我们在多个中文数据集上得到了较好的结果，覆盖了句子级到篇章级任务。同时，我们对现有的中文预训练模型进行了对比，并且给出了若干使用建议。我们欢迎大家下载试用。...近期，谷歌发布了基于全词覆盖（Whold Word Masking）的BERT预训练模型，并且在SQuAD数据中取得了更好的结果。...在长文本建模任务上，例如阅读理解、文档分类，BERT和BERT-wwm的效果较好。 如果目标任务的数据和预训练模型的领域相差较大，请在自己的数据集上进一步做预训练。...总结 我们发布了基于全词覆盖的中文BERT预训练模型，并在多个自然语言处理数据集上对比了BERT、ERNIE以及BERT-wwm的效果。...实验结果表明，在大多数情况下，采用了全词覆盖的预训练模型（ERNIE，BERT-wwm）能够得到更优的效果。
BERT 的开发分为两个步骤。你可以下载在步骤 1 中预训练过的模型（在无标注数据上训练过）；只需考虑针对步骤 2 进行调整。...这一领域很快认识到，使用在大规模文本数据上预训练后的词嵌入是一个很棒的思路，而不是在通常很小的数据集上与模型一起训练词嵌入。...因此，人们就可以下载词以及使用 Word2Vec 或 GloVe 预训练后生成的词嵌入了。下面是词「stick」的 GloVe 嵌入示例（嵌入向量大小为 200）： ?...和 ELMo 一样，你也可以使用预训练后的 BERT 来创建语境化的词嵌入。然后你可以将这些嵌入输入你已有的模型——论文表明，在命名实体识别等任务上，该过程得到的结果并不比微调 BERT 差很多。...哪种向量最适合用作语境化嵌入？我认为这取决于具体任务。这篇论文考察了 6 种选择（对比得到了 96.4 分的微调模型）： ?
你可以这样理解，实质上这样理解也很方便。 词嵌入的新时代〜 BERT的开源随之而来的是一种词嵌入的更新。到目前为止，词嵌入已经成为NLP模型处理自然语言的主要组成部分。...这样的做法，我们可以使用大量的文本数据来预训练一个词嵌入模型，而这个词嵌入模型可以广泛用于其他NLP的任务，这是个好主意，这使得一些初创公司或者计算资源不足的公司，也能通过下载已经开源的词嵌入模型来完成...机制让模型的预训练参数得到更好的利用。...ELMo一样，你可以使用预选训练好的BERT来创建语境化词嵌入。...然后你可以将这些嵌入提供给现有的模型。 哪个向量最适合作为上下文入？我认为这取决于任务。
备受期待的谷歌BERT的官方代码和预训练模型可以下载了，有没有同学准备一试： Github地址： https://github.com/google-research/bert TensorFlow code...and pre-trained models for BERT https://arxiv.org/abs/1810.04805 BERT Introduction BERT, or Bidirectional...What is BERT?...Using BERT has two stages: Pre-training and fine-tuning....更多请点击参考官方github: https://github.com/google-research/bert
你可以这样理解，实质上这样理解也很方便。 词嵌入的新时代 BERT的开源随之而来的是一种词嵌入的更新。到目前为止，词嵌入已经成为NLP模型处理自然语言的主要组成部分。...这样的做法，我们可以使用大量的文本数据来预训练一个词嵌入模型，而这个词嵌入模型可以广泛用于其他NLP的任务，这是个好主意，这使得一些初创公司或者计算资源不足的公司，也能通过下载已经开源的词嵌入模型来完成...ELMo通过下图的方式将hidden states（的初始的嵌入）组合咋子一起来提炼出具有语境意义的词嵌入方式（全连接后加权求和） ULM-FiT：NLP领域应用迁移学习 ULM-FiT机制让模型的预训练参数得到更好的利用...ELMo一样，你可以使用预选训练好的BERT来创建语境化词嵌入。...然后你可以将这些嵌入提供给现有的模型。 哪个向量最适合作为上下文嵌入？我认为这取决于任务。
