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谷歌提出多语言BERT模型：可为109种语言生成与语言无关的跨语言句子嵌入

近日，谷歌AI研究人员提出了一种称为LaBSE的多语言BERT嵌入模型，该模型可为109种语言生成与语言无关的跨语言句子嵌入。...论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.01852.pdf 研究背景 多语言嵌入模型是一种功能强大的工具，可将不同语言的文本编码到共享的嵌入空间中，从而使其能够应用在一系列下游任务...用于生成此类嵌入的现有方法如LASER或m~USE依赖并行数据，将句子从一种语言直接映射到另一种语言，鼓励句子嵌入之间的一致性。...但是，尽管在进行MLM和TLM训练时学习到的内部模型表示形式对下游任务进行微调很有帮助，但它们不能直接产生句子嵌入，而这对于翻译任务至关重要。...在这样情况下，研究人员提出了一种称为LaBSE的多语言BERT嵌入模型。

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Shreya Gherani：BERT庖丁解牛（Neo Yan翻译）

如同标准的语言模型所操作的，与遮蔽的掩码标记所对应的最终隐层向量被输入到词汇表上的输出的softmax函数中。...有A和B两类句子，其中50%的B类样本是A的下一句，剩下50%作为负样本也是能学习到句子之间的相关性。...BERT模型输入 BERT的输入可以是单词序列中的单个句子或句子对（例如，[问题、答案]）。对于给定的词，它的输入表示可以由三个部分嵌入（Embedding）求和组成。...分割嵌入（Segment Embedding）用来区分两个不同的句子，BERT的预训练既致力于产生语言模型，也会训练一个把两句句子作为输入的分类模型。...位置嵌入（Positional Embedding）编码词顺序。BERT对NLP下游任务微调 对每个下游的NLP任务，我们只需要即插即用地给BERT模型给定输入输出，然后进行端到端参数微调就行了。

1.1K10
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使用 BERT 构建自定义聊天机器人

BERT面临的一个主要挑战是，它无法在自然语言处理任务中达到最先进的性能。主要问题是令牌级别的嵌入无法有效地用于文本相似性，从而在生成句子嵌入时表现不佳。...然而，为了解决这个挑战，出现了Sentence-BERT（SBERT）。SBERT基于Siamese网络，一次性接受两个句子，并使用BERT模型将它们转换为令牌级别的嵌入。...然后，它对每组嵌入应用汇聚层以生成句子嵌入。在本文中，我们将使用SBERT进行句子嵌入。 什么是 Elasticsearch ？...SBERT 与 BERT 有何不同？ 答：SBERT扩展了BERT以对句子级语义进行编码，而BERT专注于单词级表示。SBERT将整个句子视为单个输入序列，生成捕捉整个句子含义的嵌入。 Q2。...当执行搜索查询时，Elasticsearch使用分布式搜索协调机制将查询路由到相关的分片，同时执行并行搜索操作，并在将结果返回给用户之前将结果合并。

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大型语言模型：SBERT — 句子BERT

以嵌入的形式表示单词具有巨大的优势，因为机器学习算法无法处理原始文本，但可以对向量的向量进行操作。这允许使用欧几里得距离或余弦距离等标准度量来比较不同单词的相似性。...问题在于，在实践中，我们经常需要为整个句子而不是单个单词构建嵌入。然而，基本的 BERT 版本仅在单词级别构建嵌入。因此，后来开发了几种类似 BERT 的方法来解决这个问题，本文[1]将对此进行讨论。...然后，输出被聚合并传递到一个简单的回归模型以获得最终标签。 交叉编码器架构 可以使用 BERT 来计算一对文档之间的相似度。考虑在一个大集合中找到最相似的一对句子的目标。...不幸的是，这种方法对于 BERT 来说是不可能的：BERT 的核心问题是，每次同时传递和处理两个句子时，很难获得仅独立表示单个句子的嵌入。...最后，三个向量 u、v 和 |u-v|连接起来，乘以可训练的权重矩阵 W，并将乘法结果输入到 softmax 分类器中，该分类器输出对应于不同类别的句子的归一化概率。

