最近谷歌研究人员通过新的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，这在自然语言处理学界以及工业界都引起了不小的热议。...从图中可以看到经过两层的双向操作，每个位置上的输出就已经带有了原本这个位置上的词的信息了。这样的“窥探”会导致模型预测词的任务变得失去意义，因为模型已经看到每个位置上是什么词了。...尽管模型最终还是会看到所有位置上的输入信息，但由于需要预测的词已经被特殊符号代替，所以模型无法事先知道这些位置上是什么词，这样就可以让模型根据所给的标签去学习这些地方该填的词了。...当然，由于一次输入的文本序列中只有部分的词被用来进行训练，因此BERT在效率上会低于普通的语言模型，作者也指出BERT的收敛需要更多的训练步数。...这个任务的目标也很简单，就是预测输入BERT的两端文本是否为连续的文本，作者指出引入这个任务可以更好地让模型学到连续的文本片段之间的关系。
总的来说，NLP分为五大类无数小类，虽然种类繁多，却环环相扣。无论我们一开始学习的是什么方向，当做过的东西越来越多，学习范围越来越大的时候，总可以形成闭环。...这一次，我们从教机器做阅读理解题起航，介绍用火到“出圈”的Bert和常见数据集入手NLP的整体流程。 ? NLP五大类别 从机器阅读理解起步 什么是机器阅读理解？形式就像下图： ?...Bert的所做的就是，输入一个句子，基于任务然后吐出来一个基于训练任务的词向量(embedding)。 知道Bert是什么，那么下面就介绍一下Bert在原论文中的两种训练方式。...输入两句话，然后Bert输出的是单词的embedding(词向量)。这时从图中可以看出，有两个特殊的输入单词———SEP和CLS。SEP这个单词的意思就是告诉Bert，左右的两个句子是分开的。...当我将文章和问题输入给Bert之后，将Bert输出的Embedding(词向量)接入到一个阅读理解任务的模型中(这个模型可以先忽略，对于Bert来说，不同的任务会不同的模型来辅助)。
认为，如果语言模型能够通过完形填空的形式预测出正确三元组则表明其学习到了这个知识。...16类关系 SQuDA：本文从中选取305个与上下文无关的问题，并把问题形式转成完形填空形式。...CWR）在广泛的NLP任务中取得良好的性能，表明它们编码了必要的知识。...Phrasal Syntax 先前的对LSTM语言模型的研究表明其能够捕获短语级别的知识信息，那么对于BERT这种模型又是怎么样的呢？作者设计实验，给定一个输入序列 ?...Compositional Structure 作者使用Tensor Product Decomposition Network(TPDN)来探索BERT模型学习到的组合结构信息，发现通过注意力机制可以学习到输入的树形结构
BERT的发布是这个领域发展的最新的里程碑之一，这个事件标志着NLP 新时代的开始。BERT模型打破了基于语言处理的任务的几个记录。...BERT 开发的两个步骤：第 1 步，你可以下载预训练好的模型（这个模型是在无标注的数据上训练的）。然后在第 2 步只需要关心模型微调即可。 你需要注意一些事情，才能理解 BERT 是什么。...7.1 回顾词嵌入 单词不能直接输入机器学习模型，而需要某种数值表示形式，以便模型能够在计算中使用。...ELMo LSTM 会在一个大规模的数据集上进行训练，然后我们可以将它作为其他语言处理模型的一个部分，来处理自然语言任务。 那么 ELMo 的秘密是什么呢？...BERT 在语言建模任务中，巧妙地屏蔽了输入中 15% 的单词，并让模型预测这些屏蔽位置的单词。
从之前AI2的 ELMo，到 OpenAI的fine-tune transformer，再到Google的这个BERT，全都是对预训练的语言模型的应用。...BERT这个模型与其它两个不同的是： 1、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。这个目的在于使模型被迫增加对上下文的记忆。至于概率值那就是平感觉来。...BERT模型具有以下两个特点： 第一，是这个模型非常的深，12层，并不宽(wide），中间层只有1024，而之前的Transformer模型中间层有2048。...但很可惜的是他们没有关注到这篇论文。用这篇论文的方法去做Masking，相信BRET的能力说不定还会有提升。 模型的输入 ? BERT输入表示。...参考资料： 1.论文解读方面： NLP必读：十分钟读懂谷歌BERT模型 https://zhuanlan.zhihu.com/p/51413773 论文解读:BERT模型及fine-tuning
