论文简介 文本分类是自然语言处理(NLP)中的一个经典问题。任务是将预定义的类或多个类注释到给定的文本中，其中文本表示是一个重要的中间步骤。...除了单个文本输入之外，作者对于句子对输入没用用[SEP]字符拼接标签文本与输入文本，因为前后不是自然句，不像NSP任务，这种方式记为w/o[SEP] 使用tf-idf进一步优化标签文本 除了使用文档将标签的原始文本编码到...BERT中外，作者还实验为每个类选择更多的单词作为代表，从而扩大了Lj中标记的数量。...使用基于WordPiece的Bert Tokenizer来对文本进行分词，然后计算每个subword的平均tf-idf得分，最后将前5、10、15或20作为补充标签文本到相应的类。...这种差异可能导致了前训练和BERT微调之间的偏斜度，导致性能下降。 接下来，作者使用t-SNE对学习到的文本表示进行二维可视化。
你可以使用这些模型从文本数据中提取高质量的语言特征，也可以使用你自己的数据对这些模型进行微调，以完成特定的任务(分类、实体识别、问题回答等)，从而生成最先进的预测。 为什么要使用BERT的嵌入？...在过去，单词被表示为惟一索引值(one-hot编码)，或者更有用的是作为神经单词嵌入，其中词汇与固定长度的特征嵌入进行匹配，这些特征嵌入是由Word2Vec或Fasttext等模型产生的。...，在前面加上“##”来表示这种情况 单个字符 要在此模型下对单词进行记号化，tokenizer首先检查整个单词是否在词汇表中。...因此，不是将词汇表中的单词分配给诸如“OOV”或“UNK”之类的全集令牌，而是将词汇表中没有的单词分解为子单词和字符令牌，然后我们可以为它们生成嵌入。...(但是，如果对模型进行微调，[CLS] token确实变得有意义，其中该token的最后一个隐藏层用作序列分类的“句子向量”。)
多轮对话 针对bert存在的第二个问题，ERNIE对NSP任务做了修改，输入层使用多轮对话来替代句子对分类任务。...实验中采用了四种组合： Segment-Pair + NSP：这个是原来 BERT 的训练方法，使用 NSP Loss，输入的两段文字 X 和 Y 可以包含多个句子，但是 X + Y 的长度要小于 512...Full-Sentences：不使用 NSP，直接从一个或者多个文档中采样多个句子，直到总长度到达 512。...Doc-Sentences：与 Full-Sentences 类似，不使用 NSP，但是只能从一个文档中采样句子，所以输入的长度可能会少于 512。...实验显示新增的任务有1个点的提升。 MacBERT 使用全词掩蔽和N-Gram掩蔽策略来选择候选tokens进行掩蔽，从单字符到4字符的掩蔽百分比为40%、30%、20%、10%。
BERT能做什么？ 文本推理 给定一对句子，预测第二个句子和第一个句子的关系：蕴含、矛盾、中性。 问答 给定问题和短文，从短文预测出对应span作为答案。 文本分类 比如对电影评论做情感预测。...文本相似度匹配 输入两个句子，计算语义相似度。 命名实体识别 给定一个句子，输出句子中特定的实体，比如人名、地址、时间等。 怎么使用BERT？...位置进行mask，假设这里随机选到了第四个token位置要被mask掉，也就是对hairy进行mask，那么mask的过程可以描述如下： 80% 的时间：用MASK替换目标单词，例如：my dog is...有的介绍BERT的文章中，讲解MLM过程的时候，将这里的80%,10%,10%解释成替换原句子被随机选中的15%的tokens中的80%用MASK替换目标单词,10%用随机的单词替换目标单词,10%不改变目标单词...为了训练一个可以理解句子间关系的模型，作者为一个二分类的下一个句子预测任务进行了预训练，这些句子对可以从任何单语言的语料中获取到。
只保留了 Mask Multi-Head Attention，如下图所示: GPT 使用句子序列预测下一个单词，因此要采用 Mask Multi-Head Attention 对单词的下文遮挡，...，序列长度为512，序列epoch为100； 模型参数数量为1.17亿。...而使用byte-level字符级别的词表，英文只有26个字母，不会出现OOV问题，但是把每个单词拆成一个个字符会丧失语义信息，导致模型的性能不如使用word-level词表的模型。...BPE(字节对)编码或二元编码是一种简单的数据压缩形式，其中最常见的一对连续字节数据被替换为该数据中不存在的字节[2]。 后期使用时需要一个替换表来重建原始数据。...例如给定一个句子 u_{1},u_{2},...,u_{n} ，GPT在预测单词 u_{i} 的时候只会利用 u_{1},u_{2},...u_{i-1} 的信息。
