【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。
编者按：在过去的一段时间，自然语言处理领域取得了许多重要的进展，Transformer、BERT、无监督机器翻译，这些词汇仿佛在一夜之间就进入了人们的视野。你知道它们具体都是什么意思吗？今天，我们就将为大家介绍三个NLP领域的热门词汇。
Transformer在2017年由Google在题为《Attention Is All You Need》的论文中提出。Transformer是一个完全基于注意力机制的编解码器模型，它抛弃了之前其它模型引入注意力机制后仍然保留的循环与卷积结构，而采用了自注意力（Self-attention）机制，在任务表现、并行能力和易于训练性方面都有大幅的提高。
今天给大家介绍阿里巴巴达摩院在ICLR2020的一篇论文，该研究针对预训练语言模型BERT在预训练任务中忽略了语言结构的问题，作者对BERT进行扩展，通过加入语言结构到预训练任务中，其核心思想是在预训练任务中加入两项基于语言结构的任务：word-level ordering和sentence-level ordering。
今天我来总结大模型第二篇，word2vec，它是大模型的根基，一切NLP都会用到它。
语言模型是构建NLP应用程序的关键。现在人们普遍相信基于预训练模型来构建NLP语言模型是切实有效的方法。随着疫情阴霾的散去，相信NLP技术会继续渗透到众多行业中。在此过程中，肯定有很多同学会用到或者学习NLP预训练模型，为此作者整理了目前2023年NLP的十大预训练模型及论文，模型效果不分先后。
并且，在同等计算资源的情况下，ELECTRA 的性能优于现有方法；而在参数量只有 1/30 的情况下，取得不逊于最先进 BERT 系列模型的性能。
2019 年，可谓是 NLP 发展历程中具有里程碑意义的一年，而其背后的最大功臣当属 BERT ！
那么机器学习在其中扮演了什么角色呢？我相信你一定听说过一种机器学习技术，它甚至可以生成模仿名人的假视频。类似地，自然语言处理（NLP）技术也被用来生成假文章，这一概念被称为“神经假新闻”。
来源：Deephub Imba本文共2700字，建议阅读5分钟本文能让你对Transformer的整体架构有所了解。 多年来，深度学习一直在不断发展。深度学习实践高度强调使用大量参数来提取有关我们正在处理的数据集的有用信息。通过拥有大量参数，我们可以更容易地分类/检测某些东西，因为我们有更多的可以清楚地识别的数据。 目前为止深度学习中，特别是在自然语言处理领域的一个显着里程碑是语言模型的引入，它极大地提高了执行各种 NLP 任务的准确性和效率。 seq2seq模型是一种基于编码器-解码器机制的模型，它接收输
虽然计算机视觉在自监督学习方面取得了惊人的进展，但在很长一段时间内，自监督学习一直是NLP研究领域的一等公民。语言模型早在90年代就已经存在，甚至在“自我监督学习”这个术语出现之前。2013年的Word2Vec论文推广了这一模式，在许多问题上应用这些自监督的方法，这个领域得到了迅速的发展。
为了方便大家能够深入了解向量数据库与 NLP 的关系及应用，我们上线了「X」Embedding in NLP 系列专题，分为初阶和进阶两部分。本文为初阶第一篇，将详细介绍 NLP 以及以 Zilliz Cloud、Milvus 为代表的向量数据库是如何为 NLP 赋能的。
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2623330.2623732
机器学习通过使计算机能够从数据学习和做出预测来彻底改变了人工智能领域。机器学习的一个关键方面是数据的表示，因为表示形式的选择极大地影响了算法的性能和有效性。嵌入已成为机器学习中的一种强大技术，提供了一种捕获和编码数据点之间复杂关系的方法。本文[1]探讨了嵌入的概念，其意义及其在各个领域的应用。
BERT 是谷歌近期发布的自然语言处理模型，它在问答系统、自然语言推理和释义检测（paraphrase detection）等任务中取得了突破性的进展。由于 BERT 是公开可用的，它在研究社区中很受欢迎。
今天学习的是 AllenNLP 和华盛顿大学 2018 年的论文《Deep contextualized word representations》，是 NAACL 2018 best paper。
BERT是google最近提出的一个自然语言处理模型，它在许多任务检测上表现非常好。如：问答、自然语言推断和释义而且它是开源的。因此在社区中非常流行。
本文转自公众号哈工大SCIR，转载请联系原公众号 论文名称：A Stack-Propagation Framework with Token-Level Intent Detection for Spoken Language Understanding 下载地址：https://arxiv.org/abs/1909.02188 论文作者：覃立波，车万翔，李扬名，文灏洋，刘挺 本文作者：覃立波 编辑：唐里