二、简介 随着机器学习和深度学习的发展，各种预训练模型 (Pre-Training Model, PTM) 相继问世，目前已经证明在大型无标签数据库中学习的PTMs可以学习到通用普适的特征表示从而对下游任务有所帮助...训练流程 1、首先，中心词的嵌入是通过取字符n-grams的向量和整个词本身来计算的。后面是针对中心词进行优化的，要使得中心词与上下文单词在某个语言特征空间中尽可能相近。 ?...对于目标任务的训练，一个新的/在预训练中没见过的序列通过embedding层得到各个词的word vectors，然后输入到预训练好的Encoder，得到的输出就是上下文的向量，这也是CoVe属于Contextual...CoVe 更侧重于如何将现有数据上预训练得到的表征迁移到新任务场景中，这个预训练得到的encoder的信息其实就是一种语境化或者上下文相关的信息。...CoVe 是在监督数据上进行的预训练，是监督学习预训练的典型代表，目前流行的预训练任务都是自监督的，如BERT。
目前在NLP领域，出彩的预训练模型的新工作，几乎都是基于BERT的改进，前面我们就介绍了XLNET。今天我来介绍一个更新的工作，相比于BERT，它更轻量，效果也要好。...大体来说，上述预训练模型确实都基于BERT了做了一些改进，在模型结构、训练模式等方面都有一些创新。但是大部分的预训练模型也有一个共通的“特点”，即模型相对“笨重”，预训练成本高。...因此，他们认为，词嵌入的维度可以不必与隐藏层的维度一致，可以通过降低词嵌入的维度的方式来减少参数量。假设词表的大小为V，词嵌入的维度为E，隐藏层的维度为H。...BERT的情况是，E=H；ALBERT的方案是，将E降低，在词嵌入和隐藏层之间加入一个project层，连接两个层。我们来分析一下，两种情况嵌入层的参数量。...如上图所示，展示了ALBERT与BERT不同大小模型的参数量及其在各个数据集的效果。 从上面的结果，可以得到一个基本的结论，相比于BERT，ALBERT能够在不损失模型性能的情况下，显著的减少参数量。
一、预训练方法发展 基于词嵌入的预训练方法 2003年，Bengio等人提出了神经语言模型（Neural Network Language Model）[1]神经语言模型在训练过程中，不仅学习到预测下一个词的概率分布...，同时也得到了一个副产品：词嵌入表示。...相比随机初始化的词嵌入，模型训练完成后的词嵌入已经包含了词汇之间的信息。...基于语言模型的预训练方法 词嵌入本身具有局限性，最主要的缺点是无法解决一词多义问题，不同的词在不同的上下文中会有不同的意思，而词嵌入对模型中的每个词都分配了一个固定的表示。...另外的思路是，不是改造预训练的模型，而是将庞大的预训练模型进行压缩，比如近期的alBERT，通过共享参数、引入单独的词嵌入层维度来减少BERT的参数。最终性能也登上GLUE第一（刚刚被T5超过）。
其主要局限在于标准语言模型是单向的，这限制了可以在预训练期间使用的架构类型。...(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。)...为了缓解这个问题，我们并不总是用实际的[MASK]词块替换“遮蔽”单词。相反，训练数据生成器随机选择15％的词块，例如，在句子：我的狗是毛茸茸的，它选择毛茸茸的。...我的狗是[MASK] 10％的时间：用随机词替换遮蔽词，例如，我的狗是毛茸茸的！我的狗是苹果 10％的时间：保持单词不变，例如，我的狗是毛茸茸的！我的狗毛茸茸的。...GPT使用一种句子分隔符([SEP])和分类符词块([CLS])，它们仅在微调时引入；BERT在预训练期间学习[SEP]，[CLS]和句子A/B嵌入。
