确定NER任务的迁移学习策略 - 腾讯云开发者社区

第一章我们简单了解了NER任务和基线模型Bert-Bilstm-CRF基线模型详解&代码实现，这一章按解决问题的方法来划分，我们聊聊多任务学习，和对抗迁移学习是如何优化实体识别中边界模糊，垂直领域标注样本少等问题的...Github-DSXiangLi/ChineseNER中提供了bert_bilstm_crf_mtl多任务, 和bert_bilstm_crf_adv对抗迁移两个模型，支持任意NER+NER，CWS+NER...多任务学习以下Reference中1，2，3都是有关多任务学习来提升NER效果的，简单说多任务的好处有两个：引入额外信息：帮助学习直接从主任务中难以提取出的特征学到更通用的文本特征：多个任务都需要的信息才是通用信息...，不过个人认为在实际应用时直接使用的概率比较小，因为NER是token级别的分类任务，样本噪音对全局表现的干扰是比较大，不过用 confid(x) 作为主动学习的选择策略来筛选样本，让标注同学进行标注倒是一个可以尝试的思路...对抗迁移学习以上多任务学习还有一个未解决的问题就是hard和asymmmetry对共享参数层没有任何约束，在多任务训练时任务间的差异会导致带来信息增益的同时也带来了额外的噪音，抽取通用特征的同时也抽取了任务相关的私有特征

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MNIST上的迁移学习任务

在这里还是要特别推荐一下杨强老师的A Survey on Transfer Learning(2010)这篇文章，这篇文章的重要之处在于它确定了迁移学习问题的研究范式和话语体系，在这之后的迁移学习文章当中...所有实例对应的特征向量在特征空间存在一定的分布，特征空间的边缘概率分布函数可以描述特征向量在特征空间的分布情况。域的概念首先确定了特征空间的形态，其次确定了特征向量在特征空间中的分布形态。...迁移学习的不同设定（Different Settings of Transfer Learning）下图是论文中给出的迁移学习的分类方法和不同分类下的标签状态，根据源域和目标域，源任务和目标任务的差异将其划分成...理想的迁移实例与测试数据有着更为相同的特征空间分布。这一类的迁移学习问题属于归纳迁移学习问题，又因为源域和目标域上都有标签，且源任务和目标任务不同，所以又叫多任务学习。数据和实验：表1....由于源任务和目标任务不同，且源域和目标域相同且均有标签，所以这类深度迁移任务属于归纳迁移学习。数据和实验：表7. 参数迁移实验数据表8.

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成功实施云迁移策略的6项任务清单

为了确保组织内的所有人都意见一致，云迁移通常需要深入的推销讲解，说明包括成本、工具、安全性、管理和人力资源等的考量。要设计一个成功的云迁移策略，你的清单中应该包含以下6项任务。...1.考虑应用或数据虽然云迁移有着明显加强的灵活性和可扩展性，让它看起来像是个千载难逢的机会，但不是每个应用都适合移到云中。传统应用，关键任务的工作负载和敏感数据，例如信用卡信息，可能不适用于公有云。...可是，如果想要享受云计算的好处而又不损害关键任务的信息，企业可以使用私有云或混合云。考虑每个应用所使用的资源量也是很重要的。公有云是个多租户环境，这代表了应用之间会分享资源。...尽管混合云提供两种云的好处，一个通过业务流程协调的私有云和公有云服务的组合，但性能问题还是会出现，如延迟和依赖。 4.管理和安全的反思云迁移通常会影响组织的管理策略。...6.制定你的云迁移策略一旦你考虑完数据、成本、安全和云到云迁移的挑战后，是时候提出一个迁移的具体实施计划。这个计划中重要的一面是决定对于本地技术的遗留产物如何处理。

