但有的时候，会出现怎么也查不到大文件的情况，通过 du 查找的时候，统计出来的大小，跟 df 显示的占用空间对应不上。...这种情况，由于进程没有退出，因此文件占用的空间并不会释放；直到进程退出，磁盘空间才会真正释放。...如何找到是哪个进程打开了该文件 Linux上，由于进程仍然存活，因此可以通过查看所有进程打开的 fd，如果该文件已经被删除，则查看时，会显示(deleted)。... 64 Aug 21 00:19 /proc/29400/fd/11 -> /tmp/ibG68kpG\ (deleted) 如何避免这种情况 不要直接删除该文件，而是通过将文件 truncate 的方式
程序员都很懒，你懂的！...最近在项目开发中,由cs开发的exe的程序，需要自动升级，该exe程序放在linux下，自动升级时检测不到该exe程序的版本号信息，但是我们客户端的exe程序需要获取服务器上新程序的版本号信息。...最后由我用java实现linux上exe文件的版本号读取功能。...java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.io.RandomAccessFile; /** * @see 获取文件信息的工具类...点击下载详细的演示项目：http://download.csdn.net/detail/xmt1139057136/7335155
喜欢我们，点击上方AINLPer，关注一下，极品干货即刻送达！...---- 引言 最近因读者要求，所以今天打算挑选一些和医疗相关的文章和大家分享，但是因为不可抗力只找到了一篇，（ps：医疗相关的文章真心不好找），所以Today只有一篇文章和大家分享，该文和临床医疗问答相关...针对QA-CTS任务，提出了一种新的模型，旨在将领域特征（如临床命名实体信息）引入到预训练语言模型中。...和段落文本 ? 获取one-hot CNER输出标签序列。 句子文本和查询文本的上下文表示 对于任何临床自由文本的段落X和查询Q，上下文表示都要生成它们的编码向量。...受此启发，由于BERT模型中参数较多，为了加快训练过程，我们首先对BERT模型进行微调，加入新的预测层，以获得更好的上下文化表示性能。
那么，什么是BERT？ 简单地说，BERT是一个可以用于很多下游任务的体系结构，如回答问题、分类、NER等。...在本文结尾处，我将介绍用于各种任务的体系结构。 它和嵌入有什么不同呢? 你已经了解要点了。本质上，BERT只是为我们提供了上下文双向嵌入。 上下文:单词的嵌入不是静态的。...这有两个方面的帮助- 它有助于限制词汇量，因为我们不必在词汇表中保留各种形式的单词，例如playing, plays, player 等。 它可以帮助我们避免出现含糊不清的单词。...您能找到这种方法的问题吗？ 该模型从本质上已经了解到，它仅应为[MASK]令牌预测良好的概率。即在预测时或在微调时该模型将不会获得[MASK]作为输入；但是该模型无法预测良好的上下文嵌入。...问题解答任务-这是最有趣的任务，需要更多上下文才能了解如何使用BERT解决问题。在此任务中，给我们一个问题和一个答案所在的段落。目的是确定段落中答案的开始和结束范围。 ?
我们发现：（1）在没有微调的情况下，BERT包含了与传统NLP方法相竞争的关系知识，后者可以访问oracle知识；（2）BERT在有监督基线的开放域问题回答上也做得非常好，（3）通过标准语言模型的预训练方法...本文提出了一种检索多个支持段落的方法，这些段落嵌套在一个庞大的知识库中，包含了回答给定问题所必需的证据。我们的方法通过形成问题和段落的联合向量表示来迭代检索支持段落。...检索是通过考虑知识源中段落的上下文化句子级表示来实现的。本文方法在数据集SQuAD Open和HotpotQA上实现了最好的性能，这两个数据集分别作为我们的单跳和多跳开放域QA基准。 ? ? ? ?...，使用预先训练的语言模型(如BERT)实现了显著的性能改进。...为了解决效率问题，本文提出了一个解耦的上下文编码框架DC-BERT，它具有双重BERT模型:一个在线的BERT只对问题进行一次编码，一个离线的BERT对所有文档进行预编码并缓存它们的编码。 ? ?