论文名称：A Stack-Propagation Framework with Token-Level Intent Detection for Spoken Language Understanding 论文作者：覃立波，车万翔，李扬名，文灏洋，刘挺 原创作者：覃立波 下载链接：https://arxiv.org/abs/1909.02188 出处：哈工大SCIR
找到它是个小游戏，你需要在一个矩阵中找到给定的单词 假设给定单词HELLOWORLD，在矩阵中只要能找HELLOWORLD就算通过 注意区分英文字母大小写，并且你只能上下左右行走 不能走回头路
BERT,全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。可以理解为一种以Transformers为主要框架的双向编码表征模型。所以要想理解BERT的原理，还需要先理解什么是Transformers。
表格识别的研究主要涉及两个方面，一方面是对单元格内的文本进行识别，这一步通常是在确定单元格区域后，利用较为稳定的光学字符识别方法（OCR）来实现，这一方面不是表格识别研究的重点，不在此展开；另一方面是基于整个表格内容进行的表格分类、单元格分类、以及表格信息抽取等任务，这是当前表格识别研究的热门领域之一。下文会对表格信息抽取进行展开讲述。
在自然语言处理（NLP）领域，词/句向量嵌入方法的使用已有许多年的历史。能够捕捉到单词或句子的含义，并将其转换为具有固定长度的嵌入向量，非常好地解决了大多数机器学习模型不擅长应对可变长输入数据，而无法应用到NLP领域的问题。
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
BERT 来自 Google 的论文Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[1]，BERT 是“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”的首字母缩写，整体是一个自编码语言模型（Autoencoder LM），并且其设计了两个任务来预训练该模型。
大家好，这里是NewBeeNLP。今天一起来看一篇腾讯和复旦大学合作的工作：MarkBERT: Marking Word Boundaries Improves Chinese BERT[1]
2019年可以被称为NLP的Transformer之年：这种架构主导了排行榜并激发了许多分析研究。毫无疑问，最受欢迎的Transformer是BERT(Devlin, Chang, Lee， & Toutanova, 2019)。除了其众多的应用，许多研究探索了各种语言知识的模型，通常得出这样的结论，这种语言知识确实存在，至少在某种程度上(Goldberg, 2019; Hewitt & Manning, 2019; Ettinger, 2019)。
虚假新闻的兴起迫使拥有社交媒体帐户的每个人都成为一名侦探，负责在发布前确定帖子是否真实。但是，虚假新闻仍然会越过我们的防线，在网络上迅速扩散，由于用户的无知和粗心而加剧。正如NBC新闻报道所显示的那样，假新闻不仅会散布恐惧和虚假信息，而且还可能对公司和个人的声誉造成损害。为了减少错误信息的直接和间接损失，我们需要更好的方法来检测虚假新闻。尽管有些虚假新闻是由真实的人撰写的，并且简直像是小说，但利用深度学习模型也可以大量生成虚假新闻，从而加剧了这一问题。到目前为止，计算机生成的文本已经很容易与真人写作的文本区分开。但是，由于自然语言生成模型的巨大改进，计算机生成的文本现在比以往任何时候都更加可信，因此这个问题变得更加紧迫。
作者 | Mandar Joshi, Danqi Chen, Yinhan Liu, Daniel S. Weld, Luke Zettlemoyer, Omer Levy
全称：Generative Pre-Trained Transformer(生成式 预训练 变换模型)
总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 一般的文本编辑器都有查找单词的功能，该功能可以快速定位特定单词在文章中的位置，有的还能统计出特定单词在文章中出现的次数。 现在，请你编程实现这一功能，具体要求是：给定一个单词，请你输出它在给定的文章中出现的次数和第一次出现的位置。注意：匹配单词时，不区分大小写，但要求完全匹配，即给定单词必须与文章中的某一独立单词在不区分大小写的情况下完全相同（参见样例1），如果给定单词仅是文章中某一单词的一部分则不算匹配（参见样例2）。 输入 2 行。 第
作者：Weijie Su、Xizhou Zhu、Yue Cao、Bin Li、Lewei Lu、Furu Wei、Jifeng Dai
在这篇文章中，我们将使用一种直观的方法来理解NLP的发展，包括BERT。预训练策略使BERT如此强大和流行，并且BERT可针对大多数NLP任务进行微调。
然而，尽管达到了高水平的流畅性，神经系统仍然容易产生「幻觉」(即产生的文本尽管可以被理解，但是含义并不忠实于源文本)，这使得这些系统不能用于许多需要高准确性的应用。