“随着BERT在NLP各种任务上取得骄人的战绩，预训练模型在不到两年的时间内得到了很大的发展。BERT和Open-GPT等预训练语言模型的引入，使整个自然语言研究界发生了革命性的变化。...这样，我们不仅可以减少输入函数的维数（这有助于避免过拟合），而且还可以捕获每个单词的内部含义。 但是，由于每个单词在词嵌入中仅被赋予固定的数值矢量，因此词嵌入无法捕获单词在文本中的上下文含义。...例如，考虑“苹果”一词，句子“我吃了一个苹果”和“我买了一个苹果电脑”。显然，“ 苹果”一词代表完全不同的含义，而词嵌入技术却无法捕捉到这种语义的差别。 ?...在预训练语言模提出型之前，建模人员通常采用以下策略，首先，他们在词嵌入之上训练了语言模型，通常采用CNN或LSTM的形式，并固定单词嵌入，在训练过程收敛之后，再将词嵌入微调训练几个时期，实验结果显示出该策略可以提高整体预测精度...如果将预训练语言模型视为词嵌入的增强版本，那么可以类似的提高训练效果的算法，更具体地说，就是首先在预训练语言模型之上训练上层神经网络直到某个收敛点，然后联合训练整个神经网络（包括预训练语言模型），这会进一步改善结果
不过就我本人做过的很多实验来看，后者效果是比前者好的，但是问题在于，很多预训练模型特别大，经常11G的显存都不够，所以不得不采用前一种方法 Combination of Features 我们知道BERT...肖涵在 Github 上创建了一个名为 bert-as-service 的开源项目，该项目旨在使用 BERT 为您的文本创建单词嵌入。...他尝试了各种方法来组合这些嵌入，并在项目的 FAQ 页面上分享了一些结论和基本原理 肖涵的观点认为： 第一层是嵌入层，由于它没有上下文信息，因此同一个词在不同语境下的向量是相同的 随着进入网络的更深层次...，单词嵌入从每一层中获得了越来越多的上下文信息 但是，当您接近最后一层时，词嵌入将开始获取 BERT 特定预训练任务的信息（MLM 和 NSP） 使用倒数第二层比较合理 Why Pre-train Models...ELECTRA训练效果很惊人，在相同的预训练量下，GLUE上的分数比BERT要好很多，而且它只需要1/4的运算量就可以达到XLNet的效果 T5 ?
、GPT、BERT、XLNet、ALBERT等动态的预训练模型延伸。...与静态的词嵌入不同，ELMo除提供临时词嵌入之外，还提供生成这些词嵌入的预训练模型，所以在实际使用时，EMLo可以基于预训练模型，根据实际上下文场景动态调整单词的Word Embedding表示，这样经过调整后的...ELMo整体模型结构如下： ELMo的优点： 实现从单纯的词嵌入（Word Embedding）到情景词嵌入（Contextualized Word Embedding）的转变； 实现预训练模型从静态到动态的转变...BERT BERT预训练模型很好的解决了并发以及大规模训练语料库下的性能问题。BERT的整体架构如图所示，它采用了Transformer中的Encoder部分。...小结 基于Transformer的Encoder模块得到BERT预训练模型，基于Transformer的Decoder得到GPT系列预训练模型。
ULMFiT Transformer 谷歌的BERT Transformer-XL OpenAI的GPT-2 词嵌入NLP模型 ELMo Flair 其他预训练模型 StanfordNLP 多用途NLP...该方法对预训练语言模型进行微调，将其在WikiText-103数据集（维基百科的长期依赖语言建模数据集Wikitext之一）上训练，从而得到新数据集，通过这种方式使其不会忘记之前学过的内容。 ?...此外，BERT可以进行多任务学习，也就是说，它可以同时执行不同的NLP任务。 BERT是首个无监督的、深度双向预训练NLP模型，仅使用纯文本语料库进行训练。...在发布时，谷歌称BERT进行了11个自然语言处理（NLP）任务，并产生高水平的结果，这一壮举意义深远！你可以在短短几个小时内（在单个GPU上）使用BERT训练好自己的NLP模型（例如问答系统）。...在StanfordNLP中打包的所有预训练NLP模型都是基于PyTorch构建的，可以在你自己的注释数据上进行训练和评估。
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。...假如词向量的维度是 512，那么语言模型的参数数量，至少是 512 * 50万 = 256M 模型参数数量这么大，必然需要海量的训练语料。从哪里收集这些海量的训练语料？...，就能猜得到这篇文章会讲哪些内容。...因此，预训练的BERT表示可以通过一个额外的输出层进行微调，适用于广泛任务的最先进模型的构建，比如问答任务和语言推理，无需针对具体任务做大幅架构修改。...论文作者认为现有的技术严重制约了预训练表示的能力。其主要局限在于标准语言模型是单向的，这使得在模型的预训练中可以使用的架构类型很有限。