在此示例中，有两个句子，并且两个句子都包含单词"bank": ? 如果我们仅通过选择左侧或右侧上下文来预测"bank"一词的意义，那么在两个给定示例中至少有一个会出错。...在上面的例子中，所有标记为EA的标记都属于句子A(对于EB也是一样) 目标词嵌入(Token Embeddings):这些是从WordPiece词汇表中对特定词汇学习到的嵌入 对于给定的目标词，其输入表示是通过对相应的目标词...给定两个句子——A和B, B是语料库中A后面的下一个句子，还是一个随机的句子? 由于它是一个二分类任务，因此可以通过将任何语料库分成句子对来轻松生成数据。...它结合了掩蔽语言模型(MLM)和下一个句子预测(NSP)的预训练任务。 在Python中实现BERT以进行文本分类 你的头脑一定被BERT所开辟的各种可能性搅得团团转。...问题:在Twitter上对不良言论进行分类 让我们拿一个真实世界的数据集来看看BERT有多有效。我们将使用一个数据集，该数据集由一系列推文组成，这些推文被归类为“不良言论”或非“不良言论”。
另一个要注意的细节是，解码器会将输入右移。这样做的一个原因是，我们不希望我们的模型训练只是在复制解码器的输入，而是说，在给定编码器序列和特定的解码器序列情况下，模型可以预测下一个单词/字符。...如果我们不改变解码序列，模型可能只会做到简单地“复制”解码器输入，解码器位置i的输入单词/字符变成输出位置i的目标单词/字符。...BERT模型输入 BERT的输入可以是单词序列中的单个句子或句子对（例如，[问题、答案]）。对于给定的词，它的输入表示可以由三个部分嵌入（Embedding）求和组成。...BERT对NLP下游任务微调 对每个下游的NLP任务，我们只需要即插即用地给BERT模型给定输入输出，然后进行端到端参数微调就行了。...在输入端，来自预训练模型的句子A和句子B可以类比释义中的句子对、逻辑推论中的建设前提、问答中的问题对。
图1 文本分类的步骤 文本分类可以根据文本的大小可以分为如下几种： 文本级别: 对整篇文章进行分类 段落级别: 对单独的段落分类 句子级别: 对句子进行分类 子句级别: 对句子的一部分进行识别（命名体识别不就是这个吗...句子中的每个单词的上下文词被窗口打下指定，样例如下。对于窗口长度n，考虑上下文，意味着每个单词对应的窗口长度为2*n+1。...Character based: Elmo表示是基于纯字符级别的，允许网络使用形态线索学习不属于词表中的单词表示。...输入表示： 论文的输入表示（input representation）能够在一个token序列中明确地表示单个文本句子或一对文本句子（例如， [Question, Answer]）。...对于给定token，其输入表示通过对相应的token、segment和position embeddings进行求和来构造。
football的时候，即使用了MLM任务去预测单词football，同时又使用了SBO任务去预测football，最终将二者进行相加。...BERT中的BPE算法是基于字符的BPE算法，由它构造的”单词”往往位于字符和单词之间，常见的形式就是单词中的片段作为一个独立的”单词”，特别是对于那些比较长的单词。...我们举个SOP例子：正例：1.朱元璋建立的明朝。2.朱元璋处决了蓝玉。反例：1.朱元璋处决了蓝玉。2.朱元璋建立的明朝。BERT使用的NSP损失，是预测两个片段在原文本中是否连续出现的二分类损失。...作者使用一个MLM的G-BERT来对输入句子进行改造，然后丢给D-BERT去判断哪个字被修改过，如下：图片5.1.1 Replaced Token Detection但上述结构有个问题，输入句子经过生成器...：MASK标志确实会对BERT产生影响，而且BERT目前还有一个trick，就是被替换的10%情况下使用原token或其他token，如果没有这个trick估计效果会差一些;对比All-Tokens MLM