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【NLP】综述|少量标注数据下的命名实体识别研究

面向少量标注数据的NER方法分类基于规则、统计机器学习和深度学习的方法在通用语料上能取得良好的效果，但在特定领域、小语种等缺乏标注资源的情况下，NER 任务往往得不到有效解决。...图1 1995年-2019年四种方法的使用情况基于数据增强的NER方法数据增强的方法即：在少量数据集训练模型导致过拟合时，通过样本选择、权重调整等策略以创建高质量样本集，再返回分类器中迭代学习，...其中，样本选择是数据增强式 NER 的核心模块，它通过一定的度量准则挑选出置信度高、信息量大的样本参与训练，一种典型的思路为主动学习采样，例如 Shen 等利用基于“不确定性”标准，通过挖掘实体内蕴信息来提高数据质量...整体而言，在处理 NER 任务时良好的语义空间结合深度模型将起到不错的效果，在迁移过程中模型层次的选择和适应是难点。...基于特征变换的NER方法在面向少量标注数据 NER 任务时，我们希望迁移领域知识以实现数据的共享和模型的共建，在上文中我们从模型迁移的角度出发，它们在解决领域相近的任务时表现良好，但当领域之间存在较大差异时

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ICML2018见闻 | 迁移学习、多任务学习领域的进展

今年的 ICML 有三个讨论会都重点讨论了迁移学习和多任务学习。...可行的三种方法有迁移学习、多任务学习（从技术角度来讲，这个方法是一种类似领域自适应的迁移学习，但在本文中我会将它们看作不同的方法来讨论）以及半监督学习。...通过迁移学习，我们固定网络的浅层和中间层，只对深层特别是新类别进行微调。多任务学习：假设我们有任务 T1、T2、T3 ......Tn；这些任务同时进行训练，例如：训练一个同时做情绪分类和命名实体识别的多任务网络。这是迁移学习的形式之一，因为从本质上来看，训练过程中你是在进行知识的迁移。...由于多任务学习始终高度依赖于模型本身，所以近期元学习的趋势更加偏向于找到一种“与模型无关”的解决方法。无论在什么产业或领域，迁移学习和多任务学习都是非常重要的工具。

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强化学习(十六) 深度确定性策略梯度(DDPG)

PG(Policy Gradient)我们在强化学习(十三) 策略梯度(Policy Gradient)里已经讨论过。...确定性策略是和随机策略相对而言的，对于某一些动作集合来说，它可能是连续值，或者非常高维的离散值，这样动作的空间维度极大。...如果我们使用随机策略，即像DQN一样研究它所有的可能动作的概率，并计算各个可能的动作的价值的话，那需要的样本量是非常大才可行的。于是有人就想出使用确定性策略来简化这个问题。　　　　...作为随机策略，在相同的策略，在同一个状态处，采用的动作是基于一个概率分布的，即是不确定的。...即作为确定性策略，相同的策略，在同一个状态处，动作是唯一确定的，即策略变成$$\pi_{\theta}(s) = a$$ 2.

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入门 | 迁移学习在图像分类中的简单应用策略

对深度网络的再利用正影响着学界和业界的走向。本文介绍了迁移学习的基本概念，以及使用迁移学习的策略。本文使用 PyTorch 代码在多个数据集中进行了实验。...迁移学习是一种机器学习技术，允许在特定的数据集上再利用已训练的卷积神经网络（CNN），并将其调整或迁移到其他数据集。之所以要复用已经训练的 CNN，是因为训练时间太长。...迁移学习策略总体而言，迁移学习有两种策略，不过我还没有看到关于命名的最终一致意见。...大多数深度学习库都提供在 ImageNet 上预训练的 CNN 模型。在下图中，我们可以看到上述提到的两种迁移学习策略。...随着任务性质差异的增加，可迁移性的差距会逐渐增长。最终他们发现，通过权重迁移进行网络初始化，而非从零权重开始训练，能够提高泛化性能。

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专家对云迁移策略的建议

所以我认为一些行业和企业的领导者已经意识到其策略并不是云优先。AWS、Azure和谷歌云的云计算业务每年分别增长40%、50%和60%，这都是有原因的。...从结果的角度来看，企业可以做正确的事。然后，将云计算分解为基础设施和应用程序两个方面。因此企业需要一个应用程序策略，还需要一个基础设施策略。...然后从本质上来说，很多企业已经设置了正确的策略，然后可以使用正确的策略继续为应用程序分配这些工作负载。...所以我认为企业根据他们的策略来考虑采用服务和工具，如果要使用多云，那么需要考虑一下可以针对这些云平台进行调配的单一控制平台，可以表明这些云平台工作负载的状态。这样一来，企业不必构建多个不同的团队。...但要踏上云计算之旅，企业需要用正确的策略和方式，以及获得合作伙伴的帮助，因此希望企业不要错过这个机会。” （来源：企业网D1net）

