以下资料整理自比赛论坛，感谢这些无私开源的选手们，以下是整理TOP5方案的主要思路和模型，以便大家学习 ?...尝试了利用比赛数据进行词向量的预训练比如skipgram和fasttext，尝试分别使用，也尝试加上权重相加，但是效果都相比加入前差。...代码在GitHub已发布。 基于Bert的预测总体趋势是预训练步数越多，效果越好，最后采用60万步的预训练模型。B榜最终能达到单模型0.9667的效果。...对数据处理伪标签处理在此类型分类任务中帮助很大，但是单纯基于训练集的伪标签容易导致模型泛化能力大幅下降。...由于没有太多时间搞其他模型，如果stacking的话，要训练20个不同的bert在数据集上。我就偷了个懒，把bert达到一定精度之后的模型都保存下来，做了一个snapshot ensemble。
在我们的实验中，将CoVe提供给这些新网络总是能够提高其性能，所以我们很高兴发布生成CoVe的已训练网络，以便于进一步探索NLP中的可重用表征。...第一个双向LSTM处理其整个序列，然后将输出传递给第二个。 机器翻译中的隐藏向量 正如预训练的词向量被证明是许多NLP任务的有效表征一样，我们期望预训练我们的编码器，以便它能够输出通用的隐藏向量。...图10：生成器使用情境调整状态来选择输出单词。 来自预训练MT-LSTM的情境向量 当训练完成后，我们可以提取已训练的LSTM作为机器翻译的编码器。...图14：MT-LSTM的训练集大小对使用CoVe的模型的验证性能有明显的影响。...在分类和问答模型中，MT-LSTM提供的情境向量或CoVe都无疑推动它们达到更好的性能。我们用于训练MT-LSTM的数据越多，改进越明显，这似乎与使用其他形式的预先训练向量表征所带来的改进相辅相成。
总的来说，本文的研究集成树结构到 LSTM 网络中，并通过归纳偏置和 cumax 函数，构建一种新颖的 ON-LSTM 模型，在多项 NLP 任务中都取得了不错的性能表现。 ?...图1 组成解析树结构与 ON-LSTM 模型隐藏状态的对应关系 实验结果 在四种 NLP 任务中评估 ON-LSTM 模型的性能，具体如下。 语言建模 ?...图3 full WSJ10 和 WSJ test 数据集上的句法组成分析评估结果 目标句法评估 ? 图4 ON-LSTM 和 LSTM 模型在每个测试样本的总体精度表现 逻辑推理 ?...研究动机与方法 本文分析验证了存在较小的子网络结构，在相当的测试精度表现前提下，一开始就训练网络能够达到与较大子网络一样，甚至更快的训练速度。...总的来说，本研究的主要贡献如下： 验证了剪枝技术能够发现可训练的子网络结构，而这些网络能够达到与原始网络相当的测试精度。
，在公有数据集SemEval 2010Task8的评估结果中，F1值为85.4%，相比于不使用最短依存路径的方法提高了4.1%，验证了卷积神经网络和最短依存路径结合的有效性;Ye等人（《Jointly...1.26% 和2.17%，达到了73.28%;召回率分别提高了3.59%和2.92%，达到了70.86%，验证了DBN 方法的有效性。...首先，该方法使用Infobox的关系三元组获取百度百科的信息框，从互联网获取训练语料库，然后基于Bi-LSTM 网络训练分类器。与经典方法相比，该方法在数据标注和特征提取方面是全自动的。...数据集SemEval-2010 Task 8数据集是关系分类中广泛使用的基准。数据集包含8000个用于训练的句子，2717个用于测试的句子。实验从训练集中分离出1/10的样本用于验证。...由于测试数据中表示的关系实例的数量未知，因此我们无法计算这种情况下的召回率。相反，我们计算前N个提取的关系实例的精度。表2显示了前100、前200和前500个提取实例的手动评估精度。