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原创 | 一文读懂 BERT 源代码

做完wordpiece转换之后，再做一个判断，判断实际句子的长度是否超过max_seq_length 的值，如果输入句子的长度超过max_seq_length规定的数值，则需要进行截断操作。...，把所有单词映射成索引功，对输入词的ID （标识符）进行编码，以方便后续做词嵌入时候进行查找； Mask编码：对于句子长度小于max_seq_length 的句子做一个补齐操作。...在后续具体项目任务中，在做tf-record时，只要把原始代码全部复制过去，按照原有的格式修改即可。...构建embedding层，即词嵌入，词嵌入操作将当前序列转化为向量。BERT 的embedding层不光要考虑输入的单词序列，还需要考虑其它的额外信息和位置信息。...但这个操作只是词嵌入的一部分，完整的词嵌入还应在词嵌入中添加其它额外的信息，即：embedding_post_processor。

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K-BERT | 基于知识图谱的语言表示模型

K-BERT能够与BERT模型兼容，加载任何预先训练好的BERT模型，并且通过配置KG可以很容易地将领域知识注入到模型中，而不需要预训练。...接下来，K-Inject通过将E中的三元组注入到它们对应的位置，将查询到的E注入到句子s中，并生成一个句子树t。...与BERT相似，K-BERT的嵌入表示是由符号嵌入、位置嵌入和段嵌入三部分组成，不同之处在于K-BERT嵌入层的输入是句子树，而不是符号序列。...因此，如何在保留句子树结构信息的同时将句子树转换成序列是K-BERT的关键。 符号嵌入与BERT基本一致，不同之处在于语句树中的符号在嵌入操作之前需要重新排列。...在重新排列策略中，分支中的符号被插入到相应节点，而后续的符号则向后移动。经此操作后句子变得不可读，丢失了正确的结构信息。但该问题可以通过软位置可视矩阵来解决。

1.5K40

NLP任务之中文拼写 语法纠错 介绍与综述

二是每个模型单独学习，模型之间知识无法共享。 第二种系统则采用端到端的学习、联合优化，单个模型就能完成纠错任务。...2.1.1 错误检测：错误检测的目标是识别输入句子中可能存在的问题，定位到错误词的位置。...将句子特征从BERT的输入层输入到模型里，通过中间隐藏层复杂的计算后，Softmax层的输出结果即为BERT字典中每个字出现在句子每个位置的概率（矩阵维度：序列最大长度*BERT字典大小）。...机器翻译方法是目前最为热门的方法，简单的说，它将从原始“错误句子”到修正后“正确句子”的处理过程，看作是一个机器翻译的问题，即将错误的句子翻译成正确的句子。...，Soft-Masked BERT的词嵌入由原文本中各个位置本身的词嵌入和[MASK]的词嵌入组成，而MLM-phonetics则是将相应[MASK]的词嵌入替换为相应位置对应的拼音序列的嵌入。

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BERT总结：最先进的NLP预训练技术

这是因为考虑到单向模型是有效训练，通过预测每个词在句子中的前一个词。然而，仅仅根据每个单词的前一个和下一个单词来训练双向模型是不可能的，因为这将允许被预测的单词在多层模型中间接地“看到自己”。...输入是一个token序列，它首先嵌入到向量中，然后在神经网络中进行处理。输出是大小为H的向量序列，其中每个向量对应于具有相同索引的输入token。 ? 在训练语言模型时，定义预测目标是一个挑战。...在每个标记中添加一个表示句子A或句子B的嵌入句。句子嵌入在概念上类似于标记嵌入，词汇表为2。 每个标记都添加了位置嵌入，以指示其在序列中的位置。...假设已经对数据进行了分类，可以使用BERT对预先训练好的模型进行微调，方法是对输入进行标记，将其输入到BERT模型中，并使用[CLS]token(第一个token)输出来预测分类。...如果我们90%的时间使用[MASK]， 10%的时间使用相同的单词，那么模型就可以简单地复制非上下文嵌入。没有对这种方法的比率做消融，它可能在不同的比率下工作得更好。