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主动学习（Active Learning）概述、策略和不确定性度量

主动学习是一种学习算法可以交互式查询用户(teacher 或 oracle)，用真实标签标注新数据点的策略。主动学习的过程也被称为优化实验设计。...主动学习是一种策略/算法，是对现有模型的增强。而不是新模型架构。主动学习容易理解，不容易执行。...主动学习的策略有很多论文介绍了多种如何确定数据点以及如何在方法上进行迭代的方法。本文中将介绍最常见和最直接的方法，因为这是最简单也最容易理解的。...通过这种委员会可的模式以克服一个单一模型所能表达的限制性假设（并且在任务开始时我们也不知道应该使用什么假设）。不确定性度量识别接下来需要标记的最有价值的样本的过程被称为“抽样策略”或“查询策略”。...有很多种不同的采样策略，例如不确定性抽样，多样性采样，预期模型更改…，在本文中，我们将仅关注最常用策略的不确定性度量。

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主动学习（Active Learning）概述、策略和不确定性度量

主动学习是一种学习算法可以交互式查询用户(teacher 或 oracle)，用真实标签标注新数据点的策略。主动学习的过程也被称为优化实验设计。...主动学习是一种策略/算法，是对现有模型的增强。而不是新模型架构。...主动学习的策略有很多论文介绍了多种如何确定数据点以及如何在方法上进行迭代的方法。本文中将介绍最常见和最直接的方法，因为这是最简单也最容易理解的。...通过这种委员会可的模式以克服一个单一模型所能表达的限制性假设（并且在任务开始时我们也不知道应该使用什么假设）。不确定性度量识别接下来需要标记的最有价值的样本的过程被称为“抽样策略”或“查询策略”。...有很多中不同的采样策略，例如不确定性抽样，多样性采样，预期模型更改…，在本文中，我们将仅关注最常用策略的不确定性度量。

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第三章 2.7-2.8 多任务学习迁移学习

2.7 迁移学习 Transfer Learninig 神经网络可以从一个任务中习得知识,并将这些知识应用到另一个独立的任务中.例如:你已经训练好一个能够识别猫的系统,你利用这些知识或者这些知识的部分去完成更好的...当任务 A 和任务 B 都有相同的输入 X 时,迁移学习是有意义的....当任务 A 的数据比数据 B 多得多时,迁移学习意义更大. 所有这些假设的前提都是,你希望提高任务 B 的性能....如果你觉得任务 A 的低层次特征,可以帮助任务 B 的学习,那迁移学习更有意义一些. 2.8 多任务学习 Multi-task learning 在迁移学习中,你的步骤是串行的,你从任务 A 里学到知识然后迁移到任务...一般来说, 迁移学习比多任务学习运用更多 ,但是在计算机视觉-物体检测中有大量应用到多任务学习,并且比分别训练不同的神经网络检测物体效果更好.

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在线系统数据服务的迁移策略

成都办公室的张耀丹是去年毕业的，只是他的职业生涯一开始就面对一个复杂的遗留系统。好在遗留系统的复杂并没有让他退却，而是从中学习到了解决遗留系统的思考之道。他写了篇《在线系统数据&服务的迁移策略》。...当需要在正在运行的在线系统中进行数据或服务的迁移时，有很多问题需要考虑，如何设计迁移策略以保证数据正确迁移，如何处理系统间的依赖，如何保证服务持续可用等等。...本文将从一个服务提供者的角度，讨论如何进行数据迁移才能保证对外提供的服务接口前后一致且持续可用，实现对于客户端的无缝迁移。...图2：加密后的调用我们的目标是从图1转换成图2，数据的迁移肯定是不能一下子就完成的，那么我们就需要一步一步的去实现这样的DAO调用的转换。 Step 0：现有系统接口。...上线运行一段时间后，当确保password列中的数据已经完全正确迁移并且没有其他的程序依赖与它，便可以将这一列移除了。CompositeUserDAOImpl中将只调用加密数据的DAO。