在这方面，Peters等[3]研究了如何使用预训练模型最佳地适应目标任务，并提出了两种不同的适应算法：特征提取算法和直接微调预训练模型算法，这对应于表1中的算法NFT-TM和FT-NTM，Peters等进行了五个实验...在这里上层的模型既可以是比较通用的，例如LSTM和CNN，也可以是其他的模型。当训练达到一定的精度后，再同时开始训练BERT和上层模型，我们发现FT-TM已经可以显著的提高训练的效果。...但是在训练的过程中，有一些问题需要注意，首先如果是对于词向量来说，一般的方法是训练上层模型直至其收敛，换句话说，直至其在验证集上达到的最高的准确率。...NLP模型，所以如果在上层模型精度达到最高后再开始训练，BERT就很有可能导致严重的过拟合。...这点在具体的NLP任务实验中也是很明显的，在实验中，这样的做法下，训练集的精度甚至会达到接近100%，为了解决这个问题，FT-TM中的做法是，不在上层模型收敛后再开始训练BERT和上层模型，而是在其达到一定的准确度就开始这个过程
机器学习的实体识别——开箱即用的实体很方便，但通常是通用的，在许多情况下，需要识别其他的实体类型。例如，在招聘环境中处理文档时，我们想要识别工作头衔和技能。在零售环境中，我们希望识别产品名称。...字典用于为机器学习模型注释训练数据，然后机器学习模型学习识别不在字典中的实体实例。确定性实体识别通常不支持开箱即用的NLP包或服务。一些支持这种确定性方法的NLP包使用本体而不是字典。...一般来说，类和标签的数量越少，预期的准确性就越高。 文本分类将使用文档中的单词、实体和短语来预测类。它还可以考虑其他特性，比如文档中包含的任何标题、元数据或图像。...精度 rda技术的准确性取决于所使用的语言的多样性、风格和复杂性。它还可以取决于: 训练数据——机器学习模型的质量取决于训练数据的数量和质量。...IDA项目最好以迭代的方式处理——从概念验证开始，以确定该方法是否可行，如果可行，所达到的精度是否表明使用了自动化或人在循环。然后迭代地增加复杂性，直到估计的工作量不能证明预期的收益。
从根据情绪神经元开发这种方法的工作中，研究者注意到无监督学习技术可以在训练足够的数据时产生出人意料的区分性特征。...这项工作建立在半监督序列学习中介绍的方法上，该方法展示了如何通过使用LSTM的无监督预训练，然后进行有监督的微调来提高文档分类性能。...最近有人试图通过使用无监督学习来增强具有大量未标记数据的系统，从而进一步提高语言能力；通过无监督技术训练的单词表征可以使用由TB级信息组成的大型数据集，并且当与监督学习相结合时，可以提高各种NLP任务的性能...直到最近，这些NLP的无监督技术（例如GLoVe和word2vec）都使用简单模型（单词向量）和训练信号（单词本地共同出现）。...使用更复杂的适应和传输技术（例如ULMFiT中探索的技术）可能会有实质性的改进。 更好地理解生成性预训练：尽管我们已经讨论了一些想法，但更有针对性的实验和研究将有助于区分相互竞争的解释。
例如，可以提取存储在关系数据库中的各种药物 - 基因相互作用的数据，以使计算机程序能够在它们之间进行推断。...我们也可以在特定的文本实体之间进行二元关系提取，例如“疾病和症状之间关系的症状”，“药物和疾病之间的关系”的副作用，并将这些信息存储在健康知识库中。...文中图1是医疗文本中的一些示例。Disease实体是红颜色高亮显示。，以及anatomical实体是黄颜色高亮显示。 这篇文章提出一种方法，使用未标记的数据来预训练使用相关任务的NER模型的权重。...除了双向语言建模之外，还使用来自PubMed摘要的大量语料库中的未标记数据来训练被馈送到Bi-LSTM的单词向量。这已经表明改善了NER系统相对于随机初始化的字向量的性能。...提出的方法应用了权重的预训练，以改善模型在NER任务中的性能。在训练过程中，作者观察到模型的性能对隐藏层的输入和LSTM隐藏层的输出都是敏感的。为了达到最佳性能，需要仔细调整两个压差参数的值。