过去十年中，由于以下发展，该架构及其各种变体取得了成功： 上下文词嵌入 更好的子词标记算法，用于处理未知单词或稀有单词 将额外的记忆标记注入到句子中，比如Doc2vec中的段落 ID或来自...这种机制在许多方面都被发现有益，概述如下： 首先，RNN 可以在语言生成或音乐生成的一对多模型中进行重新设计。 其次，多对一模型可用于文本分类或情感分析。...另一方面，[SEP]用于区分两个句子，它仅用于分隔两个句子。在预训练之后，如果有人打算在情感分析等序列分类任务上对 BERT 进行微调，那么他们将在[CLS]*的输出嵌入之上使用一个分类器。...BERT 的预训练（如自动编码模型）为模型提供了语言信息，但在实践中，当处理不同的问题，如序列分类，标记分类或问题回答时，会使用模型输出的不同部分。...例如，在序列分类任务（如情感分析或句子分类）的情况下，原始 BERT 文章提出了必须使用最后一层的*[CLS]嵌入。
示例：句子分类 使用BERT最简单的方法就是做一个文本分类模型，这样的模型结构如下图所示： 为了训练一个这样的模型，（主要是训练一个分类器），在训练阶段BERT模型发生的变化很小。...示例数据集：SST 事实查证 输入：句子。输出：“索赔”或“不索赔” 更雄心勃勃/未来主义的例子： 输入：句子。...EMLo改变Word2vec类的将单词固定为指定长度的向量的处理方式，它是在为每个单词分配词向量之前先查看整个句子，然后使用bi-LSTM来训练它对应的词向量。...ELMo会训练一个模型，这个模型接受一个句子或者单词的输入,输出最有可能出现在后面的一个单词。想想输入法，对啦，就是这样的道理。这个在NLP中我们也称作Language Modeling。...为了使BERT更好的处理2个句子之间的关系，预训练的过程还有一个额外的任务：给定2个句子（A和B）,A与B是否相似？
(注：在整个这项工作中，“句子”可以是连续文本的任意跨度，而不是实际的语言句子。“序列”指BERT的输入词块序列，其可以是单个句子或两个句子打包在一起。)...相反，我们使用两个新型无监督预测任务对BERT进行预训练，如本节所述。 3.3.1 任务#1：遮蔽语言模型 直观地说，有理由相信深度双向模型比左向右模型或从左到右和右到左模型的浅层连接更严格。...B有50％可能刚好是A嵌入后的下一个句子，亦有50％可能是个随机句子，此乃为“下一句预测”任务而做。对它们采样，使其组合长度≦512个词块。...给定一对句子，目标是预测第二句与第一句相比是蕴涵、矛盾还是中立。...对GLUE微调，我们呈现了第3节中描述的输入序列或序列对，并使用对应于第一个输入词块([CLS])的最终隐藏向量C∈RH作为聚合表征。这都呈现在可视化图3(a)和(b)中。
，可以在上下文表示中对句子和单词之间的依存关系进行编码表示，增强了模型的通用性和适用性。...(1)Word Structural Objective BERT无法直接显式的对单词顺序和高阶依赖性建模。而将一句话中的单词打乱，一个好的语言模型应该能够通过重组单词顺序恢复句子的正确排列。...做法是从一句话中未被mask的单词中选取一定长度的子序列，将子序列中的单词打乱，然后让模型恢复正确顺序，为了更好理解，下图2-1充分说明了做法。 ?...具体做法是给定句子对（S1,S2）,预测S1是S2的上一句话、S2是S1的上一句话还是S1,S2来自不同的文本（即毫无关联性）。...该任务的目的是测试模型推理两个句子之间的语义关系的能力。为了在NLI任务上表现出色，模型需要捕获句子的语义，从而推断一对句子之间的关系：蕴涵，矛盾或中立。
BERT4GCN利用BERT中间层的输出和单词之间的位置信息来增强GCN，以更好地编码依赖图进行下游分类。...模型设计 （1）输入层 输入层将每个单词token在低维实值向量空间中进行嵌入表示（原代码中使用了glove300维词向量，BERT4GCN一文中也用BERT词向量作为输入进行了对比）。...作者对输入进行了如下的设计：首先是将给定n词句子表示为 其中到的英文长度为米的方面对象，其他则视为上下文;利用句子词嵌入，构造双向LSTM来产生隐藏状态向量。...（2）针对aspect-base进行改造 给定句子的依赖树是一个有向图，虽然GCN通常不考虑方向，但也可以调整为适应方向图的版本，因此在构造邻接矩阵时有两个方案：有向（ASGCN-DT）或无向（ASGCN-DG...首先获取对应层的Attention权重 ，其中每个W的维度是h×n×n，h为head的数量，接下来作者对head维度求平均得到该层的注意力表示 ，最后，如果注意权值大于或小于某个阈值（超参数），会在单词之间修剪或添加有向边