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成功迁移到云端的6个策略

如今越来越多组织将在云端开展业务，那么如何迁移到云端？虽然条条大路通罗马，但有些道路更加复杂和曲折。本文分享了组织成功进入云端的6个策略。选择迁移策略很大程度上取决于组织希望实现的目标。...因此，组织需要明确进行云迁移的目的，并选择最适合自己的策略。策略1：提升并转移提升并转移这个想法很简单：组织将其现有的内部部署系统移动到云平台上，只需要尽可能少的更改。...组织的投资组合可能会从重构策略中获得更大的收益。策略4：保留云迁移并非所有系统都必须迁移。有些系统和应用程序在数据中心运行得很好，可以稍后再迁移，也可以在将来退役。...虽然开发软件成本很高，但采用成熟的云计算应用程序可以节省时间、精力和费用。哪种云迁移策略更加适合? 并没有哪一种云迁移策略适合所有的组织。每个组织都有不同的目标和需求。组织需要选择最适合自己的策略。...行业专家Bert Ertman撰写的一份有关云迁移的白皮书，回答了以下问题：云平台拥有什么承诺？它有什么陷阱？可以使用哪些迁移策略？需要哪些人？何时需要？如何规划云迁移？

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程序员该如何确定任务的排期？

所谓定任务的排期其实就是预估完成一个任务所需要的时间，简而言之就是给你一个活，你预估下需要多长时间可以搞定。...非自主排期，就是上面定一个期限，必须在这个期限内完成任务，排期要基于这个期限确定。...自主排期也分2种情况，一种是自己比较熟悉的任务（属于重复劳动），这种不用说了，就参考之前任务的进度确定排期；另一种是完成任务需要用到新技术（涉及新的领域、新的技术栈），这个时候先别着急定排期，先花时间对任务所涉及的技术栈...（新技术）做下调研，咨询一下相关同事（参考一下别人的排期），看看同事能不能分享一些现成的方案，再结合自己的学习能力做下评估。...如果 PM 增加或者变更了需求，带来了工作量的增加，这个时候要主动提出来，要求增加排期。非紧急的情况下，建议排期要留有一定的弹性，给自己留一些优化和学习的时间，这是双赢。

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迁移学习中的负迁移：综述

本文从源数据质量、目标数据质量、域差异和集成算法四个方面对近100种对抗NT的方法进行了分类和回顾，填补了这一空白。本文也讨论了相关领域的NT，如多任务学习、多语言模式和终身学习。...今天介绍的是华中科技大学伍冬睿教授团队关于迁移学习中的负迁移领域进行的一个综述。...虽然这篇综述的主要内容讲述的是迁移学习与负迁移的研究进展，然而将迁移学习应用于脑机接口、脑电数据处理时也必须考虑到训练和测试样本往往来自不同分布的问题。...关于脑机接口中的迁移学习综述可以查看：《华中科技大学伍冬睿教授：非侵入式脑机接口中的迁移学习综述（2016-2020）》、《伍冬睿教授：脑机接口中迁移学习的完整流程》、《脑机接口中的流形嵌入知识迁移学习...然而，迁移学习并不总是有效的，除非其基本假设都得到满足：源域和目标域的学习任务相似或相关；源域和目标域数据分布比较接近；存在一个源域和目标域同时适用的模型。

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《攻克新兴领域实体识别难题，NER技术突围之路》

在自然语言处理（NLP）的广阔领域中，命名实体识别（NER）作为一项基础且关键的任务，旨在从文本中精准识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。...而且，新兴领域的文本往往具有独特的语言风格和上下文语境，与通用领域大相径庭，进一步增加了识别难度。数据增强：扩充有限数据针对新兴领域数据匮乏的问题，数据增强是一种有效的策略。...虽然数据增强能在一定程度上缓解数据不足，但也存在局限性，如回译可能引入语义偏差，同义词替换对于专业性极强的新兴术语效果不佳。迁移学习：借鉴成熟知识迁移学习在新兴领域NER中发挥着重要作用。...不过，迁移学习的效果依赖于源领域与目标新兴领域的相关性，若差异过大，迁移效果会大打折扣。多模态融合：拓展信息维度随着技术发展，多模态数据在NER中得到应用。...通过数据增强、迁移学习、多模态融合和领域自适应等技术的不断探索与融合，我们有望攻克这一难题，让NER技术在新兴领域发挥更大的作用，为新兴领域的信息抽取、知识图谱构建等任务奠定坚实基础，推动自然语言处理技术在更多前沿领域的应用与发展