软件包现在支持的功能 1.命名实体识别的训练 2.命名实体识别的服务C/S 3.继承优秀开源软件：bert_as_service(hanxiao)的BERT所有服务 4.文本分类服务 后续功能会继续增加...基于命名行训练命名实体识别模型: 安装完bert-base后，会生成两个基于命名行的工具，其中bert-base-ner-train支持命名实体识别模型的训练，你只需要指定训练数据的目录，BERT相关参数的目录即可...output_dir： 训练模型输出的文件路径，模型的checkpoint以及一些标签映射表都会存储在这里，这个路径在作为服务的时候，可以指定为-ner_model_dir init_checkpoint...: 下载的谷歌BERT模型 bert_config_file ： 谷歌BERT模型下面的bert_config.json vocab_file： 谷歌BERT模型下面的vocab.txt 训练完成后...更多操作： https://blog.csdn.net/macanv/article/details/85684284 还有一个bert模型的封装 https://www.jianshu.com/p/
Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 提出的 BERT 模型在 11 个 NLP 任务上的表现刷新了记录...---- BERT 原理简述 BERT 的创新点在于它将双向 Transformer 用于语言模型， 之前的模型是从左向右输入一个文本序列，或者将 left-to-right 和 right-to-left...Next Sentence Prediction (NSP) 在 BERT 的训练过程中，模型接收成对的句子作为输入，并且预测其中第二个句子是否在原始文档中也是后续句子。...为了帮助模型区分开训练中的两个句子，输入在进入模型之前要按以下方式进行处理： 在第一个句子的开头插入 [CLS] 标记，在每个句子的末尾插入 [SEP] 标记。...BERT 可以用于各种NLP任务，只需在核心模型中添加一个层，例如： 在分类任务中，例如情感分析等，只需要在 Transformer 的输出之上加一个分类层 在问答任务（例如SQUAD v1.1）中，问答系统需要接收有关文本序列的
---- 新智元专栏 作者：潘晟锋（追一科技算法高级研究员） 【新智元导读】近日，谷歌AI团队新发布的BERT模型，在NLP业内引起巨大反响，认为是NLP领域里程碑式的进步。...BERT的创新点在哪里？新智元专栏作者潘晟锋对这篇论文进行了深度解读。 最近谷歌研究人员通过新的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，这在自然语言处理学界以及工业界都引起了不小的热议。...这样的“窥探”会导致模型预测词的任务变得失去意义，因为模型已经看到每个位置上是什么词了。 为了解决这个问题，我们可以从预训练的目标入手。...但这样做会丢掉这个词在文本中的位置信息，那么还有一种方式是在这个词的位置上随机地输入某一个词，但如果每次都随机输入可能会让模型难以收敛。 BERT的作者提出了采用MaskLM的方式来训练语言模型。...尽管模型最终还是会看到所有位置上的输入信息，但由于需要预测的词已经被特殊符号代替，所以模型无法事先知道这些位置上是什么词，这样就可以让模型根据所给的标签去学习这些地方该填的词了。
一、前言 最近谷歌搞了个大新闻，公司AI团队新发布的BERT模型，在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类，并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩...可以预见的是，BERT将为NLP带来里程碑式的改变，也是NLP领域近期最重要的进展。 ? 谷歌团队的Thang Luong直接定义：BERT模型开启了NLP的新时代！ ?...[2] BERT 的五个关键词 Pre-training、Deep、Bidirectional、Transformer、Language Understanding 分别是什么意思？...BERT是第一个基于微调的表示模型，它在大量的句子级和token级任务上实现了最先进的性能，强于许多面向特定任务体系架构的系统。 BERT刷新了11项NLP任务的性能记录。...对于给定token，其输入表示通过对相应的token、segment和position embeddings进行求和来构造。图2是输入表示的直观表示： 图2：BERT输入表示。
这个脚本将TensorFlow checkpoint（以bert_model.ckpt开头的三个文件）和相关的配置文件（bert_config.json）作为输入，并为此配置创建PyTorch模型，从PyTorch...输入和输出与TensorFlow 模型的输入和输出相同。...extract_features.py脚本提供了有关如何使用这类模型的示例，该脚本可用于为给定输入提取模型的隐藏状态。 2 ....序列级分类器是一个线性层，它将输入序列中第一个字符的最后隐藏状态作为输入(参见BERT论文中的图3a和3b)。...token-level 分类器将最后隐藏状态的完整序列作为输入，并为每个token计算得分，（参见BERT论文的图3c和3d）。
