词，人工标注等，参考数据增强的一些做法。
要使用官方的tensorflow版本的bert微调进行自己的命名实体识别，需要处理数据成bert相应的格式，主要是在run_classifier.py中，比如说：
BERT模型也出来很久了， 之前有看过论文和一些博客对其做了解读：NLP大杀器BERT模型解读，但是一直没有细致地去看源码具体实现。最近有用到就抽时间来仔细看看记录下来，和大家一起讨论。
模型创建相关代码 def create_model(bert_config, is_training, input_ids, input_mask, segment_ids, labels, num_labels, use_one_hot_embeddings, extras): """Creates a classification model.""" model = modeling.BertModel( config=bert_config,
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
感谢清华大学自然语言处理实验室对预训练语言模型架构的梳理，我们将沿此脉络前行，探索预训练语言模型的前沿技术，红色框为已介绍的文章。本期的内容是结合Huggingface的Transformers代码，
来自 | 知乎 地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/146325984
继续之前没有介绍完的Pre-training部分，在上一篇中我们已经完成了对输入数据的处理，接下来看看BERT是怎么完成Masked LM和Next Sentence Prediction两个任务的训练的。
Bidirectional Encoder Representation from Transformers（BERT）[1]，即双向Transformer的Encoder表示，是2018年提出的一种基于上下文的预训练模型，通过大量语料学习到每个词的一般性embedding形式，学习到与上下文无关的语义向量表示，以此实现对多义词的建模。与预训练语言模型ELMo[2]以及GPT[3]的关系如下图所示：
预训练语言模型是NLP中的核心之一，在pretrain-finetune这一阶段的NLP发展中发挥着举足轻重的作用。预训练语言模型的无监督训练属性，使其非常容易获取海量训练样本，并且训练好的语言模型包含很多语义语法知识，对于下游任务的效果会有非常明显的提升。本文首先介绍预训练语言模型的里程碑方法，然后进一步介绍学术界针对预训练语言模型中的问题提出的各种改进和创新，包括14个经典预训练语言模型。
这个系列我们来聊聊序列标注中的中文实体识别问题，第一章让我们从当前比较通用的基准模型Bert+Bilstm+CRF说起，看看这个模型已经解决了哪些问题还有哪些问题待解决。以下模型实现和评估脚本，详见 Github-DSXiangLi/ChineseNER
（https://github.com/google-research/bert ）中run_classifier.py文件，已完成modeling.py、optimization.py、run_pretraining.py、tokenization.py、create_pretraining_data.py、extract_feature.py文件的源码阅读，后续会陆续阅读bert的理解任务训练等源码。本文介绍了run_classifier.py中的主要内容，包括不同分类任务的数据读取，用于分类的bert模型结构，和整体的训练流程。代码中还涉及很多其他内容，如运行参数，特征转为tfrecord文件等等，由于在之前的阅读中，出现过非常相似的内容，所以这里不再重复。
上个月，XLNet 在 20 项任务上全面超越了 BERT，创造了 NLP 预训练模型新记录，一时风光无两。但现在，XLNet 刚屠榜一个月，剧情再次发生反转：Facebook 的研究人员表示，如果训练得更久一点、数据再大一点，BERT 就能重返 SOTA。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