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探索无监督域自适应，释放语言模型的力量：基于检索增强的情境学习实现知识迁移

同时在无监督域自适应任务中，如何充分利用情境学习的优势进行知识迁移仍然是一个开放性问题。...这里采用了两种任务损失函数：（1）上下文任务损失，用于学习任务特征，预测标签值y；（2）上下文语言建模损失，用于学习目标域的分布。通过优化这两个损失函数，模型可以在目标域中实现知识迁移。...如上图所示，显示了 NER 任务上仅编码器模型的训练过程概述，MLM 目标会鼓励编码器学习与源域无法区分的目标分布。...该框架通过检索目标域的相似示例作为上下文，结合任务损失和领域适应损失进行情境学习，以实现知识迁移。实验采用了多个源域和目标域的数据集，包括命名实体识别（NER）和情感分析（SA）任务。...首先，可以进一步研究不同的上下文学习策略，以进一步提高语言模型的领域适应能力。其次，可以考虑在不同任务和领域之间进行联合训练，以进一步提升模型的泛化性能。

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【强化学习】深度确定性策略梯度算法(DDPG)详解（附代码）

DDPG算法详细介绍深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient、DDPG）算法是一种基于深度强化学习的算法，适用于解决连续动作空间的问题，...它结合了确定性策略和深度神经网络，是一种模型无关的强化学习算法，属于Actor-Critic框架，并且同时利用了DQN和PG（Policy Gradient）的优点。...利用确定性策略: 与随机策略不同，DDPG输出的是每个状态下一个确定的最优动作。结合目标网络: 使用延迟更新的目标网络，稳定了训练过程，避免了过大的参数波动。...[Python] DDPG算法实现下面给出了DDPG（深度确定性策略梯度）算法的完整Python实现。该实现包括Actor-Critic架构、缓冲区和目标网络等。...目标网络则类似于赛车手的长期目标，比如平稳驾驶，而不是今天开得快、明天开得慢。应用场景机器人运动控制（机械臂、无人机）自动驾驶中的连续控制任务游戏中的复杂策略设计

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哈工大教授车万翔：基于迁移学习的任务型对话系统

然后，这项结果传递给下一个步骤，即对话的管理。第一步是状态跟踪，第二步是策略优化，这些都涉及知识库以及一些API的调用。...传统的方法针对一个任务训练一个模型，而迁移学习是针对一些原任务共同训练一个模型，再将学到的知识直接迁移到目标任务，从而使用少量标注数据达到不错的效果。...得益于深度学习强大的表示能力，迁移学习方法在很多任务上取得了很好的效果。 ?...一个典型的归纳式迁移学习的预训练范式就是以BERT代表的深度学习预训练语言模型。除此之外，还包括多任务学习、以及跨领域和跨语言的迁移学习。 ? 下面分别介绍在这三个方向近期的工作。...3 跨任务、跨领域和跨语言的迁移学习 1. 多任务学习对话系统中自然语言理解这部分包括领域识别、意图识别、语义槽填充的任务，三者不能同时进行学习。 ?

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【深度学习】迁移学习中的领域转移及迁移学习的分类

其思想是将模型在源域中学习到的知识和特征表示转移到目标域中完成任务，减少所需的数据量，提高模型在目标域中的精度和效率。基于不同类型域转移的特点和标记数据的可及性，开发了不同的迁移技术。...迁移学习技术的分类基于微调的迁移学习基于微调的TL (FTL)是深度神经网络(DNN)的一种流行TL技术，已广泛应用于各种遥感应用(Gadiraju和Vatsavai, 2020;Wang等人，2018b...根据学习策略的不同，FSL方法可以进一步分为四种类型(Wang et al.， 2020;Yang et al.， 2022)，包括基于数据的FSL、基于度量的FSL、基于优化的FSL和基于模型的FSL...基于特征对齐策略，UDA方法大致可分为基于转换的方法、基于差异的方法、基于对抗的方法和基于生成的方法(Kouw和Loog, 2019;Wang and Deng, 2018)。...最后，当没有合适的源域并且有大量未标记的数据可用时，最好使用SSL。此外，混合迁移学习(HTL)结合了两种或多种不同的迁移学习方法，在某些条件下可能是一种有效的技术。

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中文NER的那些事儿2. 多任务，对抗迁移学习详解&代码实现

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