BERT模型在处理基于语言的任务方面打破了几个记录。在描述模型的论文发布后不久，该团队还开放了模型的源代码，并提供了模型的下载版本，这些版本已经在大量数据集上进行了预先培训。...ELMo为NLP的培训提供了重要的一步。ELMo LSTM将使用我们的数据集语言在一个巨大的数据集上进行训练，然后我们可以将它用作需要处理语言的其他模型中的组件。...Bert 中文模型 资源地址： https://github.com/terrifyzhao/bert-utils 本资源基于Google开源的BERT代码进行了进一步的简化，方便生成句向量与做文本分类...，打开了 NLP 中 2-Stage 的潘多拉魔盒。...随后涌现了一大批类似于“BERT”的预训练（pre-trained）模型，有引入 BERT 中双向上下文信息的广义自回归模型 XLNet，也有改进 BERT 训练方式和目标的 RoBERTa 和 SpanBERT
最近谷歌搞了个大新闻，公司AI团队新发布的BERT模型，在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类，并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩，包括将GLUE...可以预见的是，BERT将为NLP带来里程碑式的改变，也是NLP领域近期最重要的进展。 ...谷歌团队的Thang Luong直接定义：BERT模型开启了NLP的新时代 从现在的大趋势来看，使用某种模型预训练一个语言模型看起来是一种比较靠谱的方法。...BERT的五个关键词分别是什么意思？...BERT是第一个基于微调的表示模型，它在大量的句子级和token级任务上实现了最先进的性能，强于许多面向特定任务体系架构的系统。 BERT刷新了11项NLP任务的性能记录。
BERT 是首个在大批句子层面和 token 层面任务中取得当前最优性能的基于微调的表征模型，其性能超越许多使用任务特定架构的系统，刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。...近日，谷歌 AI 的一篇 NLP 论文引起了社区极大的关注与讨论，被认为是 NLP 领域的极大突破。如谷歌大脑研究科学家 Thang Luong Twitter 表示这是 NLP 领域的新时代。 ?...BERT 是首个在大批句子层面和 token 层面任务中取得当前最优性能的基于微调的表征模型，其性能超越许多使用任务特定架构的系统。 BERT 刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。...本论文还报告了 BERT 的模型简化测试（ablation study），证明该模型的双向特性是最重要的一项新贡献。代码和预训练模型将发布在 goo.gl/language/bert。...实验 这部分，我们将展示 BERT 在 11 个 NLP 任务上的微调结果。 ? 图 3：我们的任务特定模型是由向 BERT 添加了一个额外的输出层而形成的，因此一小部分参数需要从头开始学习。
话不多说，直接上题 @ 酱番梨 问： 上周，谷歌AI团队开源了备受关注的“最强NLP模型”BERT的TensorFlow代码和预训练模型，不到一天时间，收获3000多星！...USE（在tensorflow hub里面，基于单向attention模型的层级模型），最新的BERT（双向attention模型） BERT的具体性能是否如论文所说还没验证，暂时不表（BERT的模型还没有跑通...晓凡说的BERT的价格更是高出天际，单个模型的训练价格，通过Goolge的TPU公开价格，约合23万多RMB。。。。。。...连BERT的作者自己都说了，建议直接用训练好的模型，因为大量的内部调参问题。自己训练估计能让人跳崖，算你运气好，训练好三个BERT来对比，那花去的成本就足够在北上广深买个首付了。。。...其实在BERT之前，Google就有了改进transformer的尝试，比如它的USE，就是attention和其他模型结构（比如CNN）的组合，性能略有提高，但是复杂度也是高居不下，导致其还要推出大中小三个版本的