ELMo的情况下，一个字符一个字符地处理。...因此，在处理文本以理解上下文时，体系结构必须存储文本的所有状态。这使得学习较长的文本序列(如句子或段落)变得困难，也使得训练的速度变慢。...这意味着输入序列不需要被分割成任意固定的长度，而是可以遵循自然的语言边界，如句子和段落。这有助于理解多个句子、段落和可能更长的文本(如冠词)的深层上下文。...这意味着您可以在这些模型的基础上构建自己的服务，并使用少量领域特定的数据对其进行快速培训。如何在您自己的生产环境中实现这些下游方法的一个很好的示例是将BERT作为服务提供的。 6....到2019年，将出现一种转变，即创建工具来更容易地对模型(如BERT)进行微调，以获得更小数量的领域特定数据。
Transformer 概要 问题动机 对话状态跟踪 (DST) 中一个重要但很少被解决的问题是动态 ontology（如电影、餐馆）和 unseen 的插槽值的可扩展性。...使用 BERT 作为对话上下文编码器，其上下文语言表示适合于可伸缩的 DST，以从其语义上下文中识别插槽值。...再者，使用 BERT 作为对话上下文编码器提供了以下优点。上下文化的单词表示法适合于从上下文模式中提取插槽值。...任务定义 作者提出的将 BERT 应用于可扩展 DST 类似于斯坦福问题回答数据集 (SQuAD) 任务。在 SQuAD 中，输入是一个问题和一个阅读段落。...如果阅读段落包含对问题的答案，则输出是该段落中的一段文本，由其跨度（开始和结束位置）表示。否则，该模型的输出应该是 unanswerable 的。
LAMBADA是一种针对叙述文本段落的语言建模任务，在给定几个句子的较多上下文时，对于人类来说很容易解决，但在仅给出一个句子的情况下，人类是很难解决的。...Tenney等人设计了一系列探测任务，以测试从ELMo/GPT/BERT获得的上下文表示在某些核心NLP pipeline上的表现如何，并发现上下文嵌入在语法任务（例如部分词性标记和解析）上有很大的改进...尽管这种设置下模型在有19%的目标词不在上下文中的测试用例中肯定会错误，但这样做仍然大大提高了性能，使得准确率达到了49%。...3.2模型 本文旨在测试语义结构的语言知识是否可以通过监督下的self-attention注入到现有模型中，以及该模型在LAMBADA任务上的性能是否可以与大规模预训练模型（如GPT-2）相匹配。...这受BIDAF++模型的启发，在双向注意层之后添加了一个标准的self-attention层，以帮助对多个段落进行推理。
ELMo的情况下，一个字符一个字符地处理。...因此，在处理文本以理解上下文时，体系结构必须存储文本的所有状态。这使得学习较长的文本序列(如句子或段落)变得困难，也使得训练的速度变慢。...这建立在原始转换器的基础上，并允许一次处理更长的输入序列。这意味着输入序列不需要被分割成任意固定的长度，而是可以遵循自然的语言边界，如句子和段落。...这有助于理解多个句子、段落和可能更长的文本(如冠词)的深层上下文。 通过这种方式，Transformer架构为新模型打开了一个全新的开发阶段。人们现在可以尝试训练更多的数据或不同类型的数据。...这意味着您可以在这些模型的基础上构建自己的服务，并使用少量领域特定的数据对其进行快速培训。如何在您自己的生产环境中实现这些下游方法的一个很好的示例是将BERT作为服务提供的。 6.
我们引入了一种自适应的预训练方法，通过反应相关的文本检索来找到一个与我们的目标任务在分布上更为相似的未标记数据的子空间。...整个注解过程中，第一轮注解耗时280-240小时，段落级准确率为89.3%，精炼阶段耗时40小时。最终的语料库包含329个段落，每个段落都有一个或多个反应的注释。...对于产物的提取，我们发现大多数产物可以从同一句子的上下文中推断出来，所以我们进行了句子级的标记，以找到一个给定段落的所有可能的产物。然而，角色的识别在某些情况下可能涉及跨句子的推理。...这就带来了额外的挑战，同时也带来了通过纳入潜在的外部领域知识 (如催化剂/试剂的字典) 或有效反应的化学约束 (如原子映射) 来进一步改进我们的模型的机会。 图11....从全局背景下提取的能力 我们的提取是基于有限的上下文范围 (即段落)，因此可能无法提取某些反应角色，而这些反应角色的推断需要全局性的上下文 (例如，完整的文件)。
你不会一次性交出整本书；你会把它分成句子和段落。类似地，BERT 需要将文本分解为称为标记的更小的单元。但这里有一个不同之处：BERT 使用 WordPiece 标记化。...Self-Attention：BERT 的超能力 想象一下阅读一本书并突出显示对您来说最重要的单词。自注意力就是这样，但是对于 BERT 来说。...这种多头方法帮助 BERT 捕获单词之间的不同关系，使其理解更丰富、更准确。 BERT 中的注意力：上下文魔法 BERT 的注意力不仅仅局限于单词之前或之后的单词。它考虑了两个方向！...这些权重显示了 BERT 对句子中不同单词的关注程度。 BERT 的注意力机制就像一个聚光灯，帮助它关注句子中最重要的内容。 BERT的训练过程 了解 BERT 如何学习是欣赏其功能的关键。...在 NSP 目标中，训练 BERT 来预测文本对中一个句子是否在另一个句子之后。这有助于 BERT 理解句子之间的逻辑联系，使其成为理解段落和较长文本的大师。