2.1K20

独家 | ​采用BERT的无监督NER（附代码）

BERT模型无法区分GENE和PROTEIN，因为这些实体的描述符（descriptors）与屏蔽词(masked terms)的预测分布落在同一尾部区域（所以无法将它们与基本词汇表中的词汇区分开来）。...句子的NER标记 经过最小预处理后，将带有屏蔽词的句子输入到模型中。 得到BERT词汇表中28996个词汇的前10位预测术语。 这10个术语在BERT的字嵌入空间中通过一个函数重新进行排序。...通过对学习的分布式表示（向量)端到端操作来实现，向量处理的最后阶段使用传统算法(聚类和最近邻）来确定NER标签。...相反无监督的NER则使用一个预训练/微调模型，训练无监督的屏蔽词模型目标，并将模型的输出作为种子信息，在BERT模型的最底层-单词嵌入上进行算法操作，从而获取句子的NER标签。...方法性能 对于下述句子： ? 在典型的采用BERT的监督方法中，通过将整个句子完整输入到一个微调的BERT模型，我们可以得到如下所示的NER输出标签(B_PER、I_PER、O...)。 ?

2.1K20

解密 BERT

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。 ?...首先，每个输入嵌入都是三个嵌入的组合： 1.位置嵌入：BERT学习并使用位置嵌入来表达单词在句子中的位置。...添加该嵌入是为了克服Transformer的局限性，与RNN不同，Transformer无法捕获“序列”或“顺序”信息 2.段嵌入：BERT也可以将句子作为任务的输入（问题-解答）。...它创建了一个BERT服务器，我们可以在notebook中编写ython代码进行访问。通过该方式，我们只需将句子以列表形式发送，服务器就会返回这些句子的BERT嵌入。...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。

3.5K41

文字语义纠错技术探索与实践

lasertagger其模型结构（采用BERT作为编码层、自回归Transformer作为解码层）如下所示：图5 LaserTagger纠错模型编辑操作类型包含Keep（将单词复制到输出中），Delete...之后利用三类信息来分别计算不同操作的概率，并归一化，CARDT 分别代表复制、插入、替换、删除、词形变换，计算公式如下：纠错过程中，PIE模型输出概率最高的编辑操作，完成修改后再迭代地进行预测，直至句子不发生改变后停止...其中，字符嵌入和位置嵌入与BERT的输入一致。...其中构建语音嵌入时，使用Unihan数据库得到字符-拼音的映射表(不考虑音调)， 然后将每一个字的多个拼音字母序列输入到GRU网络中，得到该字的拼音嵌入向量。...同样，构建字形嵌入时，使用Chaizi数据库得到字形的笔画顺序，然后将字形的笔画顺序序列输入到GRU网络中，得到该字的字形嵌入向量。

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解密 BERT

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。 ?...首先，每个输入嵌入都是三个嵌入的组合： 1.位置嵌入：BERT学习并使用位置嵌入来表达单词在句子中的位置。...添加该嵌入是为了克服Transformer的局限性，与RNN不同，Transformer无法捕获“序列”或“顺序”信息 2.段嵌入：BERT也可以将句子作为任务的输入（问题-解答）。...它创建了一个BERT服务器，我们可以在notebook中编写ython代码进行访问。通过该方式，我们只需将句子以列表形式发送，服务器就会返回这些句子的BERT嵌入。...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。