一些团队将输入信息通过一个具有多个卷积层的特征提取器来学习新特征。每个卷积层使用不同的核大小。 ▌模型 LSTM和Transformer霸占了排行榜，而CNN和增强树模型没有竞争力。...如前所述，一些团队通过在LSTM层之前添加特征提取器来构建混合模型。 2、有些团队使用了Transformer，但有些团队说Transformer的效果不如LSTM。...在使用Transformer达到理想效果的方案中，Transformer模型只使用了编码器部分，而没有位置编码，因为时间已经是特征之一。...TPU和GPU也非常重要，因为一个fold的训练经常要花费数小时。 ▌数据增广 数据增广是减少过拟合最好的方法。 很少有团队能够使用数据增广的方法。但那些使用了数据增广的团队都显著提高了模型的效果。...结论 时间序列领域与计算机视觉和NLP的一样，神经网络逐渐的占据了主导地位。 神经网络加上领域专家知识可以显著提高时间序列任务的性能。近年来，深度学习在时间序列中的应用发展迅速。
实验发现，当与原始网络的精度相匹配时，迭代剪枝可以提取到较小的获胜票，但重复训练也意味着它们的查找成本很高。 ?...不过在 ResNet 上的实验结果却说明，通过热身训练的中奖票虽然缩小了与未修剪网络的准确性差距，但仍有可能找不到中奖票。...对于 NLP，我们研究了经典的长短期记忆网络（LSTM）模型和用于机器翻译的 Transformer 模型；在 RL 领域则分析了一个经典控制问题和 Atari 游戏。...这些结果共同验证了中奖彩票在 LSTM 语言模型的有效性。 ?...图 12 LSTM 模型实验 另外在强化学习的应用中，作者在经典控制中选择了三个游戏：Cartpole-v0、Acrobot-v1 和 Lunar Lander-v2，并使用了一个简单三隐层的全连接模型
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。...正是由于如此庞大的语料库的支撑，模型在训练过程中才能对语言的工作原理进行更深入、更准确的提取，通过此过程提取到的知识对所有NLP任务来说都是‘万滑油’。...——谷歌AI Word2Vec和GloVe 预训练模型从大量未标注文本数据中学习语言表示的思想来源于词嵌入，如Word2Vec and GloVe。 词嵌入改变了进行NLP任务的方式。...图中所示的这些嵌入方法被广泛用于下游NLP任务的训练模型，以便获取较好的预测结果。 之前的嵌入方法的一大缺陷在于只使用了很浅的语言模型，那就意味着它们捕获到的信息是有限的。...在python中使用BERT进行文本分类 你对BERT的可能性一定有各种期待。确实如此，我们在具体的NLP应用中可以通过各种方式利用BERT预训练模型的优势。
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。...正是由于如此庞大的语料库的支撑，模型在训练过程中才能对语言的工作原理进行更深入、更准确的提取，通过此过程提取到的知识对所有NLP任务来说都是‘万滑油’。...——谷歌AI Word2Vec和GloVe 预训练模型从大量未标注文本数据中学习语言表示的思想来源于词嵌入，如Word2Vec and GloVe。 词嵌入改变了进行NLP任务的方式。...图中所示的这些嵌入方法被广泛用于下游NLP任务的训练模型，以便获取较好的预测结果。 之前的嵌入方法的一大缺陷在于只使用了很浅的语言模型，那就意味着它们捕获到的信息是有限的。...我们的数据集也是这样，为此，需要对数据集进行预处理，然后再传入BERT： ? 现在，我们需要将清理后的数据集划分为训练集与验证集： 可以看到，即使只有很小的数据集，我们也很容易达到95%左右的准确率。