其次，BERT是在大量的未标注文本上预训练得到，包括整个Wikipedia（有25亿单词）和图书语料库（8亿单词）。 预训练这一步对BERT来讲是至关重要的。...——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。...ELMo是对语言多义性问题提出的解决方案——针对那些在不同上下文中具有不同含义的单词。 从训练浅层前馈网络（Word2vec）开始，我们逐步过渡到使用复杂的双向LSTM结构来训练词嵌入。...这意味着同一单词根据其所在的上下文可以具有多个ELMO嵌入。 从那时起，我们开始注意到预训练的优势将使其在NLP任务中发挥重要作用。 ?...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。
, BERT），其主要思想是：采用 Transformer 网络 [2] 作为模型基本结构，在大规模无监督语料上通过掩蔽语言模型和下句预测两个预训练任务进行预训练（Pre-training），得到预训练...输入层包括词嵌入（token embedding）、位置嵌入（position embedding）段嵌入（segment embedding），并将三者相加得到每个词的输入表示。...第二个预训练任务下句预测（NSP）任务的主要目标是：根据输入的两个句子 A 和 B，预测出句子 B 是否是句子 A 的下一个句子。 经过预训练的 BERT 模型可以用于下游的自然语言处理任务。...通过在大规模无监督语料上的预训练，BERT 模型可以引入丰富的先验语义知识，为下游任务提供更好的初始化，减轻在下游任务上的过拟合，并降低下游任务对大规模数据的依赖。...图 4 融合槽位特征的意图识别模型 首先，我们使用预训练 BERT 模型编码 Query 文本，得到融合了预训练先验知识的文本向量 Q。 接着，我们将槽位标签进行嵌入，得到槽位嵌入 ES。
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。...假如词向量的维度是 512，那么语言模型的参数数量，至少是 512 * 50万 = 256M 模型参数数量这么大，必然需要海量的训练语料。从哪里收集这些海量的训练语料？...因此，预训练的BERT表示可以通过一个额外的输出层进行微调，适用于广泛任务的最先进模型的构建，比如问答任务和语言推理，无需针对具体任务做大幅架构修改。...论文作者认为现有的技术严重制约了预训练表示的能力。其主要局限在于标准语言模型是单向的，这使得在模型的预训练中可以使用的架构类型很有限。...训练BERT模型 bert -c data/corpus.small -v data/vocab.small -o output/bert.model 语言模型预训练 在原论文中，作者展示了新的语言训练模型
「现代的」词嵌入技术首先在神经网络语言模型（NNLM）中被提出。Collobert 等人说明在未标记数据上预训练的词嵌入可以显著地改进许多 NLP 任务。...Word2vec 是一种最流行的这些模型的实现，它让 NLP 领域的各种任务都可以使用预训练的词嵌入。...此外，GloVe 也是一种被广泛使用的获取预训练词嵌入的模型，它是根据一个大型语料库中全局词共现的统计量计算而来的。...尽管研究人员已经证实了预训练词嵌入在 NLP 任务中是有效的，但它们与上下文无关，并且大多数是通过浅层模型训练而来。当它们被用于下游任务时，仍然需要从头开始学习整体模型中的其余部分。...在论文「Revealing the Dark Secrets of BERT」中，为了评价预训练 BERT 对于整体性能的影响，作者考虑了两种权值初始化方式：预训练 BERT 权值，以及从正态分布中随机采样得到的权值
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