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图解BERT：通俗的解释BERT是如何工作的

所以，对于像“BERT model is awesome”这样的句子。单词“model”的嵌入将包含所有单词“BERT”、“Awesome”和“is”的上下文。...段嵌入：对于诸如回答问题之类的任务，我们应指定此句子来自哪个句段。如果嵌入来自句子1，则它们都是H长度的0个向量；如果嵌入来自句子2，则它们都是1的向量。 ?...这个矩阵的第一行是标记[CLS]的嵌入，第二行是单词“my”的嵌入，第三行是单词“dog”的嵌入，以此类推。 ? 所以BERT的最终输入是令牌嵌入+段嵌入+位置嵌入。...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。...这个模型会学习到，无论什么时候这个词出现，只要预测这个词就可以了。

2.6K30

RAG 修炼手册｜一文讲透 RAG 背后的技术

这样，相似的单词或句子就会在嵌入空间中被映射为相近的向量，具有相似语义的词语或句子在向量空间上的距离也会较近。...这使得在进行自然语言处理任务时，可以通过计算向量之间的距离或相似度来进行词语或句子的匹配、分类、聚类等操作。 Word2Vec Word2Vec 是 2013 年由谷歌提出了一套词嵌入方法。...这两个阶段的预训练使得 BERT 具备了强大的语义信息学习能力，并能够在各种自然语言处理任务中取得优秀性能。 BERT 的一个非常重要的应用就是句子嵌入，即通过一句话生成 embedding 向量。...这个向量可以用于多种下游自然语言处理任务，如句子相似度计算、文本分类、情感分析等。通过使用句子嵌入，可以将句子转换为高维空间中的向量表示，从而实现了计算机对句子的理解和语义表达。...相比传统的基于词嵌入的方法，BERT 的句子嵌入能够捕捉到更多的语义信息和句子级别的关系。通过将整个句子作为输入，模型能够综合考虑句子内部词汇的上下文关系，以及句子之间的语义相关性。

1.4K20

将项目复制到新电脑之后, 无法通过git 进行拉取代码查看历史提交记录等操作

项目场景： 将项目代码整体打包到新环境(新电脑), 在idea/pycharm下载好git相关插件并打开项目之后, 通过git拉取代码失败(gitlab/git/gtee) ---- 问题描述 最近因工作原因需要讲电脑上的代码迁移到新电脑上..., 但是将idea以及git插件等配置好之后, 打开项目, 发现无法查看之前的提交记录, 即使点击刷新也无法查看....clone 重新拉取代码, 虽然能够成功, 但是在项目代码多了之后就会非常麻烦, 没有真正的去解决问题, 因此, 想要彻底解决问题还需要自己去研究… ---- 原因分析： 对上述提示进行翻译: 由于错误，无法检查工作树中是否有未合并的文件...添加当前目录为新的本地仓库 git config --global --add safe.directory 项目新地址 ps: 如果之前没有登录, 这里会弹出登录页面, 登录成功后方可进行后续操作...代码更新提交功能也已恢复 反思: 可以看到, 现在的ide以及很智能, 就连如何进行操作都在提示信息中对我们进行告知, 因此, 开发中遇到一些外部环境问题, 要多看ide工具的提示信息, 说不定像这里遇到的问题一样通过提示信息就能解决了

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深度学习进阶篇-预训练模型4：RoBERTa、SpanBERT、KBERT、ALBERT、ELECTRA算法原理模型结构应用场景区别等详解

其改进了BERT很多的预训练策略，其结果显示，原始BERT可能训练不足，并没有充分地学习到训练数据中的语言知识。...这样的操作同时会带来一些问题：直接拉平 Sentence tree 造成句子本身穿插 fact triples，破坏了句子本身的语义顺序和结构，造成信息的混乱。...大的词汇嵌入矩阵分解为两个小的矩阵，将隐藏层的大小与嵌入层的分离开。这种分离使得隐藏层的增加更加容易，同时不显著增加词汇嵌入的参数量。...具体来说，其正例与NSP相同，但负例是通过选择一篇文档中的两个连续的句子并将它们的顺序交换构造的。这样两个句子就会有相同的话题，模型学习到的就更多是句子间的连贯性。用于句子级别的预测（SOP）。...，输出改写过的句子，因为句子的字词是离散的，所以梯度无法反向传播，判别器的梯度无法传给生成器，于是生成器的目标还是MLM，判别器的目标是序列标注（判断每个字符是真是假），两者同时训练，但是判别器的梯度不会传给生成器