训练目标：当模型遇见 [mask] token时，则根据学习得到的上下文语义去预测该位置可能的词，因此，训练的目标是对整个词表上的分类任务，可以使用交叉信息熵作为目标函数。...给定一个文本，喂入多层Transformer模型中，获得最后一层的隐状态向量后，再输入到新添加的分类器MLP中进行分类。...、多轮对话、知识图谱问答等； 情感分析：对评论类型的文本进行情感取向分类或打分； 关系抽取：给定两个实体及对应的一个描述类句子，判断这两个实体的关系类型； 3.2 Sentence-pair Classification...抽取式阅读理解：给定query和passage，寻找passage中的一个文本区间作为答案； 实体抽取：对一段文本中寻找所有可能的实体； 抽取式摘要：给定一个长文本段落，寻找一个或多个区间作为该段落的摘要...序列标注：对给定的文本每个token进行标注，通常有词性标注、槽位填充、句法分析、实体识别等； 完形填空：与MLM一致，预测给定文本中空位处可能的词 拼写检测：对给定的文本中寻找在语法或语义上的错误拼写
与最近的语言表征模型不同，BERT基于所有层中的左、右语境进行联合调整，来预训练深层双向表征。...三种模型中，只有 BERT 表征是联合的，基于所有层中的左右两侧语境。 输入表征 我们的输入表征能够在一个标记序列中清晰地表示单个文本句子或两个文本句子(例如，[问题、答案])。...对于给定的token，其输入表征是通过对相应的token、分段和位置嵌入求和来构建的。下图更直观的展示了我们的输入表征。 ? △BERT输入表征。...具体的情况是： 我们使用WordPiece嵌入，拥有30000个token词汇。我们用##表示拆分的单词片段。 我们使用学习的位置嵌入，支持多达512个token的序列长度。...预训练任务 与 Peters 等人和 Radford 等人此前的实验不同，我们不使用传统的从左到右或从右到左的语言模型来预训练 BERT，而是使用两个新的无监督预测任务对BERT进行预训练。
GLM通过添加2D位置编码并允许任意顺序预测跨度来改进空白填充预训练，从而在NLU任务上比BERT和T5获得了性能提升。 通过变化空白数量和长度，可以针对不同类型的任务对GLM进行预训练。...该目标旨在进行长文本生成。 • 句子级别。我们限制掩蔽跨度必须是完整的句子。我们随机抽样多个跨度（句子）以覆盖15％的原始令牌。此目标旨在进行序列到序列任务，其预测通常为完整的句子或段落。...唯一的区别在于跨度数量和跨度长度。...给定x预测y 的条件概率为： 如图中的示例，标签“positive”和“negative”映射到单词“good”和“bad”。在这种情况下，GLM 使用交叉熵损失进行了微调。...3 实验结果 3.1 SuperGLUE 预训练的 GLM 模型针对每个任务进行了微调。 GLM在大多数具有基础架构或大型架构的任务上始终优于BERT。
训练方法是通过预测随机隐藏（Mask）的一部分输入符号（token）或者对输入的下一个句子进行分类，判断下一个句子是否真的属于给定语料里真实的跟随句子。...在所有的实验中，作者在每一层网络都使用第一个输入符号(‘[CLS]’)的输出来计算BERT的表征，这个输出通过自注意力机制汇聚了所有真实符号的信息表征。 2....作者使用十个句子级别的探测任务，这些探测任务被分为三组： 1）表层任务：句子长度（SentLen）探测，单词在句子中存在探测（WC）； 2）句法层任务：词序敏感性（BShift），句法树深度（TreeDepth...作者也发现未训练版本BERT的高层网络在预测句子长度任务（SentLen）上超过了训练过的版本，这暗示着未训练的BERT模型可能包含足够的信息去预测基本的表层特征。 4....组合结构 为了进一步探索BERT是否能够学习到组合结构的特征，作者使用Tensor Product Decomposition Networks（TPDN）来对BERT进行调查，TPDN通过基于使用张量乘积和的预先选择的角色设计
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