其行为是通过使用维基百科本身来学习的：使用精心收集的英文维基百科声明及其当前引用的语料库，作者训练（1）一个检索组件，将声明和上下文转化为符号和神经搜索查询，优化以在网络规模的语料库中找到候选引用；和（...然后，这个向量与Sphere中所有段落的向量编码进行匹配，返回最接近的段落。上下文和段落编码器被训练以使现有维基百科引用和证据对的上下文和段落向量尽可能相似。...密集段落检索是一种学习将查询和文档嵌入为低维密集向量的方法。密集段落检索器（DPR）的基本构建块是一个类似BERT的神经编码器，它处理一系列令牌并预测一个密集向量。...出于效率的原因，它在每个段落级别上操作，并将文档的验证分数计算为其每个段落分数的最大值。验证分数是由一个经过微调的BERT计算的，它使用连接的声明和段落作为输入。...作者发现，在超过80%的情况下，注释者更喜欢选定的段落，其中注释者间的一致性为0.27。最后，为了验证众包注释者的准确性，作者对超过100个未在维基百科引用中找到证据的案例进行了注释。
喜欢我们，点击上方AINLPer，关注一下，极品干货即刻送达！...SearchQA的每个问答上下文元组都带有额外的元数据。我们在SearchQA上进行人工评估，并测试了两种基本方法，一种是简单的单词选择，另一种是基于深度学习的。...我们发现：（1）在没有微调的情况下，BERT相比于传统的NLP方法包含了相关知识，但是传统NLP方法可以访问知识库；（2）BERT在基于监督基线的开放域问题回答方面也做得非常好，（iii）通过标准语言模型的预训练方法...然而，以往的工作是通过观察与独立训练实例相同的问题对应的段落来训练BERT，这可能会导致不同段落的答案得分存在不可比性。...为了解决这个问题，本文提出了一个多通道的BERT模型来对同一问题的所有段落的答案得分进行全局标准化，这种变化使得我们的QA模型能够通过使用更多的段落找到更好的答案。
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。...首先可以明确的是，BERT全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，名字中的每一个单词都有其意义，我们会在后面的段落一一介绍。...因此，它为第一句话和第二句话学习了独特的嵌入，以帮助模型区分它们。...BERT-As-Service 由于BERT需要大量代码以及许多安装包的支持，对普通用户而言直接运行BERT是不现实的，为此开源项目BERT-As-Service来帮助我们便捷的使用BERT。...你最好在其他任务上亲自实践一下BERT嵌入，并将你的结果分享到下面的评论区。 下一篇文章，我会在另外一个数据集上使用Fine-tune的BERT模型，并比较其性能。
可以利用预先训练的模型，如Word2Vec、GloVe或BERT来生成文本嵌入。这些模型已经在大量文本数据上进行了广泛的训练，并且已经获得了对单词及其关系的语义信息进行编码的能力。...RAGs利用文本嵌入来掌握输入查询的上下文并提取相关信息。 现在让我们尝试使用预训练的模型(如BERT)对输入查询进行标记和编码。这将查询转换为捕获其语义和上下文的数字表示形式。...令牌类型id(对于像BERT这样的模型):在多个片段的情况下，每个令牌属于哪个片段或句子。对于单句输入，所有令牌类型id通常设置为0。...我们下面的代码通过将文本嵌入和知识嵌入组合到单个嵌入空间中来集成文本嵌入和知识嵌入，然后根据查询和段落的组合嵌入之间的余弦相似度从知识库中检索相关段落。...输出显示相关的段落以及它们与查询的相似度得分。
id，以及此token在该doc中的上下文表示。...但是，由于我们要进行难负例采样，所以每次训练的时候我们都需要找到根据当前模型的表征结果去找到最接近的负例。...训每个batch都更新一遍索引是不可接受的。所以，只需要隔一段时间用最近的checkpoint更新一下索引即可。...3) CEDR （CEDR: Contextualized Embeddings for Document Ranking[5] ） 先使用BERT获得query和document中每个词的上下文表征...长文本处理方法： 由于BERT可接受的最长token长度为512，那么对于特别长的句子该如何解决呢？有两种简单的解决方法：段落分数聚合和段落表示聚合。
不同视角下的预训练语言模型对比 二.预训练语言模型的基础：特征抽取机制+语言模型的分类 三.单向模型回顾+内核机制探究 四.BERT的内核机制探究 五.BERT系列模型进展介绍 六.XLNET的内核机制探究...七.预训练语言模型的未来 一、不同视角下的预训练语言模型对比 Q1：从不同维度对比【预训练语言模型】 从特征抽取、预训练语言模型目标、BERT系列模型的改进方向、特征表示4个视角，对比预训练语言模型：...引入Masked Language Model(MLM)预训练目标，能够获取上下文相关的双向特征表示； 引入Next Sentence Prediction(NSP)预训练目标，擅长处理句子或段落的匹配任务...适合处理句子/段落的匹配任务；因此，在一些任务中可以构造辅助句（类似匹配任务）实现效果提升（如关系抽取/情感挖掘等任务）； 4....对于ELMO、GPT等预训练模型都是基于传统的语言模型（自回归语言模型AR），自回归语言模型天然适合处理生成任务，但是无法对双向上下文进行表征，因此人们反而转向自编码思想的研究（如BERT系列模型）；
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