1K00

自然语言处理第2天：自然语言处理词语编码

，看下面的简单示例 假设有这样一句话: I like the stars，那么四个单词对应的one-hot向量分别如图中所示，one-hot向量的长度即为句子长度 缺点 仅能表示单词位置信息，无法表示更复杂的...，如上下文，单词类型等信息 无法处理词库外的词，即无法处理没有在数据集中的词汇 2.词嵌入 介绍 词嵌入是一种更加有效的表达单词的处理方法，看下面的简单示例 同样的一句话，词嵌入的表示方法如下图所示，...文本生成等 三、代码演示 这一部分展现了Bert预处理模型获取示例文本的词向量矩阵的代码，打印了词嵌入矩阵的维度和第一个词的词嵌入矩阵，仅作拓展，读者可以试着运行来得到一个直观感受（打印出来的维度是（...12，768），可我们看到句子只有6个词，这是因为模型的分词方法导致的，它将句子分成10个词，多出来的两个是句首和句尾标识） from transformers import BertTokenizer...') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') # 输入文本 text = "Example sentence to get BERT

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KG4Py：Python代码知识图谱和语义搜索的工具包

像JPEG一样，AST是有损的，它无法捕获我们留下的注释信息。具体语法树（CST）保留了足够的信息来重新输出准确的输入代码，但很难实现复杂的操作。LibCST在上述两种格式之间进行了折衷。...2.2 基于知识图谱的搜索系统2.2.1 模型中的语义搜索传统的搜索引擎只通过匹配关键词来检索答案，而语义搜索系统通过分割和理解句子来检索答案。在语义搜索之前，数据库中的问题和答案被嵌入到向量空间中。...研究人员已经开始将单个句子输入BERT（Devlin等人，2018），并导出固定大小的句子嵌入。Bert模型在所有主要的自然语言处理（NLP）任务中都表现出了强大的作用。...然而，BERT模型规定，在计算语义相似度时，需要同时将两个句子输入到模型中以进行信息交互，这导致了较大的计算成本。...简单概括地说，它借鉴了孪生网络模型的框架，将不同的句子输入到两个BERT模型中（但这两个BERT模型共享参数，也可以理解为相同的BERT模型），以获得每个句子的句子表示向量，并且所获得的最终句子表示向量可以用于语义相似度计算或无监督聚类任务

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KG4Py：Python代码知识图谱和语义搜索的工具包

像JPEG一样，AST是有损的，它无法捕获我们留下的注释信息。具体语法树（CST）保留了足够的信息来重新输出准确的输入代码，但很难实现复杂的操作。LibCST在上述两种格式之间进行了折衷。...2.2 基于知识图谱的搜索系统2.2.1 模型中的语义搜索传统的搜索引擎只通过匹配关键词来检索答案，而语义搜索系统通过分割和理解句子来检索答案。在语义搜索之前，数据库中的问题和答案被嵌入到向量空间中。...研究人员已经开始将单个句子输入BERT（Devlin等人，2018），并导出固定大小的句子嵌入。Bert模型在所有主要的自然语言处理（NLP）任务中都表现出了强大的作用。...然而，BERT模型规定，在计算语义相似度时，需要同时将两个句子输入到模型中以进行信息交互，这导致了较大的计算成本。...简单概括地说，它借鉴了孪生网络模型的框架，将不同的句子输入到两个BERT模型中（但这两个BERT模型共享参数，也可以理解为相同的BERT模型），以获得每个句子的句子表示向量，并且所获得的最终句子表示向量可以用于语义相似度计算或无监督聚类任务

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