05:统计单词数 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 一般的文本编辑器都有查找单词的功能，该功能可以快速定位特定单词在文章中的位置，有的还能统计出特定单词在文章中出现的次数。 现在，请你编程实现这一功能，具体要求是：给定一个单词，请你输出它在给定的文章中出现的次数和第一次出现的位置。注意：匹配单词时，不区分大小写，但要求完全匹配，即给定单词必须与文章中的某一独立单词在不区分大小写的情况下完全相同（参见样例1），如果给定单词仅是文章中某一单词的一部分则不算匹配（参见样例2）。
大数据文摘授权转载自AI科技评论 编译：Jocelyn 编辑：陈彩娴 本文对视觉-语言（VL）智能按时间顺序进行了全面调研，并将这一领域的发展总结为三个阶段： 第一个阶段是2014-2018年，其间，专门的模型被设计用于不同的任务。第二个时代是2019-2021年，在此期间，通过使用有着高质量标签的VL数据集进行预训练，神经网络模型能够学习视觉和语言的联合表征。最后，随着2021年CLIP的出现，第三个时代开始了，此时研究人员寻求在更大的弱标签数据集上预训练VL模型，并通过VL预训练获得性能强大的基于零样
想象一下——你正在从事一个非常酷的数据科学项目，并且应用了最新的最先进的库来获得一个好的结果!几天后，一个新的最先进的框架出现了，它有可能进一步改进你的模型。
本文分享论文『KD-VLP: Improving End-to-End Vision-and-Language Pretraining with Object Knowledge Distillation』，由上科大&Intel&MSRA联合提出基于知识蒸馏的端到端多模态预训练模型《KD-VLP》。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 本文转自AI科技评论 本文对视觉-语言（VL）智能按时间顺序进行了全面调研，并将这一领域的发展总结为三个阶段： 第一个阶段是2014-2018年，其间，专门的模型被设计用于不同的任务。第二个时代是2019-2021年，在此期间，通过使用有着高质量标签的VL数据集进行预训练，神经网络模型能够学习视觉和语言的联合表征。最后，随着2021年CLIP的出现，第三个时代开始了，此时研究人员寻求在更大的弱标签数据集上预训练VL模型，并通过VL预
编译丨Jocelyn 编辑丨陈彩娴 本文对视觉-语言（VL）智能按时间顺序进行了全面调研，并将这一领域的发展总结为三个阶段： 第一个阶段是2014-2018年，其间，专门的模型被设计用于不同的任务。第二个时代是2019-2021年，在此期间，通过使用有着高质量标签的VL数据集进行预训练，神经网络模型能够学习视觉和语言的联合表征。最后，随着2021年CLIP的出现，第三个时代开始了，此时研究人员寻求在更大的弱标签数据集上预训练VL模型，并通过VL预训练获得性能强大的基于零样本或少样本的视觉模型。 我们相信这
BERT的设计是通过在所有层中对左右上下文进行联合调节，来预先训练来自未标记文本的深层双向表示。
论文标题：Evolution of Transfer Learning in Natural Language Processing
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）在各种自然语言处理任务中提供了最前沿的结果在深度学习社区引起了轰动。德夫林等人。2018 年在 Google 使用英文维基百科和 BookCorpus 开发了 BERT，从那时起，类似的架构被修改并用于各种 NLP 应用程序。XL.net 是建立在 BERT 之上的示例之一，它在 20 种不同任务上的表现优于 BERT。在理解基于 BERT 构建的不同模型之前，我们需要更好地了解 Transformer 和注意力模型。
自然语言处理（NLP）已有数十年的历史，但是它缺乏一般的现实世界智能。机器可能擅长数学，但是很难将涉及语音和文本的语言问题转换为他最擅长的数学公式。然而，根据NLP技术的最新突破，NLP迎来了新的“黄金时代”，到2025年，总收入预计将超过220亿美元。
在NLP的预训练语言模型时代，针对已有的两种主流算法NFT-TM和FT-NTM，本文提出了一种新算法FT-TM。它首先在BERT的基础上建立一个上层神经网络（LSTM或者CNN等等），然后在适当的策略下对两者进行同时训练。该算法融合了NFT-TM和FT-NTM两种算法的优势，通过一系列NLP任务的实验结果表明，新算法FT-TM能取得更好的效果，而且在公开的Quora和SLNI两个问题语义等价数据集上，新算法FT-TM的效果都达到了目前的State of the Art。
作者：Jacob Devlin and Ming-Wei Chang, Research Scientists, Google AI Language
我们将社交网络的成员分类问题考虑为一个或多个类别。 更正式地说，设G = (V, E)，其中V是网络的成员，E是其边，E ⊆ (V×V)。 给定部分标记的社交网络G[L] = (V, E, X, Y)，属性X ∈ R^{|V|×S}，其中S是每个属性向量的特征空间的大小，并且Y ∈ R^{|V|×|Y|}，Y是标签集。
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