BERT 是首个在大批句子层面和 token 层面任务中取得当前最优性能的基于微调的表征模型，其性能超越许多使用任务特定架构的系统，刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。...近日，谷歌 AI 的一篇NLP论文引起了社区极大的关注与讨论，被认为是 NLP 领域的极大突破。如谷歌大脑研究科学家 Thang Luong Twitter 表示这是 NLP 领域的新时代。 ?...BERT 是首个在大批句子层面和 token 层面任务中取得当前最优性能的基于微调的表征模型，其性能超越许多使用任务特定架构的系统。 BERT 刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。...本论文还报告了 BERT 的模型简化测试（ablation study），证明该模型的双向特性是最重要的一项新贡献。代码和预训练模型将发布在 goo.gl/language/bert。...实验 这部分，我们将展示 BERT 在 11 个 NLP 任务上的微调结果。 ? 图 3：我们的任务特定模型是由向 BERT 添加了一个额外的输出层而形成的，因此一小部分参数需要从头开始学习。
看完本文相信您会对BERT为什么被认为是当前最好的NLP模型、实现原理以及适用场景有所了解。 目前最好的自然语言预训练方法无疑是BERT。...MLM MLM可以从文本执行双向学习，即允许模型从单词前后相邻的单词，学习每个单词的上下文，这是传统方法做不到的。 MLM预训练任务将文本转换为符号，并使用符号表示作为训练的输入和输出。...但是MLM中的BERT屏蔽策略，将模型偏向于实际的单词，还没有数据显示这种偏见对训练所产生的影响。 NSP NSP使得BERT可以通过预测上下句之间是否连贯来得出句子之间的关系。...结果显示，BERT优于11项NLP任务。在SQUAD和SWAG两个任务中，BERT成为第一个超越人类的NLP模型！ ?...BERT人员还发布了一个单独的多语种模型，该模型使用整个维基百科的100种语言进行训练，性能比单语种的低几个百分点。
模型结构 NLP式的Generator-Discriminator ELECTRA最主要的贡献是提出了新的预训练任务和框架，把生成式的Masked language model(MLM)预训练任务改成了判别式的...那么问题来了，我随机替换一些输入中的字词，再让BERT去预测是否替换过可以吗？可以的，因为我就这么做过，但效果并不好，因为随机替换太简单了。 那怎样使任务复杂化呢？。。。...咦，咱们不是有预训练一个MLM模型吗？ 于是作者就干脆使用一个MLM的G-BERT来对输入句子进行更改，然后丢给D-BERT去判断哪个字被改过，如下： ?...15%：让判别器只计算15% token上的损失 Replace MLM：训练BERT MLM，输入不用[MASK]进行替换，而是其他生成器。...ELECTRA是BERT推出这一年来我见过最赞的idea，它不仅提出了能打败MLM的预训练任务，更推出了一种十分适用于NLP的类GAN框架。
2.模型结构 NLP式的Generator-Discriminator ELECTRA最主要的贡献是提出了新的预训练任务和框架，把生成式的Masked language model(MLM)预训练任务改成了判别式的...那么问题来了，我随机替换一些输入中的字词，再让BERT去预测是否替换过可以吗？可以的，因为我就这么做过，但效果并不好，因为随机替换太简单了。 那怎样使任务复杂化呢？。。。...咦，咱们不是有预训练一个MLM模型吗？ 于是作者就干脆使用一个MLM的G-BERT来对输入句子进行更改，然后丢给D-BERT去判断哪个字被改过，如下： ?...15%：让判别器只计算15% token上的损失 Replace MLM：训练BERT MLM，输入不用[MASK]进行替换，而是其他生成器。...ELECTRA是BERT推出这一年来我见过最赞的idea，它不仅提出了能打败MLM的预训练任务，更推出了一种十分适用于NLP的类GAN框架。
ELECTRA不仅吊打BERT，而且仅用1/4的算力就达到了当时SOTA模型RoBERTa的效果。...模型结构 NLP式的Generator-Discriminator ELECTRA最主要的贡献是提出了新的预训练任务和框架，把生成式的Masked language model(MLM)预训练任务改成了判别式的...咦，咱们不是有预训练一个MLM模型吗？ 于是作者就干脆使用一个MLM的G-BERT来对输入句子进行更改，然后丢给D-BERT去判断哪个字被改过，如下： ?...15%：让判别器只计算15% token上的损失 Replace MLM：训练BERT MLM，输入不用[MASK]进行替换，而是其他生成器。...ELECTRA是BERT推出这一年来我见过最赞的idea，它不仅提出了能打败MLM的预训练任务，更推出了一种十分适用于NLP的类GAN框架。
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