两篇最佳论文分别来自Mila/加拿大蒙特利尔大学、微软蒙特利尔研究院和MIT CSAIL，主题分别集中在NLP深度学习模型和神经网络压缩。...无监督成分句法分析 (Constituency Parsing) 表 2：在 full WSJ10 和 WSJ test 两个数据集上评估的成分句法分析结果 目标句法评估 表 3：ON-LSTM 和 LSTM...在每个测试用例中的总体精度 表 3 显示，ON-LSTM 在长期依赖情况下表现更好，而基线 LSTM 在短期依赖情况下表现更好。...不过，ON-LSTM 在验证集上实现了更好的困惑度。 逻辑推理 图 3：模型的测试准确性，在逻辑数据的短序列 (≤6) 上训练。...对留下来的模型，重新用 中的参数初始化，创建 “获奖彩票” 图 2：本文测试的架构 本文的贡献 我们证明剪枝可以揭示可训练的子网络，这些子网络达到了与原始网络相当的测试精度； 我们证明剪枝发现的中奖彩票比原始网络学习更快
要知道NLP中最不缺的就是无监督的文本数据，几乎就是要多少有多少。还有个好消息是目前NLP中通用预训练模型的效果还远没达到极限。目前发现只要使用更多的无监督数据训练模型，模型效果就会更优。...2) NLP中获取大规模标注数据很难，而且还要求对应任务足够复杂以便学习出的模型包含各种语言知识。...论文作者在分类和匹配下游任务对CoVe的效果做过验证，效果肯定是有一些提升了，但提升也不是很明显。 ? 总结下CoVe的特点： 预训练依赖于有监督数据（翻译数据）。...使用的是第一层后向LSTM后一个词的状态向量。 ? 作者也在多任务学习上验证了CVT带来效果提升。CVT使用多个标注数据和非标注数据交替训练。...这些机会我在第一部分已经讲到，就不再赘述了。 总结和一点感（敢）想 最后，简单总结一下。 无监督预训练技术已经在NLP中得到了广泛验证。
作者的模型采用一种自动化的自然语言处理系统，使用深度学习技术从EHR中提取临床相关信息。 本研究共分析了1362559名儿科患者就诊于某大型转诊中心的10160万个数据点，对该框架进行了训练和验证。...自然语言处理信息提取模型的设计 NLP框架有多个组成部分：词典构建、符号化、单词嵌入、图构建，以及使用LSTM架构的句子分类。...LSTM模型训练集和测试集的构建 我们创建了一个用于训练问答提取模型的小数据集，并在训练和验证队列中对问答信息进行了手动注释。对于答案为是/否的问题，我们使用0或1来表示。...对自由文本协调过程使用之前描述的基于注意力的LSTM建模。我们使用Tensorflow实现并训练模型。我们将NLP模型应用于所有电子病历中。...无人监督聚类NLP从儿科疾病中提取文本特征(灰色框内是聚类块) 在一些病例中，系统使用相关的ICD-10代码进行聚类诊断，说明具备检测与人类定义的分类系统一致的临床特征的趋势。
还有个好消息是目前NLP中通用预训练模型的效果还远没达到极限。目前发现只要使用更多的无监督数据训练模型，模型效果就会更优。这种简单粗暴的优化方法对大公司来说实在再经济不过。...2) NLP中获取大规模标注数据很难，而且还要求对应任务足够复杂以便学习出的模型包含各种语言知识。...论文作者在分类和匹配下游任务对CoVe的效果做过验证，效果肯定是有一些提升了，但提升也不是很明显。 ? 总结下CoVe的特点： 预训练依赖于有监督数据（翻译数据）。...使用的是第一层后向LSTM后一个词的状态向量。 ? 作者也在多任务学习上验证了CVT带来效果提升。CVT使用多个标注数据和非标注数据交替训练。...这些机会我在第一部分已经讲到，就不再赘述了。 ▌总结和一点感（敢）想 最后，简单总结一下。 无监督预训练技术已经在NLP中得到了广泛验证。
重点不是它到底如何被构建，而是计算成本低的模型达到了 82% 的验证精度，一个 64 大小的批任务用了 10 毫秒，而计算成本高的 LSTM 架构虽然验证精度达到了 88% 但是需耗时 87 毫秒才能处理完同样的任务量...上图是验证集上的结果，其比较了 BoW、LSTM（红线）和概率阀值策略（蓝线）之间不同组合比率的精度和速度，最左侧的数据点对应于只使用 LSTM，最右边的只使用 BoW，中间的对应着使用两者的组合。...词袋和 LSTM 最初都是在「Model train」上先进行训练（80% 训练数据），随后这些模型被用于生成决策网络的标签，再进行完整数据集的训练。验证集在这段时间一直被使用。...一个双层的 MLP 被加在顶部，一个类用于是否选择词袋或卓越的 LSTM。 由决策网络在验证集上选择的类别（在模型训练集上训练过的模型基础上）接着被应用于完全训练集上训练过但非常相关的模型上。...从时间曲线和数据精度来看，决策网络的优势并不明显。 ? Bow 与 LSTM 在测试集和验证集中的表现。SUC 基于准确率与速度图的平均值。每个模型都用不同种子计算了十次。
序列标注任务是中文自然语言处理（NLP）领域在句子层面中的主要任务，在给定的文本序列上预测序列中需要作出标注的标签。常见的子任务有命名实体识别（NER）、Chunk提取以及词性标注（POS）等。...为了考验模型的真实水平，在构建验证集和测试集的时候，随机抽取了一部分名词短语，确保训练集中不存在包含这些名词短语的句子。...另外，词级别的模型中，使用预训练词向量且拼接通过LSTM提取词内部字符信息的模型取得最佳。...B-LSTM+CRF模型 B-LSTM+CRF是2016年卡耐基梅隆大学和庞培法布拉大学NLP组提出的一种解决NER问题的网络架构，并经实验在4种语言(英语、德语、荷兰语、西班牙语)上表现亮眼，其中在德语和西班牙语上取得了...》(简称GPT)，但其在非监督预训练阶段使用的仍然是单向的语言模型，训练出的word embedding固然损失了许多精度。
毫不夸张地说，BERT极大地改变了NLP的格局。想象一下，使用一个在大型未标记数据集上训练的单一模型，然后在11个单独的NLP任务上获得SOTA结果。所有这些任务都需要fine-tuning。...– Google AI Word2Vec和GloVe 通过在大型未标记文本数据上进行预训练模型来学习语言表示的要求始于诸如Word2Vec和GloVe之类的Word Embedding。...它还能够通过使用注意力机制来学习数据中的复杂模式。 OpenAI的GPT通过实现多个最先进的技术，验证了Transformer架构的健壮性和有用性。...ELMo试图通过在左到右和从右到左的上下文中训练两个LSTM语言模型并对其进行浅级连接来解决此问题。即使它在现有技术上有了很大的改进，但这还不够。...我们将使用BERT从数据集中的每个推特中提取Embedding，然后使用这些Embedding来训练文本分类模型。 以下是该项目的整体结构: ?
此外，ResNeXt架构基于ResNet但具有更少的超参数，通过在重复构建块中聚合具有相同拓扑的一组变换来提高许多常见任务的准确性，以便于在超深度神经网络中提取高级特征。...在阶段2中，以预测的RMSD的升序提取具有预测的RMSD小于相应片段长度的较低定制阈值的片段，并且一旦NC达到50，则浓缩停止。...如果在阶段2，阶段3之后NC仍然小于50开始时，所有未选择的7个残基片段按照CLA模型的输出值的降序排列，并且招募顶部片段直到NC达到50.在该选择策略之后，每个位置的候选片段的数量将落在50和50之间...阶段2阈值的计算方法类似，但使用较低百分比的85％。所有阈值最终控制在≤2.0Å。 2.7 片段库的质量评估 本研究采用了广泛使用的度量精度和覆盖率来评估片段库的质量。...结果讨论 现有片段文库从蛋白质数据集中获得候选片段。相比之下，DeepFragLib在模板片段数据库（HR956）中仅使用956个高质量链进行库构建，并且在获得的片段和构建的模型中实现了最佳性能。
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